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Inovação e Produtos Digitais: Oportunidades e Desafios com Shirlei Lima (Head de Soluções na DIMEP)

Ana Clara — Thu, 10 Apr 2025 14:00:53 +0000

Artigo escrito através da transcrição da fala de Shirlei Lima, na live de Hacking de Carreira do dia 20 de Março de 2025.

Produtos Digitais, Inovação e Liderança Técnica

A inovação em produtos digitais tem revolucionado a forma como interagimos com a tecnologia e impactado diretamente nosso cotidiano. Empresas buscam constantemente novas soluções para otimizar processos, ampliar acessibilidade e oferecer experiências mais personalizadas aos usuários. Este artigo explora os desafios e oportunidades no setor de produtos digitais, abordando tendências emergentes, a economia da atenção e a evolução das interações tecnológicas.

A Evolução dos Produtos Digitais

Os produtos digitais têm evoluído significativamente desde sua origem. O primeiro grande produto digital surgiu em 1957, com a IBM lançando a linguagem de programação Fortran. Desde então, presenciamos avanços marcantes:

1978: Surgimento da primeira planilha eletrônica, VisiCalc.
1980: O jogo Pac-Man marca a introdução dos produtos digitais no entretenimento.
Anos 2000: PayPal, Facebook e Google revolucionam o consumo digital.
Atualmente: IA, hiperpersonalização e assistentes virtuais moldam a experiência digital.

O Brasil se destaca como um dos países mais conectados do mundo, com 263 milhões de celulares ativos para 203 milhões de habitantes. O sucesso do Pix, que já conta com 150 milhões de usuários, e o crescimento do setor de games são exemplos da expansão da tecnologia no país.

Tendências na Indústria de Produtos Digitais

Entre as principais tendências que impulsionam a inovação, destacam-se:

IA Conversacional: Assistentes virtuais que agendam compromissos, realizam compras e interagem de forma natural.
Super Apps: Plataformas que centralizam serviços diversos, como Mercado Livre e iFood.
Tudo como Serviço (XaaS): Modelos por assinatura aplicados a diferentes setores.
Techização das Empresas: Organizações de diversos segmentos investindo em tecnologia.
Economia da Atenção: Plataformas disputando o tempo dos usuários por meio de notificações, algoritmos personalizados e feeds infinitos.

Impacto da Economia da Atenção

A competição pelo tempo dos usuários tem levado empresas a desenvolverem estratégias baseadas em psicologia do comportamento. Redes sociais utilizam feeds infinitos, micro recompensas e algoritmos para manter os usuários engajados. Documentários como O Dilema das Redes expõem os efeitos psicológicos dessa hiperconectividade.

A hiperpersonalização também levanta questionamentos sobre privacidade e ética na coleta de dados. Plataformas como Netflix, Duolingo, Amazon e Spotify analisam padrões de consumo para oferecer conteúdo altamente personalizado. Isso gera uma reflexão:

Até que ponto essa personalização é positiva e não invasiva?

Desafios na Inovação de Produtos Digitais

A inovação digital enfrenta desafios significativos, tais como:

Conflito entre gerações: Cada geração interage de forma diferente com a tecnologia.
Inclusão digital: Necessidade de tornar produtos acessíveis a todos os usuários.
Privacidade e segurança: A coleta massiva de dados exige medidas rigorosas de proteção.
Carga tributária e regulação: No Brasil, mais de 90 tributos impactam o desenvolvimento de software.
Desafios ambientais: Redução de lixo eletrônico e desenvolvimento de soluções sustentáveis.

A solução para esses desafios está na adoção de boas práticas de segurança, ética e acessibilidade, garantindo experiências responsáveis para os usuários.

Habilidades para o Mercado de Produtos Digitais

Para ingressar e se destacar no setor de produtos digitais, é essencial desenvolver habilidades técnicas e interpessoais:

Soft Skills: Pensamento estratégico, inovação, comunicação e análise de tendências.
Hard Skills: Metodologias ágeis, análise de dados, experiência com ferramentas como JIRA, Figma, Miro e Power BI.
Compreensão de IA: Uso estratégico da inteligência artificial para otimização de processos.
Diferenciais competitivos: Conhecimento em diversidade, inclusão, ética e sustentabilidade digital.

Conclusão

Os produtos digitais continuam evoluindo e transformando a forma como interagimos com o mundo. Empresas e desenvolvedores devem buscar soluções que aliem inovação, segurança, ética e experiência do usuário.

Inteligência Artificial: Tendências e Caminhos para uma Carreira Promissora

Camilly Alves — Thu, 10 Apr 2025 03:02:18 +0000

Estamos na época da revolução digital, onde a Inteligência Artificial (IA) se tornou um dos pilares da inovação. Desde assistentes virtuais até sistemas preditivos, a IA está transformando indústrias, otimizando processos e criando novas oportunidades de carreira.

A era do "BOOM" da IA

A frase "IA é a nova eletricidade" (Andrew Ng) reflete seu impacto disruptivo. Empresas estão investindo bilhões em soluções baseadas em IA. Dados relevantes:

Até 2025: 97 milhões de novos empregos em IA (Fórum Econômico Mundial)
40% das tarefas corporativas automatizadas com IA (Gartner)
Crescimento de 74% nas vagas de IA nos últimos 5 anos (LinkedIn)

Quando falamos de IA, falamos de algo que está há muito tempo na academia e no mercado. Em 1956, John Mccartney já falava sobre o tema e se torna necessário entendermos o conceito!

O que é Inteligência Artificial?

É a capacidade de máquinas interpretarem dados, aprenderem e tomarem decisões autonomamente.

Podemos categorizá-la em alguns grupos:

IA Estreita (Narrow AI): Especializada em tarefas únicas
IA Geral (AGI): Capacidade humana (em desenvolvimento)
Superinteligência (ASI): Superior à humana (hipotética)

Entendemos o conceito, mas onde focar na Carreira em IA? Como se situar no mercado?

É possível seguir dois caminhos profissionais:

1. O perfil do usuário estratégico (Anna)

Características:

Utiliza IA para produtividade
Não é desenvolvedora

Habilidades-Chave:

Prompt engineering: Aprender a se comunicar eficientemente com ferramentas como ChatGPT. Não é uma carreira que você deve focar, mas é uma habilidade importante para o mercado.
Automação inteligente: Usar IA para relatórios, análises rápidas e geração de conteúdo
Tomada de decisão: Extrair insights valiosos dos dados disponíveis

2. O perfil do desenvolvedor (Marianna)

Características:

Constrói soluções de IA enterprise
Trabalha com modelos complexos

Habilidades-Chave:

Programação em Python e frameworks como TensorFlow
Gerenciamento de modelos em produção - MLOps
Conhecimento em Machine Learning e Deep Learning

No final, o que você precisa aprender é como utilizar ela no seu dia a dia, de forma que, no seu cenário, tenha bastante sucesso, mais eficiência e produtividade.

Talvez você não precise aprender tudo o que está por trás do algoritmo, mas precisa entender se está no caminho certo e seguro para você e seu cliente.

Algumas dicas e técnicas bastante valiosas:

Técnica	Descrição	Aplicação
Atualização de Modelos	Usar versões mais recentes	GPT-4 Turbo > GPT-3
Leading Words	Palavras-chave para induzir padrões	"Escreva um código Python que..."
Agentes Autônomos	Automatização de fluxos complexos	Agent SDK

Independente do seu nível, alguns passos são fundamentais.
Aqui estão alguns fatores que impactam os salários:

Experiência
Portfólio
Domínio de tecnologias específicas

Conclusão

Entender código e saber instruir ferramentas de IA de forma precisa coloca profissionais em vantagem, tornando-os muito mais produtivos e influentes.

A IA está redefinindo o mercado de trabalho. Profissionais que a dominam, entendem seus princípios e aplicam soluções criativas,
estão à frente da curva. O momento de começar é agora!

"A IA não substituirá humanos, mas humanos que usam IA substituirão quem não usa." - Karim Lakhani (Harvard)

Carreira em Dados e Business Intelligence

Silvia Kavabata — Wed, 09 Apr 2025 23:43:39 +0000

Vivemos em uma era onde os dados se tornaram um dos ativos mais valiosos do mundo. Nunca antes na história da humanidade geramos e armazenamos tantos dados como hoje. Dispositivos inteligentes, redes sociais, tecnologias IoT (Internet das Coisas) e softwares corporativos estão constantemente capturando informações. No entanto, sem análise e interpretação, esses dados não têm valor. É nesse contexto que a área de dados ganha destaque, oferecendo oportunidades de carreira e inovação tecnológica.

Por que a área de dados está em alta?

A frase "dados são o novo petróleo" reflete bem a importância dos dados na atualidade. Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados gerados diariamente é gigantesca, criando uma demanda crescente por profissionais capazes de extrair valor dessas informações. Além disso, a Inteligência Artificial (IA) tem potencial para analisar dados, mas a interpretação e a geração de insights estratégicos ainda dependem de especialistas humanos.

Estudos e reportagens destacam a relevância da área de dados. Segundo o relatório "Future of Jobs" do Fórum Econômico Mundial, habilidades analíticas e profissões relacionadas a dados estão entre as mais promissoras até 2030. No Brasil, ferramentas como o Power BI são amplamente requisitadas, com milhares de vagas abertas exigindo essa competência.

O que é Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence (BI) é um conjunto de processos, estratégias e tecnologias que visa coletar, organizar, analisar e visualizar dados para gerar inteligência de negócios. O objetivo é facilitar a tomada de decisões estratégicas, economizando tempo e consolidando informações de forma clara e acessível.

Ferramentas de BI

Entre as ferramentas mais populares estão Power BI, Tableau, Qlik, e soluções da Oracle e SAP. O Power BI, da Microsoft, destaca-se por sua acessibilidade, integração com outras ferramentas da empresa e baixa curva de aprendizado, sendo ideal para iniciantes e profissionais experientes.

O Processo de BI

O processo de BI envolve várias etapas, desde a extração de dados de diferentes fontes (como Excel, bancos de dados SQL, arquivos XML, entre outros), passando pelo tratamento e modelagem, até a criação de dashboards interativos. Embora os gráficos sejam a parte mais visível, eles representam apenas a etapa final de um processo complexo.

Funções e Responsabilidades na Área de Dados

A área de dados é ampla e abrange diversas funções, cada uma com habilidades e ferramentas específicas. Abaixo, destacamos as principais:

1. Analista de Negócios

Atua em diversas áreas de negócio, como RH, vendas, logística, marketing e finanças, entre outras. É responsável por compreender os processos e as necessidades do negócio, identificando como os dados podem ser utilizados para solucionar problemas ou gerar novas oportunidades. Traduz requisitos de negócios em requisitos técnicos relacionados a dados. Além disso, monitora a performance, analisa indicadores e KPIs, e desenvolve planos de ação com base nas métricas e metas da área. Em muitos casos, também assume funções de analista de dados.

Skills/Habilidades:

Comunicação eficaz e interpessoal
Compreensão detalhada de processos de negócios
Análise qualitativa e quantitativa
Capacidade analítica e resolução de problemas
Habilidade em traduzir requisitos de negócios para requisitos técnicos

Ferramentas:

Excel
PowerPoint
Power BI
ERPs (SAP, Oracle, Totvs, etc.)
Outros sistemas de gestão empresarial

2. Analista de Dados e BI

Transforma dados brutos em dashboards e relatórios que geram informações e insights valiosos para o negócio, sendo responsável por seu desenvolvimento e manutenção. Realiza todas as etapas do processo, incluindo coleta, limpeza, tratamento, modelagem de dados, cálculos, criação de visuais e design. Foca principalmente em análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu), garantindo que o processo de BI seja estruturado e eficiente, maximizando o potencial dos dados dentro da organização.

Skills/Habilidades:

Forte compreensão de negócios e processos organizacionais
Habilidade de contar histórias com dados (data storytelling)
Capacidade lógica e analítica
Estatística básica e análise de dados
Data visualization e design de dashboards
Organização e atenção aos detalhes

Ferramentas:

Excel
PowerPoint
Ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Qlik, IBM Cognos)
SQL
Figma (para design e prototipação de dashboards)

3. Cientista de Dados

Realiza análises avançadas para extrair alto valor agregado dos dados, desenvolvendo projetos que envolvem manipulação, criação de modelos, apresentação de resultados e execução de testes A/B. Além de análises descritivas e diagnósticas, também conduz análises preditivas (o que provavelmente acontecerá) e prescritivas (o que deve ser feito a partir disso). Busca soluções para os desafios do negócio utilizando abordagens estatísticas avançadas e modelos de Machine Learning, contribuindo para decisões estratégicas baseadas em dados.

Skills/Habilidades:

Programação avançada
Matemática e estatística intermediária/avançada
Machine Learning e inteligência artificial
Data visualization e storytelling com dados
Criatividade para resolver problemas complexos
Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma simples e clara
Compreensão de negócios e visão estratégica

Ferramentas

SQL
Excel
Linguagens de programação (Python, R)
Bibliotecas de aprendizado de máquina (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Jupyter Notebooks
RStudio

4. Engenheiro de Dados

Responsável por projetar e implementar fluxos de dados, incluindo a construção, teste, documentação e gerenciamento de estruturas como Data Warehouses (DW), Data Lakes e outros sistemas de processamento de dados em larga escala. Possui expertise em governança e arquitetura de dados, além de conhecimento em Big Data e plataformas locais ou baseadas na nuvem. Assegura que os serviços de dados sejam integrados de forma segura, eficiente e robusta, atendendo às necessidades da organização.

Skills/Habilidades:

ETL (extração, transformação e carregamento de dados)
Conhecimento em arquitetura de sistemas e dados
Governança de dados e segurança
Big Data e processamento em larga escala
Programação e debugging
Familiaridade com DevOps e ferramentas de integração contínua
Experiência com plataformas de nuvem (cloud computing)

Ferramentas:

Ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark)
Bancos de dados SQL e NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Linguagens de programação (Python, Java, Scala)
Ferramentas de ETL (Pentaho, Talend)
Plataformas de nuvem (Microsoft Azure, AWS)

Cenário Atual no Brasil: Representatividade Feminina na Área de Dados

De acordo com a pesquisa "State of Data Brazil 2024/2025", o mercado de dados no Brasil apresenta uma grande demanda por profissionais, mas ainda enfrenta desafios significativos, como a escassez de profissionais qualificados e a sub-representação feminina. Atualmente, apenas 23,6% dos profissionais da área de dados são mulheres.

Essa desigualdade se torna ainda mais evidente ao analisar os níveis hierárquicos. No nível júnior, a participação feminina é de 27,9%, mas essa porcentagem diminui drasticamente para apenas 19% nos cargos de gestão, evidenciando a necessidade de maior inclusão e equidade de gênero no setor.

Quanto Ganha um Profissional de Dados?

Os salários na área de dados variam de acordo com a função desempenhada. De forma geral, analistas de dados possuem os salários mais baixos, seguidos pelos cientistas de dados, enquanto os engenheiros de dados são os mais bem remunerados.

Além disso, diversos fatores influenciam diretamente o valor do salário, como:

Tamanho da empresa: Empresas maiores tendem a oferecer salários mais altos.
Nível de maturidade analítica: Empresas que já valorizam e investem na área de dados geralmente remuneram melhor.
Localidade: Os maiores salários estão concentrados no estado de São Paulo.
Trabalho remoto para empresas internacionais: Pode ser um diferencial significativo, com salários mais competitivos.
Setor de atuação: Indústrias como tecnologia e finanças costumam pagar mais.
Formação e experiência: Qualificações acadêmicas e experiência prática na área também impactam diretamente a remuneração.

Esses fatores mostram que, embora a área de dados ofereça boas oportunidades, os salários podem variar amplamente dependendo do contexto e das qualificações do profissional.

Como Ingressar na Área de Dados?

Para quem deseja iniciar na área de dados, um caminho prático para começar hoje:

Defina seu objetivo: Escolha a função que mais combina com seu perfil e interesses.
Foque em habilidades específicas: Priorize aprender ferramentas e competências relevantes para sua função-alvo.
Pratique: Desenvolva projetos práticos e crie um portfólio. Não fique só na teoria.
Desenvolva soft skills: Habilidades, como a comunicação, são essenciais.
Participe de comunidades e eventos: Envolva-se em grupos como WoMakersCode, Comunidade Data Driven, Data Hackers e Mulheres em Dados.
Use o LinkedIn: Acompanhe conteúdos de especialistas para se manter atualizada, compartilhe sua evolução e aprendizados, conecte-se com profissionais da área e fique atento às vagas.

Conclusão

A área de dados oferece inúmeras oportunidades para quem deseja ingressar ou se especializar. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, é essencial investir em aprendizado contínuo, prática e networking. Ferramentas como o Power BI tornam o início mais acessível, enquanto comunidades e eventos ajudam a manter-se atualizado e conectado.

Se você está pronto para dar o primeiro passo, comece hoje mesmo explorando tutoriais e projetos práticos. Lembre-se: o aprendizado é um processo contínuo, e o mais importante é começar, mesmo sem se sentir 100% preparado.

Transição de Carreira: Histórias e Aprendizados com Carolina Vila-Nova e Márcia Pires

Danyella Santos Silveira — Mon, 07 Apr 2025 23:26:31 +0000

Artigo escrito através da transcrição da fala de Carolina Vila-Nova e Márcia Pires, na live de Hacking de Carreira do dia 17 de Março de 2025 transmitida pelo canal do YouTube WoMakersCode.

Redirecionar os caminhos da carreira pode ser desafiador, mas também representa uma oportunidade de crescimento e reinvenção. Para muitas mulheres, essa transição significa não apenas aprender uma nova profissão, mas também enfrentar um ambiente que, por muito tempo, não foi projetado para recebê-las. Um exemplo disso são as trajetórias de Carolina Vila-Nova (Dev Backend no Mercado Livre) e Márcia Pires (Analista Cloud FinOps na Logicalis), que compartilharam suas experiências ao ingressar na tecnologia, evidenciando que, com determinação e apoio da comunidade, é possível abrir novos caminhos para quem busca um recomeço.

A Jornada de Carolina e Márcia

Márcia Pires iniciou sua transição profissional durante a pandemia, impulsionada pelo incentivo do marido. Antes atuando como instrutora de jovens aprendizes, encontrou na Cloud Computing uma nova paixão. Seu envolvimento em programas voltados para mulheres pretas proporcionou certificações valiosas, levando-a a atuar em FinOps na Logicalis.

Carolina Vila-Nova seguiu um caminho diferente. Com 20 anos de carreira consolidada no jornalismo e experiência como correspondente internacional, decidiu explorar o desenvolvimento backend. Combinando estudo, networking e persistência, conseguiu adentrar a área de engenharia de software e se firmar como desenvolvedora do Mercado Livre.

O caminho da transição não foi isento de obstáculos. Ingressar em uma nova área pode parecer intimidador, especialmente quando a experiência prática ainda está em construção. Enquanto Márcia encontrou um ambiente acolhedor desde o início, Carolina enfrentou a dificuldade de ser notada nos processos seletivos. Esse cenário, comum para muitas mulheres em transição de carreira, evidencia a importância do networking e da participação ativa em comunidades, que não apenas oferecem aprendizado técnico, mas também criam oportunidades para visibilidade e crescimento profissional.

Márcia Pires:

"Quando você entra em um novo campo, a sensação de não pertencimento pode ser esmagadora. Mas, quando você encontra apoio e vê outras mulheres conquistando o seu espaço, percebe que também pode chegar lá."

Além do apoio coletivo, é fundamental reconhecer o valor das experiências anteriores. Ao mudar de área, muitas pessoas sentem que seu histórico profissional perde relevância, mas essa visão pode ser limitante. As vivências adquiridas ao longo da trajetória não são descartáveis; pelo contrário, podem se tornar um diferencial. Carolina reforça essa ideia ao afirmar:

Carolina Vila-Nova:

"A gente não é uma página em branco. Você não está partindo do zero, mas sim com uma bagagem imensa que precisa ser valorizada nesse processo."

Essa reflexão ressalta a importância de integrar conhecimentos prévios à nova jornada, transformando desafios em oportunidades e construindo um caminho mais sólido para o futuro profissional.

Equilíbrio e Realização Profissional

Hoje, elas vivenciam os benefícios da mudança. Carolina destaca a flexibilidade do setor e a colaboração no ambiente de trabalho. Márcia, por sua vez, enfatiza seu crescimento pessoal e profissional, sentindo-se valorizada em sua nova posição.

Márcia Pires:

"Antes, eu sentia que precisava provar constantemente o meu valor. Agora, tenho confiança no que sei e sei que pertenço a esse espaço."

Ambas reconhecem que o aprendizado contínuo e o envolvimento na comunidade foram determinantes para sua evolução.

Dicas para Quem Quer Migrar para Tecnologia

Para quem deseja seguir esse caminho, elas compartilham algumas recomendações fundamentais:

✅ Busque cursos gratuitos: Plataformas como WoMakersCode e Microsoft Learn oferecem formação acessível.
✅ Pratique com laboratórios: Criar projetos reais é essencial para ganhar experiência.
✅ Construa uma rede de apoio: Participar de comunidades e eventos pode abrir portas e fortalecer sua confiança.
✅ Valorize suas experiências anteriores: Habilidades adquiridas em outras áreas podem ser transferidas para a tecnologia.
✅ Seja persistente: A jornada pode ser desafiadora, mas a constância é essencial para o sucesso.

As histórias de Carolina e Márcia são prova de que a transição para a tecnologia não é apenas uma mudança de carreira, mas uma jornada de crescimento e autoconfiança. Cada passo, por mais desafiador que pareça, abre novas possibilidades e reforça que o aprendizado e a conexão com outras mulheres na área fazem toda a diferença.

Se você está considerando essa mudança, lembre-se: Você não está sozinha. O caminho pode ser desafiador, mas há uma comunidade pronta para apoiar e compartilhar conhecimento.

🦋 Seja bem-vinda, nós somos a WoMakersCode!

Somos uma ONG dedicada a empoderar mulheres na tecnologia por meio de cursos gratuitos, bootcamps, mentorias e capacitação profissional. Acreditamos que conhecimento acessível pode transformar vidas e ampliar a representatividade feminina na tecnologia. Se você quer dar o próximo passo na sua jornada tech, venha aprender com a gente e fazer parte dessa comunidade incrível! ✨

Além do Código: DevOps, Cloud e Segurança com Glaucia Lemos (Developer Advocate na Microsoft)

Ana Clara — Mon, 07 Apr 2025 21:02:37 +0000

Artigo escrito através da transcrição da fala de @glaucia86 , na live de Hacking de Carreira do dia 18 de Março de 2025.

Introdução

A evolução da tecnologia trouxe não apenas avanços no desenvolvimento de software, mas também na forma como os sistemas são implantados, mantidos e protegidos. No evento "Da Programação à Nuvem", Gláucia Lemos, Developer Advocate na Microsoft, destacou a importância das áreas de DevOps, Computação em Nuvem e Segurança da Informação, abordando como essas disciplinas impactam o desenvolvimento de software e a escalabilidade das aplicações modernas.

DevOps: Integração Contínua e Eficiência

O DevOps é uma cultura e um conjunto de práticas que visam integrar desenvolvimento (DEV) e operações (OPS) para melhorar a colaboração, a agilidade e a qualidade do ciclo de vida do software.

Os quatro pilares fundamentais do DevOps:

Colaboração Contínua: Integração entre equipes para entregas mais ágeis.
Automatização e Eficiência: Pipelines CI/CD para reduzir erros manuais.
Monitoramento e Feedback: Uso de ferramentas como Azure Monitor e Log Analytics.
Segurança Integrada: Implementação de DevSecOps para proteger código e infraestrutura.

No ecossistema Microsoft, o Azure DevOps é uma solução completa para gestão de projetos, repositórios Git e implementação de pipelines CI/CD. Outras ferramentas como GitHub Actions e Jenkins também podem ser utilizadas.

DevOps e o Desenvolvimento FullStack

Desenvolvedores FullStack podem se beneficiar do DevOps para garantir disponibilidade, segurança e escalabilidade das aplicações. Entre as principais ferramentas utilizadas estão:

Frontend: Automação de build e testes com Azure App Service e Playwright.
Backend: CI/CD com Azure DevOps Pipelines e GitHub Actions.
Infraestrutura como Código: Provisionamento com Terraform, Bicep e Azure Resource Manager.
Monitoramento: Application Insights e Log Analytics.

Computação em Nuvem: Microsoft Azure

A computação em nuvem oferece serviços escaláveis e seguros para desenvolvimento. O Microsoft Azure fornece três principais modelos de serviço:

IaaS (Infraestrutura como Serviço): Provisionamento de servidores e redes sob demanda (Azure Virtual Machines, Azure Storage).
PaaS (Plataforma como Serviço): Ambiente para desenvolvimento sem preocupação com infraestrutura (Azure Functions, Azure App Services).
SaaS (Software como Serviço): Aplicações prontas na nuvem (Microsoft 365, Power BI).

Benefícios da Computação em Nuvem:

Escalabilidade: Ajuste dinâmico de recursos conforme a demanda.
Redução de Custos: Modelo "pay as you go", sem necessidade de servidores físicos.
Alta Disponibilidade: Redundância e recuperação de desastres.
Segurança Aprimorada: Controle de acesso e proteção contra ameaças.

Segurança da Informação e Security by Design

A segurança da informação é essencial para proteger sistemas contra ameaças digitais.

Principais ameaças:

Phishing: Roubo de credenciais através de e-mails fraudulentos.
Ransomware: Bloqueio de arquivos até pagamento de resgate.
DDoS: Derrubada de serviços com tráfego excessivo.
Vazamento de Dados: Exposição de informações sensíveis.

Princípios fundamentais da segurança:

Confidencialidade: Garantia de que apenas usuários autorizados acessem os dados.
Integridade: Proteção contra alterações não autorizadas.
Disponibilidade: Manutenção do acesso aos serviços.
Autenticidade: Confirmação da identidade dos usuários.

A abordagem Security by Design garante a integração da segurança desde a concepção do software. Práticas essenciais incluem:

Criptografia de Dados
Autenticação Multifator (MFA)
Revisões de Código e Pipelines Seguros
Monitoramento Contínuo (Azure Defender, Microsoft Defender for Cloud)

O Azure Security Center oferece monitoramento e detecção de ameaças, automação de resposta a incidentes e conformidade com padrões globais de segurança (ISO 27001, GDPR).

Carreiras em DevOps, Cloud e Segurança

Com a crescente adoção da computação em nuvem e a necessidade de segurança robusta, carreiras nessas áreas estão em alta. Algumas das principais funções incluem:

DevOps Engineer: Automatiza pipelines CI/CD, gerencia infraestrutura e monitoramento.
Cloud Architect: Planeja arquiteturas escaláveis e seguras na nuvem.
Cybersecurity Analyst: Detecta ameaças e aplica políticas de segurança.

Para iniciar nessas áreas, recomenda-se:

Aprender os Fundamentos
Praticar com Projetos Reais (Microsoft Learn)
Obter Certificações (AZ-900, DevOps Engineer Expert, CISSP)
Manter-se Atualizado

Conclusão

A tecnologia vai além do desenvolvimento de software. A integração de DevOps, Computação em Nuvem e Segurança é fundamental para criar sistemas escaláveis, eficientes e protegidos. Ao adotar essas práticas, desenvolvedores e empresas podem transformar desafios em oportunidades, garantindo soluções inovadoras e seguras para o futuro.

Do Primeiro Hello World à Carreira em Tecnologia

Leticia Resina — Wed, 26 Mar 2025 16:54:34 +0000

A tecnologia é um campo vasto e dinâmico, repleto de oportunidades para profissionais com diferentes trajetórias e interesses. No segundo dia da Semana de Carreira, no dia 18 de março de 2025, especialistas discutiram a evolução das carreiras na área da tecnologia, desde o primeiro contato com a programação até a transição para diferentes funções no mercado de trabalho.

Convidadas e seu primeiro contato com a tecnologia

A live contou com a presença de Laís, engenheira de software, e Thaís, desenvolvedora na Globo. Suas histórias mostram como a entrada na tecnologia pode ocorrer por diferentes caminhos. Laís iniciou sua trajetória em 2013 com um curso técnico de Informática, enquanto Thaís teve um percurso atípico, vindo da História e descobrindo o desenvolvimento web por meio do Tumblr. Ambas demonstraram que a transição para a área de tecnologia é possível independentemente da formação original.
Durante a conversa, Thaís mencionou que o primeiro contato dela com a programação aconteceu por pura curiosidade, ao customizar páginas no Tumblr. Esse interesse inicial levou a um aprofundamento autodidata até que ela decidiu formalizar seus estudos na área. Já Laís destacou como o ambiente acadêmico e técnico moldou sua base para o mercado de trabalho, enfatizando que não existe apenas um caminho certo para entrar na tecnologia.

Diferentes atuações em tecnologia

Uma das discussões centrais abordou as diferenças entre frontend, backend e full stack:

Frontend: Responsável pela interface visual e interação com o usuário, garantindo que a experiência seja fluida e intuitiva.
Backend: Gerencia a lógica de negócio, processamento de dados e comunicação com o banco de dados.
Full Stack: Profissional capaz de atuar em ambas as frentes, criando soluções completas de ponta a ponta. Uma analogia simples foi utilizada para exemplificar essas diferenças: o frontend é como o garçom de um restaurante, que interage com o cliente; o backend é o cozinheiro, que prepara os pedidos; e o banco de dados é a cozinha, onde estão os ingredientes e receitas. Essa comparação ajudou a tornar o conceito mais acessível para quem está começando na área. ## Escolhas de tecnologia e mercado de trabalho Ao ingressar no mercado de tecnologia, a escolha das tecnologias pode ser um desafio. As especialistas destacaram que essa decisão deve ir além de seguir tendências e se basear na resolução de problemas e nas necessidades do setor em que se deseja atuar. Atualmente, algumas combinações de tecnologias são amplamente utilizadas no mercado:
Java + Angular – Comum em aplicações corporativas e sistemas robustos.
Node.js + React – Popular para desenvolvimento web moderno, especialmente em startups e produtos escaláveis.
Python – Muito utilizado em ciência de dados, inteligência artificial e automação.

Além da escolha técnica, é importante entender o contexto do mercado. Enquanto empresas de consultoria buscam profissionais versáteis capazes de trabalhar com múltiplas tecnologias, grandes corporações e startups podem exigir especialistas em ferramentas específicas.
Outro ponto abordado foi a amplitude do setor de tecnologia. Ele não se limita apenas a empresas de software; segmentos como saúde, varejo, finanças e educação estão cada vez mais digitalizados, aumentando a demanda por profissionais de tecnologia em diferentes domínios.
Para se destacar, é essencial acompanhar as mudanças do mercado, explorar diferentes tecnologias e entender como elas se aplicam a diversos contextos. O aprendizado contínuo e a participação ativa em comunidades podem ser diferenciais na construção de uma carreira sólida e versátil.

Como Ingressar e Crescer no Mercado de Tecnologia

Para quem deseja iniciar na tecnologia, há diversas portas de entrada, desde a formação acadêmica até o aprendizado autodidata. Durante a live, foram mencionados alguns caminhos viáveis, como bootcamps, cursos online e iniciativas de capacitação, como a Generation Brasil, que ajudam a desenvolver habilidades técnicas e a se conectar com oportunidades no mercado.
Além das habilidades técnicas, as especialistas ressaltaram a importância de competências interpessoais e estratégias para crescimento profissional:

Aprendizado contínuo: A tecnologia está em constante evolução, tornando essencial a busca por novos conhecimentos, seja por meio de projetos pessoais, certificações ou participação em comunidades.
Construção de um portfólio: Demonstrar habilidades através de projetos práticos pode ser um grande diferencial, principalmente para quem busca a primeira oportunidade.
Networking e presença digital: Criar conexões e compartilhar conhecimento no LinkedIn, GitHub e eventos do setor pode abrir portas para novas oportunidades.
Participação em comunidades: Estar envolvido em grupos de tecnologia permite trocar experiências, aprender com profissionais mais experientes e ficar por dentro das tendências do mercado.

Thaís compartilhou como a criação do seu portfólio foi um fator decisivo para conquistar suas primeiras oportunidades na área. Já Laís destacou o impacto das comunidades na sua trajetória profissional, mostrando que o engajamento em eventos e interações com outros profissionais pode acelerar o crescimento na carreira.

Conclusão

A live demonstrou que não existe um único caminho para o sucesso na tecnologia. Seja por meio de uma formação tradicional, transição de carreira ou aprendizado autodidata, o importante é a disposição para aprender e se adaptar. A tecnologia é um campo dinâmico, onde a diversidade de trajetórias não apenas enriquece o setor, mas também amplia as oportunidades para profissionais com diferentes experiências e perspectivas.
Além do conhecimento técnico, fatores como networking, participação em comunidades e desenvolvimento de um portfólio consistente podem acelerar o crescimento profissional. O mercado está em constante evolução e, com as ferramentas certas, qualquer pessoa interessada pode construir uma carreira sólida e promissora na área.

Make Run 2025

Ana Carolina Fonseca Barreto — Tue, 04 Feb 2025 19:35:21 +0000

Demorei, mas voltei com os artigos, ufa!

O ano começou corrido, e eu tenho muito assunto novo pra trazer aqui! Começando com: a vaga vem em 2025? E pra te ajudar, trouxe um balanço das coisas que vi no mundo tech nos últimos meses.

Áreas em alta

Sem novidade, IA continua dominando as discussões, como vimos na última semana com a DeepSeek. De acordo com pesquisas recentes, as áreas que tiveram um aumento significativo são:

Desenvolvimento Backend (aqui eu sou suspeita, né? rs)
Inteligência Artificial e Machine Learning
Cibersegurança
Cloud Computing & DevOps
Desenvolvimento Web

E fugindo do óbvio, não podemos esquecer de áreas como produto, gestão e banco de dados.

Linguagens em alta

C#? .NET? O que tá acontecendo? Algumas linguagens de programação tiveram crescimento expressivo em 2024, entre elas:

Python – Segundo índices como PYPL, Python mantém uma participação de mercado superior a 29%.
JavaScript/TypeScript – Dominam o desenvolvimento web, sendo as linguagens mais usadas no setor, segundo o Stack Overflow Developer Survey.
C# e .NET – Enquanto eu buscava uma oportunidade para começar como dev, vi muitas vagas com C# e .NET. A Microsoft tem investido pesado no ecossistema, deixando cada vez mais moderno e atraente para o desenvolvimento backend e de jogos (Unity).
Java – Houve um boom de contratações para desenvolvedores Java. Simplesmente ela ❤️
Node.js e Go – Também estão no ranking.

Guia de estudos

Por onde eu começo? Onde eu aprendo 0800?

Já escrevi sobre isso e, resumindo, é o famoso básico bem feito. Ter lógica de programação, entender uma linguagem (sem sair atirando pra todo lado), projetos práticos… Vamos relembrar:

Lógica de programação – Essa é a base de tudo! Antes de escolher uma linguagem, tenha um bom entendimento da lógica por trás do código.
Escolha uma linguagem para começar – JavaScript e Python são boas opções, mas escolha uma e se aprofunde nela.
Aprenda Git e GitHub – Controlar versões do seu código é obrigatório no trabalho. Já perdi as contas de quantas vezes esqueci de criar uma branch e tive um baita trabalhão depois.
Construa projetos – Nada melhor do que aprender na prática. Segue o fio:
- LeetCode – Focado em entrevistas técnicas e desafios de programação.
- HackerRank – Ótimo para desafios de código por nível e área.
- CodeSignal – Simula testes de recrutamento usados por empresas.
Networking e comunidades – Participe de eventos, esteja em contato com pessoas que estão na mesma fase profissional que você.

Instituições gratuitas

Anotaa, anotaa aii!!

Womakers Code – Comunidade voltada para mulheres na tecnologia.
Mais Mulheres em Tech – Iniciativa para aumentar a inclusão feminina no setor.
Programaria – Plataforma que ensina programação para mulheres.
DIO – Plataforma de educação em tecnologia com cursos gratuitos.
Sem esquecer o pai de todos: Curso em Vídeo do Gustavo Guanabara – tem de tudo e mais um pouco!

Por hoje é isso! Agora é a hora! Bora correr atrás da vaga? 🚀

Referências

Rode seu próprio ChatGPT localmente

Mariana Ribeiro — Sun, 26 Jan 2025 18:03:17 +0000

A inteligência artificial está se tornando cada vez mais presente no nosso dia a dia, o ChatGPT por exemplo atualmente é mais utilizado pelas novas gerações para fazer buscas e responder perguntas. Aposto que você também já o utiliza para algumas coisas, certo? Mesmo que você não seja um especialista, ferramentas como o ChatGPT ou ou DeepSeek tornam o mundo da IA muito intuitivo e acessível para todas as pessoas. Neste guia, vou te ensinar como criar seu próprio 'chatGPT' utilizando ferramentas acessíveis e fáceis de usar se você tem um conhecimento técnico mais básico. Prontos pra dar o primeiro passo no universo da IA? Vamos lá!

Estas são as ferramentas que vamos utilizar neste tutorial:

Ollama

O Ollama é uma ferramenta que facilita o uso de modelos de inteligência artificial diretamente no seu computador. Ele permite que você interaja com modelos de linguagem avançados, como o GPT, de forma local, sem depender exclusivamente da nuvem ou de serviços externos.

Open WebUI

E para que consigamos utilizar os modelos que rodam no Ollama de forma mais simplificada utilizaremos o Open WebUI. O Open WebUI é uma interface gráfica web que irá facilitar a nossa interação com os modelos de inteligência artificial. Nele conseguiremos gerenciar os modelos, ter uma interface gráfica como a do ChatGPT para interagir com os modelos e algumas coisas a mais, como criar sua própria base de conhecimento para que o modelo de IA possa fazer buscas nela.

Portainer

Nossas ferramentas estarão rodando em docker containers, então utilizaremos o Portainer para gerenciá-los. É como se fosse uma versão web do Docker Desktop, porém muito mais leve o mesmo também roda em um container.

Para este tutorial vamos utilizar o Ubuntu, no meu caso eu estou utilizando o mesmo dentro do WSL2, então se você está utilizando uma máquina Windows basta ter o mesmo instalado. Também vale a pena comentar que geralmente o processamento destes modelos localmente exigem um hardware um pouco melhor, como minha máquina é mais básica (16Gb de RAM e 500Gb de HD) eu estou rodando modelos menores (com menos parâmetros, menos inteligentes). Acredito que essa seja a configuração mínima para você executar esses modelos menores, mas caso seu computador tenha menos RAM, pule a instalação do Ollama que no final do tutorial vou ensinar como utilizar os modelos diretamente de uma plataforma externa (geralmente você precisa pagar a plataforma externa).

O objetivo deste tutorial não é ensinar como criar ou treinar modelos, apenas utilizá-los.

Então vamos começar!

Pré-requisitos

Inicialize o WSL (apenas para usuários Windows)
C:\WINDOWS\system32> wsl

Caso não tenha o WSL instalado, siga este tutorial da Microsoft.

Também vamos precisar que o Docker esteja instalado no WSL no Ubuntu (Não instalar o Docker Desktop). Caso não o tenha instalado siga este tutorial.

Agora sim, we are good to go!

Instalação das ferramentas

Primeiramente, cheque se sua instalação do docker está rodando:

Agora vamos instalar o Portainer para gerenciar nossos containers.
Baixe a imagem:
docker pull portainer/portainer-ce:latest

Inicie o container:
docker run -d -p 9000:9000 --restart always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock portainer/portainer-ce:latest

O mesmo rodará localmente na porta 9000, você pode alterá-la caso seja necessário. Quando você acessá-lo pela primeira vez o mesmo pedirá que você crie um usuário e senha de administrador. Logo, quando logar, você deverá ver algo assim.

Agora vamos instalar o Ollama.

Vamos instalar direto do Docker Hub.
docker pull ollama/ollama

e rodar:

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
Esta instalação é para computadores que não possuem GPU (a famosa placa de vídeo, apesar que GPU é só o processador da mesma) ou possuem GPU integrada 'CPU only', mas caso você possua uma GPU NVidia ou AMD, selecione um dos outros comandos na página do Docker Hub.

Caso você já queira instalar o modelo, você pode pode utilizar docker exec -it ollama ollama run llama3.2:3b que irá instalar o modelo llama3 com 3 bilhões de parametros, porém, vamos fazer o mesmo depois dentro do WebUI.

Dentro do portainer vá em containers e o container do ollada deverá estar como running.

Acesse: http://localhost:11434/ e o mesmo deverá te retornar:

Dentro do Ubuntu teste:
curl http://localhost:11434/api/tags

Agora vamos instalar o Open WebUI:

docker run -d --name open-webui -e OLLAMA_BASE_URL=http://endereco-container-ollama:11434 -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Troque o endereco-container-ollama pelo endereço IP do container exibido no portainer.

Aqui você está instalando e já criando o container do OpenWeb UI, nele também já setamos uma variável de ambiente com o endereço do Ollama. Vá até o portainer, se seu container estiver verdinho, estamos prontos pra começar!

Acesse a plataforma em http://localhost:3000/ e a mesma pedirá que você crie um novo usuário administrador.

Logo, você deverá ver algo parecido com isto (sem o modelo, claro!)

Para facilitar nossa vida e evitar alguns erramos, vamos criar uma nova rede no docker e colocar nossos dois containers dentro da mesma.

No portainer, vá no menu Networks, clique em "Add network" e adicione um nome para sua de, eu coloquei ollama_network.

Agora volte no menu containers e clique no container do ollama.
Vá até o último grupo "Connected networks" e adicione sua nova rede.

Faça o mesmo com o container do WebUI.

Vamos testar se o container do WebUI está se connectando com o container do ollama?

Entre nas informações do container do WebUI pelo portainer e em Container Status acesse o console do mesmo.

No console execute curl http://endereco-container-ollama:11434/api/tags e o mesmo deverá conectar ao outro container e retornar algo.

No meu caso como já tenho alguns modelos instalados ele já trouxe o modelo, o seu provavelmente estará vazio.

Agora com nossa infraestrutura pronta já podemos configurar o WebUI para baixar os modelos no ollama e executar os mesmos.

Acesse o WebUI. http://localhost:3000/

Na lateral esquerda, na parte debaixo, clique no seu usuário e vá em configurações.

No popup que abrir, selecione configurações do admin.

Vá em 'Modelos' e clique em manage models (a setinha de download).

Um popup com o endereço do seu ollama local irá abrir.

Na página de modelos do ollama (modelos) podemos selecionar o modelo que queremos, como deepseek:r1, llama3, mistral, etc.

Na página também podemos ver quantos parâmetros o modelo tem

Lembre-se: quanto mais parâmetros, maior mais pesado o modelo é, e exige mais hardware para processamento, porém mais inteligente. No nosso caso vamos testar um modelo com até 3b (até 8b pode dar certo, porém vai demorar um pouco mais a resposta do mesmo).

Vamos testar o llama3.2 que tem bilhões de parâmetros.

Para instalá-lo, entre no modelo, selecione a quantidade de parâmetros e copie o nome do mesmo, no nosso caso llama3.2:3b

Agora volte ao WebUI e adicione esse nome em obter um modelo de ollama.com e clique no símbolo de download.

Quando clicar no download você irá ver uma barra de progresso carregando, ao finalizar você irá receber uma notificação verde.
Recarregue a página e volte aos modelos, você deverá ver seu novo modelo ali.

Agora é só testar!

Clique em novo chat, selecione o modelo que você quer utilizar, e faça uma pergunta para testar.

No meu computador, modelos 3b rodam bem rápido, já os de 8b tendem a demorar cerca de 5 minutos para gerar uma resposta.

Lendo modelos localmente você tem a opção de manter seus dados privados, sem suas informações irem para servidores terceiros, é uma ótima opção para empresas que não podem compartilhar dados confidencias mas ainda querem ter a opção de uso de alguma ferramenta de IA pelos seus funcionários. Lembrando que esses mesmos modelos também podem ser utilizados por outras ferramentas localmente como n8m, ou você pode criar sua própria base de conhecimento no WebUI, com arquivos de uma Wiki, por exemplo, e fazer com que o modelo leia e utilize esses arquivos para responder perguntas, facilitando a busca de informações dentro da empresa.

Agora você tem seu próprio 'ChatGPT' configurado para rodar em casa!
Claro que não é o ChatGPT em si, pois está utilizando outros modelos gratuitos (o deepseek é considerado tão bom quanto), mas caso você deseje, você pode adquirir uma chave e consumir o modelo do ChatGPT também pelo WebUI. Nos passos a seguir vou te ensinar como configurar uma API externa.

Geralmente para utilizar APIs rodando externamente precisamos pagar o processamento da API, no nosso exemplo vamos utilizar o DeepSeek e este são os valores. Caso você não tenha nenhum balando, quando você tentar executar a API a mesma irá te retornar a mensagem que você não tem dinheiro na sua conta.

Caso queira adicionar algum valor (até o momento o mínimo é 2 USD, sem taxas) vá até Top up na plataforma e adicione.

Faça uma conta no site do DeepSeek.
Acesse o mesmo e vá em API Keys e crie uma nova chave (salve essa chave).

Também vamos precisar de algumas informações fornecidas pela documentação da API.

Agora volte ao seu WebUI, vá nas configurações novamente mas desta vez em Conexões.

Em API OpenAI clique no + para adicionar uma nova conexão.
Pegue o endereço da API na documentação: https://api.deepseek.com e também adicione sua chave. Não vamos escolher nenhum modelo em específico.

Salve a configuração e vá em modelos. Os novos modelos deverão aparecer lá.

Agora volte ao chat, selecione o modelo que quer utilizar e teste novamente.

Seu WebUI agora está configurado para interagir com modelos localmente e externamente!

Seja um Evangelizador de Qualidade e Transforme Equipes

MahAmorim — Wed, 13 Nov 2024 01:14:25 +0000

Quando você ouve a palavra "qualidade", o que vem à sua mente? Longas sessões de testes? Correria para resolver bugs? Ou talvez a pressão de garantir que nada falhe em produção? Ser um evangelizador de qualidade vai além disso. É sobre inspirar, influenciar e liderar mudanças que não apenas melhoram o produto, mas transformam pessoas e culturas.

E acredite, você não precisa de superpoderes para isso - pequenas ações diárias já podem fazer uma diferença significativa.

O que é ser um Evangelizador de Qualidade?

Um verdadeiro evangelizador de qualidade não se limita a encontrar falhas ou executar checklists. Ele lidera pelo exemplo, promove boas práticas e cria uma cultura onde a qualidade é uma responsabilidade compartilhada.

Imagine uma equipe onde todos se sentem parte do mesmo propósito: entregar soluções excepcionais. Esse é o ponto de partida e tudo começa com pequenas atitudes, mas poderosas.

Por Onde Começar? Pequenos Passos Fazem a Diferença

Não subestime o poder das pequenas mudanças diárias. Elas podem ser catalisadoras de transformações maiores:

Compartilhe Suas Experiências

Você já encontrou uma técnica ou ferramenta que resolveu um desafio? Compartilhe com seus colegas! Uma dica útil, um artigo interessante ou até mesmo um fracasso podem abrir novas perspectivas.
Ao compartilhar, você mostra que qualidade é uma jornada colaborativa, cheia de aprendizados.

Traga a Qualidade Desde o Início (Shift-Left)

Testar logo no início do desenvolvimento não é um clichê - é uma mudança que transforma resultados.
Leve questões para as fases de planejamento, provoque discussões e traga a qualidade para a raiz do processo.
Pequenas perguntas, como "Estamos considerando todos os riscos?", podem prevenir grandes dores de cabeça no futuro.

Transforme Erros em Aprendizados

Ninguém gosta de falhas, mas todos passam por elas. Ao invés de buscar culpados, promova um ambiente onde o erro é uma oportunidade de crescimento.
Pergunte à equipe: "O que podemos aprender com isso?" Isso cria um ciclo de melhoria contínua.

Liderando com Paixão na Comunidade

Evangelizadores não limitam sua atuação ao local de trabalho. Eles estendem sua influência para a comunidade e ajudam a moldar o futuro da indústria.

Organize e Participe de Encontros

Juntar pessoas apaixonadas por qualidade é poderoso. Meetups e eventos são uma excelente oportunidade para trocar ideias, aprender e fortalecer conexões.
Não há meetups na sua área? Crie um! Às vezes, grandes movimentos nascem de pequenos encontros.

Produza Conteúdo Que Eduque e Inspire

Artigos, posts em redes sociais ou vídeos podem espalhar ideias e impactar outras pessoas. Conte suas histórias, compartilhe desafios e vitórias.
Nunca subestime o impacto de suas palavras - o que você viveu pode inspirar alguém que está começando.

Apoie e Oriente Novos Talentos

Lembra de quem te ajudou no começo? Seja essa pessoa para os outros. - - Mentorando, você constrói legados e amplia o alcance da cultura de qualidade.

Deixando um Impacto na Indústria

Um evangelizador de qualidade não se limita à sua organização. Ele impacta práticas de mercado, promove inovação e defende princípios éticos.

Promova a Inovação

Envolver-se em iniciativas focadas na qualidade abre portas para soluções criativas.
Colabore, compartilhe práticas com outras empresas e ajude a elevar os padrões.

Defenda Práticas Éticas e Inclusivas

Qualidade não é só funcionalidade. Inclui segurança, acessibilidade e responsabilidade social.
Você pode ser a voz que garante que a tecnologia impacte positivamente a sociedade.

Inspire e Construa Pontes

Tudo o que você faz pode influenciar e conectar pessoas. Ao compartilhar e ouvir, você constrói um ambiente onde novas ideias florescem.
Muitas vezes, a maior transformação nasce de uma conversa informal ou de um simples gesto de apoio.

Em suma

Ser um evangelizador de qualidade não é apenas sobre técnica ou processos. É sobre inspirar mudanças, educar e construir um ambiente onde todos se sentem responsáveis por entregar o melhor.

Comece pequeno, compartilhe, envolva-se na comunidade e tenha coragem para fazer a diferença em toda a indústria.

Qualidade não é apenas sobre processos; é sobre pessoas. E você pode ser a variável que transforma esse conceito em realidade.

Transição de carreira para tecnologia: Como dar o primeiro passo e conquistar seu lugar no setor.

Ana Carolina Fonseca Barreto — Mon, 04 Nov 2024 17:18:30 +0000

Mudar de carreira pode parecer desafiador, especialmente para a área de tecnologia, que está em constante evolução. No entanto, com a abordagem certa, esse processo pode ser recompensador. Aqui estão alguns passos fundamentais para quem está pensando em iniciar essa transição:

1. Identifique sua paixão e área de interesse

A área de tecnologia é ampla e diversificada. Desde a criação de softwares, análise de dados, até segurança cibernética e inteligência artificial, há muitas opções para explorar. O primeiro passo é refletir sobre o que realmente te interessa.
Se pergunte: “O que me motiva?”. Para ajudar nesse processo, é importante se conectar com profissionais da área, fazer cursos online gratuitos ou participar de workshops.
De acordo com o Global Skills Report 2023, os dados sobre as competências mais procuradas indicam que as áreas de análise de dados, ciência da computação e segurança cibernética estão em alta. Isso significa que há uma grande oportunidade de crescimento nessas áreas, que têm mostrado um aumento constante na demanda de profissionais qualificados.

2. Adquira as habilidades certas

Após identificar a área de interesse, o próximo passo é começar a aprender as habilidades essenciais. Se você está se interessando por desenvolvimento de software, por exemplo, começar com Python ou JavaScript pode ser uma excelente opção. Já para quem busca atuar em análise de dados, o conhecimento de SQL e Python é fundamental.
Pesquise cursos online, participe de bootcamps ou busque projetos práticos. Segundo o State of the Tech Workforce 2023 da CompTIA, empresas estão cada vez mais em busca de profissionais com habilidades práticas, especialmente em áreas como ciência de dados e segurança digital. Não se esqueça de criar um portfólio com os projetos realizados, pois ele será um diferencial na hora de se candidatar a vagas.

3. Envolva-se com a comunidade e faça networking

Participar de eventos da área e de comunidades de tecnologia é uma excelente maneira de expandir sua rede de contatos. Hackathons, meetups e conferências são oportunidades valiosas para aprender, trocar ideias e conhecer pessoas que estão passando pela mesma transição. Além disso, esses eventos podem abrir portas para novas oportunidades profissionais.
Ao fazer parte de comunidades online, como no LinkedIn, GitHub, ou Discord, você pode se manter atualizado sobre as tendências do setor, descobrir novos recursos e se engajar em projetos colaborativos. O networking pode acelerar sua transição e te conectar com pessoas influentes que podem compartilhar dicas e oportunidades no setor.

4. Construa um portfólio

Ter um portfólio bem estruturado é fundamental para mostrar suas habilidades e o progresso feito. Mesmo que você esteja começando, crie projetos pessoais ou participe de iniciativas open-source. Um portfólio pode demonstrar seu potencial e destacar o que você pode oferecer para as empresas.
Além disso, o mercado de tecnologia valoriza bastante a experiência prática. Ao adicionar projetos ao seu portfólio, você não só cria um histórico de trabalho, mas também fortalece suas chances de ser notada por recrutadores. Lembre-se de incluir até os pequenos projetos – o importante é mostrar sua evolução.

5. Comece a se candidatar e aprenda com o feedback

Quando você sentir que adquiriu as habilidades necessárias, comece a se candidatar a vagas. Não espere ser um especialista para dar esse passo – muitas empresas estão dispostas a contratar profissionais em início de carreira, desde que possuam um bom portfólio e mostrem entusiasmo para aprender.
Durante o processo seletivo, esteja aberto aos feedbacks. Cada entrevista é uma chance de aprender e melhorar suas habilidades. Além disso, muitos recrutadores dão preferência para pessoas dispostas a se desenvolver e crescer dentro da empresa.

A transição de carreira para tecnologia não é um processo fácil, mas é altamente recompensador. Com dedicação e as estratégias certas, você pode fazer essa mudança com confiança. Identifique sua área de interesse, aprenda as habilidades necessárias, seja presente na comunidade e construa um portfólio sólido. Lembre-se de que cada passo é uma oportunidade de crescimento.
Agora que você conhece os primeiros passos para começar sua jornada na tecnologia, que tal dar o próximo passo? Comece a pesquisar sobre cursos e eventos na sua área de interesse e compartilhe sua experiência com outras pessoas que também estão nessa transição.

Artigos em:
Global Skills Report

Comptia

Comptia 2023

Monitoramento Inteligente: Construa Dashboards que Antecipam Problemas

Alícia Oliveira — Wed, 23 Oct 2024 00:54:33 +0000

Autoras: Alícia Oliveira, Anna Raphaela Berto e Ilana Cabral Coutinho

Com a crescente complexidade dos sistemas distribuídos e arquiteturas baseadas em microserviços, o monitoramento eficiente tornou-se vital para garantir o bom funcionamento das aplicações e da infraestrutura. O acompanhamento contínuo de métricas, logs e eventos em tempo real ajuda a identificar problemas antes que se tornem críticos, evitando prejuízos e indisponibilidades. Para isso, os dashboards de monitoramento são essenciais, consolidando essas informações de maneira visual e intuitiva, permitindo às equipes uma visão clara do desempenho e da saúde do sistema.

O que são Dashboards de Monitoramento?

Dashboards de monitoramento são interfaces visuais que exibem métricas em tempo real de aplicações, infraestrutura e redes. O objetivo principal é apresentar os dados mais críticos de maneira concisa, facilitando a análise e a tomada de decisões. Geralmente, eles incluem gráficos dinâmicos, alertas e indicadores de performance chave (KPIs), permitindo uma avaliação rápida da saúde e desempenho do sistema.

Um dashboard eficaz organiza informações relevantes em uma única tela, utilizando gráficos como barras, linhas e histogramas para representar os dados de forma clara e direta. Isso permite que as equipes identifiquem rapidamente falhas, métricas fora do padrão ou problemas que requerem atenção imediata.

Boas Práticas na Criação de Dashboards

1. Defina Objetivos e Métricas
O primeiro passo na construção de um dashboard é identificar o que precisa ser monitorado. Definir com clareza quais métricas e dados são essenciais para monitorar o que se objetiva acompanhar. Identificar alterações ou eventos críticos para o sistema e área do negócio em que o time está envolvido. Essa identificação permitirá que o dashboard seja focado e objetivo.

Exemplo prático: Suponha que você esteja monitorando um e-commerce. As principais métricas que você precisa ficar de olho são: tempo de carregamento das páginas, número de pedidos por minuto e taxa de erros no checkout. Crie gráficos que mostrem esses dados de forma clara, com alertas configurados para quando o tempo de carregamento estiver muito alto ou a taxa de erros subir.

2. Simples e Intuitivo
Um dashboard deve ser visualmente simples e intuitivo, com informações acessíveis de forma rápida. Deve ser evitado o excesso de gráficos ou elementos que podem confundir a interpretação dos dados. O design limpo, com a correta hierarquia de informações, dando ênfase ao que realmente importa.

Exemplo prático: No Grafana, crie um dashboard com gráficos de linhas que mostram as métricas principais (latência, taxa de erros, uso de CPU). Use cores simples e organize tudo em colunas para que a visualização seja fácil, destacando métricas críticas com cores mais chamativas, como vermelho para alertas.

3. Use Alertas e Notificações
Dashboards eficazes incluem alertas automáticos que notificam as equipes quando as métricas ultrapassam valores críticos. Isso permite a detecção e correção de problemas antes que se tornem graves. A integração com ferramentas de comunicação, como e-mail, Slack ou Opsgenie, garante que as notificações cheguem rapidamente aos responsáveis.

Exemplo prático: No Prometheus, configure alertas para que, se o uso de CPU em um servidor passar de 80% por mais de 5 minutos, um alerta seja enviado para o Slack da equipe. Isso evita que um problema se torne maior sem que ninguém perceba.

4. Filtros e Personalização
Um dashboard deve ser flexível para atender diferentes necessidades. A adição de filtros, que permitem focar em regiões específicas, categorias de dados ou intervalos de tempo, é uma excelente prática para tornar o painel mais adaptável às necessidades de cada usuário.

Exemplo prático: No Kibana, adicione filtros para que os usuários possam selecionar logs de uma data específica ou focar apenas nos logs de erro. Isso facilita a investigação de problemas específicos e permite uma análise mais detalhada conforme a necessidade.

5. Histórico e Tendências
Além de dados em tempo real, é fundamental que os dashboards forneçam informações históricas. Isso ajuda a identificar tendências, entender padrões de uso e prever potenciais problemas antes que eles ocorram.

Exemplo prático: Configure um painel no Grafana para mostrar dados históricos da latência média das suas APIs nos últimos 30 dias. Isso ajuda a entender se um aumento recente na latência é um problema pontual ou uma tendência crescente que precisa ser resolvida.

6. Documentação e Treinamento
Uma prática que muitas vezes é subestimada é a documentação do funcionamento do dashboard e o treinamento das pessoas envolvidas. É essencial que todos saibam interpretar corretamente as informações apresentadas, para garantir que o painel seja utilizado de maneira eficiente.

Exemplo prático: Crie uma página no Confluence ou Notion explicando cada métrica do dashboard. Adicione uma breve descrição sobre o que significa cada gráfico e como os alertas são acionados. Isso ajuda novos membros da equipe a entenderem o painel rapidamente e garante que todos saibam interpretar as informações.

Dashboards por Equipe

Não existe uma solução única para todo mundo. Equipes diferentes precisam de painéis diferentes:

Ops: Monitoramento de infraestrutura e disponibilidade
- Exemplo: Dashboard mostrando status de servidores, uso de CPU, memória e espaço em disco, além de alertas para quedas de serviços.

Desenvolvedores: APIs, bancos de dados e serviços específicos
- Exemplo: Painel com métricas de desempenho para APIs, como latência de requisições, número de requisições por segundo e taxa de sucesso.

Segurança: Logs de segurança e eventos suspeitos
- Exemplo: Dashboard no Kibana que destaca picos de tentativas de login falhas ou acessos fora do horário padrão, para detectar possíveis ataques de força bruta.

A ideia é criar dashboards direcionados que atendam às necessidades específicas de cada grupo, tornando o monitoramento mais eficiente e certeiro.

Conclusão

A criação de dashboards eficientes é essencial para o monitoramento de sistemas complexos. A chave está em definir claramente o que monitorar, escolher as ferramentas adequadas e seguir boas práticas de design e configuração. Com soluções como Grafana, Prometheus e ELK Stack, as equipes podem criar dashboards que auxiliem na manutenção e operação de ambientes complexos, construindo assim um monitoramento inteligente que antecipa problemas e permite uma resposta proativa.

Referências

FEW, Stephen. Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data.

Observabilidade em Sistemas de Software: Práticas, Técnicas e Ferramentas

Ilana Cabral Coutinho — Tue, 15 Oct 2024 22:57:13 +0000

Autoras: Ilana Cabral Coutinho, Alícia Oliveira e Anna Raphaela Berto

A observabilidade é um conceito fundamental no desenvolvimento de software moderno, especialmente em sistemas distribuídos e microsserviços. Neste artigo, vamos explorar o que é observabilidade, suas técnicas e as ferramentas de mercado que podem ser utilizadas para implementá-la em projetos.

O que é Observabilidade?

Observabilidade é a capacidade de medir o estado interno de um sistema com base em sua saída externa. Em outras palavras, é a habilidade de entender o que está acontecendo dentro de um sistema apenas observando os dados que ele gera, como logs, métricas e traces.

Diferença entre Monitoramento e Observabilidade

Monitoramento: Envolve coleta de dados sobre o desempenho e a saúde do sistema.
Observabilidade: Vai além do monitoramento, permitindo uma compreensão profunda e a capacidade de diagnosticar problemas complexos.

Logs: O Primeiro Pilar da Observabilidade

Os logs são registros de eventos e atividades realizadas por um sistema. Esses registros são essenciais para monitorar, diagnosticar problemas e garantir a segurança e o desempenho das operações. Na observabilidade, um dos principais objetivos do uso de logs é obter insights valiosos, identificar padrões comportamentais e antecipar tendências de funcionamento de uma aplicação.

Boas Práticas para Logs

Estruturação: Para facilitar a observabilidade, é fundamental que os logs sejam estruturados de forma padronizada para facilitar a leitura, manutenção e análise. Cada mensagem de log no formato JSON representa um objeto com pares chave-valor, facilitando a identificação dos dados. Essa padronização é capaz de melhorar as análises, a legibilidade e o acesso às informações geradas pelos logs.

Um exemplo em Java com a biblioteca Logback pode ser visto abaixo mostrando os níveis de logs que podemos capturar:

Níveis de Log: Os logs podem ser categorizados de acordo com seu nível, de acordo com o tipo e objetivo que o log é implementado.

INFO: serve basicamente para registrar informações gerais do sistema, não necessitam necessariamente de uma ação. Registram por exemplo logs de envio e recebimento bem sucedidos para atividades da aplicação.
DEBUG: utilizado para caracterizar os logs que são utilizados para identificar características específicas ou debugar alguma funcionalidade do sistema. Utilizado principalmente para "troubleshooting" fornecendo informações técnicas.
ERROR: identifica logs que de fato representam algum erro ou comportamento indesejado que requer ação necessária para reverter este estado.

A utilização desses níveis na categorização dos logs além de ser uma boa prática, otimiza a detecção de informações e possíveis problemas, permitindo a identificação de forma mais rápida.

Ferramentas de Logs: ELK Stack

Uma solução popular para gerenciamento de logs é o ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana):

Elasticsearch: Armazenamento e busca de grandes volumes de dados.
Logstash: Processamento e transformação dos logs.
Kibana: Visualização dos logs em uma interface gráfica.

Tipos de logs e suas aplicabilidades

Existem diversos tipos de logs, cada um capturando informações específicas que necessitam ser analisadas para diferentes propósitos. Alguns tipos comuns e suas aplicações:

Logs de Alteração: Registra as modificações realizadas em um sistema, como atualizações de configuração ou mudanças de código. Eles podem identificar a autoria e demais informações fundamentais para a rastreabilidade de mudanças.

Exemplo: Sistema que registra logs durante uma atualização de software com informações de alteração como quais arquivos foram modificados e por qual desenvolvedor, garantindo que todas as mudanças sejam documentadas.

Logs de Acesso: Registra informações de acesso a um sistema, registrando pedidos de acesso, solicitação a acesso de arquivos, autenticação de usuários, assim como os dados do usuário. Esses logs são fundamentais para auditorias de segurança.

Exemplo: Implementação de logs para um usuário acessar ou editar um documento sensível, o sistema gera um log de acesso que registra a data, hora e informações de usuário, permitindo o rastreamento dos acesso aos documentos.

Logs de ameaças: São logs que registram atividades suspeitas que ameaçam a segurança de um sistema. São particularmente úteis rastrear comportamentos anômalos e prevenir incidentes de segurança, como invasões, ataques de negação de serviço, ataques de força bruta, ou vazamento de dados e exploração de vulnerabilidades.

Exemplo: Logs de registro caso um usuário faça várias tentativas de login fracassadas, um log de ameaça é gerado, contendo o endereço IP, o horário das tentativas e informações do usuário. Com base nesses logs, o sistema pode disparar alertas ou bloquear o acesso após um número anormal de tentativas.

Métricas: O Segundo Pilar da Observabilidade

Métricas são dados quantitativos que medem o desempenho de um sistema e são essenciais para monitorar sua saúde e identificar tendências. Elas geralmente se dividem em dois grupos principais: métricas de sistema e métricas de aplicação. As métricas de sistema monitoram recursos como uso de CPU, memória e disco, enquanto as métricas de aplicação identificam aspectos como taxas de requisição, latências e erros. Essas métricas fornecem uma visão geral do comportamento do sistema tornando o acompanhamento mais eficiente.

Ferramentas para Métricas: Prometheus e Grafana

As mais populares para monitoramento de métricas incluem:

Prometheus: Ferramenta de código aberto para coleta e armazenamento de métricas como séries temporais.
Grafana: Plataforma de análise e monitoramento de dados que suporta várias fontes de dados, incluindo o Prometheus, ideal para criação de dashboards interativos.

Exemplo de monitoramento

Traces: O Terceiro Pilar da Observabilidade

O que são traces?

Os traces rastreiam o fluxo de uma requisição através de diferentes serviços em um sistema distribuído. Eles são cruciais para entender a latência e identificar gargalos. Os traces possuem como componentes os spans, que representam uma unidade de trabalho, e o Tracing ID, que é um identificador único para uma requisição completa.

Ferramenta para Tracing: Jaeger

Uma ferramenta popular para tracing é o Jaeger, que ajuda a monitorar e solucionar problemas de transações em sistemas distribuídos, facilitando a detecção de problemas de latência e gargalos.

Exemplo de Código em Java com OpenTelemetry e Jaeger

O Jaeger facilita a visualização do caminho percorrido por uma requisição e identifica pontos de falha ou lentidão.

Conclusão

A observabilidade desempenha um papel crucial na garantia do desempenho, segurança e confiabilidade de sistemas modernos, especialmente em ambientes complexos como os de microsserviços e sistemas distribuídos. Ao combinar logs estruturados, métricas precisas e traces detalhados, as equipes de desenvolvimento conseguem uma visão completa do estado e comportamento de suas aplicações, permitindo uma resposta rápida a problemas e a otimização contínua dos serviços.

Ferramentas como ELK Stack, Prometheus, Grafana e Jaeger são essenciais para implementar essa abordagem, oferecendo suporte para monitoramento, análise de dados e identificação de falhas. Quando bem implementada, a observabilidade não apenas melhora a capacidade de resposta e solução de problemas, mas também promove um desenvolvimento mais eficiente e resiliente, preparando as organizações para enfrentar desafios e evoluir suas aplicações de forma sustentável.