Imagine conectar diversos dispositivos, através da internet, que podem trocar informações entre si? Essa é a ideia por trás da Internet das Coisas (IoT). Aplicado à indústria, a conexão entre esses diversos dispositivos é a IoT na indústria 4.0.
Indústria 4.0 é conhecida como a Quarta Revolução Industrial, caracterizada pela introdução da tecnologia da informação na indústria. Essa é a nova tendência que está sendo adotada pelas grandes corporações para sair na frente em seu mercado.
Para entender essa ideia de IoT na indústria 4.0, vamos fazer uma analogia com o funcionamento do cérebro humano. Em 1926, Nikola Tesla, inventor nos campos de engenharia mecânica e eletrotécnica, disse:
“Quando a tecnologia sem fio for perfeitamente aplicável, a Terra inteira será convertida em um imenso cérebro, o que de fato é, com todas as coisas sendo partículas de um todo real e rítmico”
Sendo assim, essa analogia ao nosso cérebro permite compreender melhor a ideia de IoT como uma rede conectada. Essa rede por si só possui imensas quantidades de conexões entre as células, compondo a rede do nosso sistema nervoso.
Portanto, assim como células diferentes possuem finalidades diferentes, os produtos conectados possuem diferentes funções e aplicabilidades, porém estão unidos sob a mesma rede.
Essa conexão que a IoT na indústria 4.0 fornece, gera oportunidades inéditas, criando um grande círculo de valor agregado aos produtos e serviços que dela se utilizam. Entenda melhor como isso pode funcionar na prática, a partir da sequência de fatores a seguir:
Sendo assim, imagine um monitoramento integrado de todos esses acontecimentos, gerando dados que se comunicam em tempo real por meio do que pode-se considerar uma grande base de dados unificada.
A partir desse banco de dados, seriam tomadas decisões automáticas através da comunicação online entre os dispositivos interconectados responsáveis por monitorar esses eventos.
Com base nas decisões tomadas por meio da visão global de todos esses fatores, o processo produtivo se torna mais eficiente, reduzindo os impactos negativos e maximizando a cadeia de valor de determinado setor industrial.
Então, essa integração não só interna como externa à indústria, é a base da IoT na indústria 4.0. A nível mundial, a Accenture realizou um estudo para ter uma projeção do impacto na economia com a internet industrial das coisas (IIoT) nos próximos anos.
Diante disso, as previsões mais otimistas apresentam que o valor gerado pelo investimento em IIoT chegará a US $ 15 trilhões do PIB global até 2030. Esse estudo pode ser consultado através deste link.
Depois desse panorama mundial, vamos aprofundar mais nos assuntos. Aqui nesse artigo sobre IoT na indústria 4.0, você pode entender melhor sobre:
O surgimento da indústria 4.0 veio por meio dos alemães que queriam elevar sua competitividade com a manufatura asiática. Por isso, definiram uma estratégia de governo para aumentar a produtividade da indústria através da inovação.
Segundo a chanceler da Alemanha, Angela Merkel:
“A indústria 4.0 é a transformação completa de toda a esfera da produção industrial através da fusão da tecnologia digital e da internet com a indústria convencional.”
Apesar da disseminação do conceito mundialmente, ele ainda não é uma realidade. Essa é a primeira vez que uma revolução industrial é anunciada antes de acontecer. Todos os acontecimentos estão sendo previstos como tendências.
Dessa forma, a Quarta Revolução Industrial está sendo motivada por três grandes mudanças no mundo industrial produtivo. São elas:
Essas mudanças permitem que tudo dentro e ao redor de uma planta operacional (fornecedores, distribuidores, unidades fabris, e até o produto) sejam conectados digitalmente, proporcionando uma cadeia de valor altamente integrada.
A IoT na indústria 4.0 é basicamente a responsável pela integração de todos os dispositivos dentro e externo à planta. A IoT é o conceito que representa a conexão.
“A Internet das Coisas é uma rede de objetos físicos, sistemas, plataformas e aplicativos com tecnologia embarcada para comunicar, sentir ou interagir com ambientes internos e externos.”
Quando se diz que a internet está na indústria, no chão de fábrica, devemos relacionar isso a um ambiente onde todos os equipamentos e máquinas estão conectadas em redes e disponibilizando informações de forma única.
Desse modo, especificamente quando falamos do universo da Internet das Coisas na indústria, nos referimos a Industrial Internet of Things (IIoT). Conheça o nosso artigo sobre IIoT para se aprofundar no assunto e entender como esse conceito está funcionando atualmente.
Para deixar mais claro, vamos ressaltar a diferença entre IoT e IIoT. IoT é o conceito mais abrangente que surge como a ideia de conectar qualquer dispositivo que gere informações e possa se conectar a um serviço de cloud em qualquer segmento.
Em contrapartida, a IIoT é a conexão de diferentes dispositivos relacionados à cadeia produtiva, conectando essas informações via cloud. Por exemplo, permitindo o processo produtivo conectar-se diretamente a um fornecedor de produto em tempo real na linha de produção.
Agora que já entendemos os conceitos, vamos apresentar exemplos do que já está sendo feito atualmente. A IoT na indústria 4.0 já está presente em diferentes segmentos e atuando de diferentes maneiras.
A Schaeffler e a IBM vão utilizar turbinas eólicas para explorar como Machine Learning pode revelar insights valiosos sobre a performance de equipamentos em diferentes condições de operação.
Assim, sensores nos equipamentos informam as condições dos componentes da turbina em tempo real. Dessa forma, através da previsão do vento pela IBM, os operadores de turbina estão aptos para planejar com antecedência e repor peças durante períodos menos ventosos.
É muito comum indústrias possuírem milhares de eventos disparados pelo sistema de automação da planta. Sejam informações de alarmes, intervenções, mudança de estados, tudo fica registrado como eventos.
A quantidade é tão grande que se torna impossível realizar a análise desses dados sem ser por softwares especializados
Assim, visando amenizar esse problema, existe a prática de gerenciamento de alarmes e eventos. Um software de gerenciamento conecta-se ao sistema de controle e consegue extrair todas as informações dos milhares de dados gerados diariamente.
Essa grande quantidade de dados brutos são minerados e transformados em insights valiosos sobre as condições da planta industrial. Esse processo é denominado business intelligence.
Ainda assim, existe uma lacuna muito grande de sistemas que de fato conseguem minerar esses dados em tempo real gerando informações relevantes que facilitem o processo de tomada de decisão seja de maneira manual ou automática.
A maioria das indústrias sequer realiza a análise desses dados de maneira proativa, servindo apenas para registros para caso de necessidade de avaliação como, em análise de incidentes.
Por fim, o gerenciamento de alarmes e eventos facilita o trabalho do operador que consegue controlar a planta com maior precisão, aumentando a produtividade e diminuindo as perdas.
A IoT na indústria 4.0 também permite que a Schaeffler amplie a funcionalidade e a vida útil de componentes da indústria automotiva. Eles conseguiram encontrar um modelo de negócio híbrido a partir desta ideia.
Desse modo, análises e sistemas sensoriais em tempo real podem transformar dados brutos em insights valiosos que podem ser utilizados pelos fabricantes para aumentar a confiabilidade dos carros e oferecer um novo serviço de valor agregado aos clientes.
Dessa forma, eles conseguem ampliar a qualidade para além da porta da fábrica. Pois, fornece em tempo real aos clientes as condições dos seus respectivos carros.
Compreendido como funciona na prática, quais os benefícios que tudo isso oferece? A utilização de IoT e IIoT, trazem benefícios para as plantas industriais nos seguintes aspectos:
A eficiência operacional é o mais falado atualmente, e os primeiros adeptos estão focados nesses benefícios.
Ao introduzir automação, conectividade e técnicas de produção mais flexíveis, por exemplo, os fabricantes podem aumentar sua produtividade em até 30%. Esse dado também foi disponibilizado pelo estudo realizado pela Accenture.
Além disso, a escalabilidade, economia de tempo e de custos, auxilia na maximização dos lucros de organizações industriais.
Os aspectos que aumentam a eficiência operacional da planta são:
A IoT na indústria 4.0 permite que sejam criados novas fontes de receitas pela criação de novos serviços conectados. Os modelos de negócio híbridos, permitem que sejam aproveitados tantos os produtos quanto serviços digitais.
Sob o mesmo ponto de vista, o modelo de negócio híbrido são negócios que oferecem tanto produtos quanto um serviço relacionado à esse produto.
No exemplo anterior dos veículos conectados, a Schaeffler aproveitou os dados brutos obtidos para fornecer o serviço de condição dos carros em tempo real como fonte para manutenções preventivas.
A utilização de serviços digitais ainda melhora o relacionamento com o cliente. Pois, a entrega do produto possibilita diferentes pontos de contatos que geram informações valiosas para o cliente. É criada uma relação de confiança e lealdade.
A análise dos dados industriais permite que os executivos tenham maior quantidade de informação. Isso facilita para tomarem melhores decisões em virtude de ter uma visão mais precisa do desempenho da indústria.
Para completar, a rede da IIoT de dispositivos inteligentes permite que as organizações industriais conectem todas as suas pessoas, dados e processos do chão de fábrica até os executivos. Auxiliando ainda mais na produtividade dos líderes e nas tomadas de decisão.
É importante ressaltar que mais do que facilitar as tomadas de decisão, a indústria 4.0 quer ir além. Ela visa promover que boa parte dessas decisões sejam tomadas de maneira automática por técnicas inteligentes.
A melhor maneira de inovar em um setor industrial é quando você consegue identificar uma tendência de comportamento e se antecipa para aplicar uma nova ideia na sua indústria.
O mercado já está nos mostrando que o mundo caminha para a Quarta Revolução Industrial. Isso representa a introdução da tecnologia da informação nas indústrias.
Portanto, para as empresas que buscam sair na frente dentro do seu mercado e inovar, apostar na internet das coisas e IoT na indústria 4.0 pode ser um ótimo caminho.
Por fim, existe ainda um potencial escondido para um alto crescimento das indústrias, esse potencial é a utilização dos dados. Um bom uso desses dados permite aumentar a eficiência operacional, tomar melhores decisões e até criar novos modelos de negócio.
Para Hannah Blair, enveredar-se pelo ramo da tecnologia foi complicado.
Ela frequentava uma escola para meninas que não oferecia o curso de informática e programação que queria, embora a escola para meninos oferecesse a disciplina.
“A escola de meninas tinha ciência da computação, enquanto a escola de meninos tinha um curso de informática de verdade, apesar de as duas estarem sob o mesmo teto, então mudei para a escola de meninos para fazer isso”, diz Hannah.
Sua determinação valeu a pena e ela se formou em Ciência da Computação pela Universidade de Surrey (Inglaterra) em 2018.
A jovem conseguiu uma vaga no programa de pós-graduação do banco alemão Deutsche Bank e desde então tem trabalhado com startups como desenvolvedora independente. Atualmente, atua como desenvolvedora sênior na plataforma de eventos virtuais Hopin.
Demorou 14 meses para Carl Mungazi conseguir seu primeiro emprego, pois ele enfrentou um problema comum a muitos candidatos.
“Um dos entrevistadores me disse que tinha uma proposta, mas queriam que eu ganhasse mais experiência.”
Em última análise, seja qual for o caminho que você tomar nesse setor, você deve demonstrar um claro interesse e paixão pela programação.
“É um processo muito desafiador que realmente aumentará sua resistência mental, mas se você for capaz de seguir em frente, isso mudará seriamente sua vida”, conclui Thornton.
Foi uma escolha de carreira inteligente, já que o desenvolvimento de software é um setor com muitas oportunidades.
Por exemplo, o Bureau of Labor Statistics (BLS), o Departamento de Estatísticas do Trabalho dos Estados Unidos, prevê uma taxa de crescimento de empregos de 22 % para esses desenvolvedores entre 2019 e 2029, em comparação com 4% para outras ocupações.
E os salários são bons. De acordo com o site de comparação de salários PayScale, o salário médio de um desenvolvedor é de cerca de US$ 80 mil (cerca de R$ 450 mil) por ano.
Carl Mungazi estudou jornalismo e trabalhou como repórter em Luton, na Inglaterra, por quatro anos, antes de se tornar desenvolvedor em 2016.
Sua vontade de enveredar-se pela profissão resultou de seu desejo de construir um agregador de notícias local, algo que já tinha visto em publicações nacionais.
“Basicamente, queria encontrar uma maneira de rastrear as notícias publicadas em Luton”, diz Mungazi.
Um amigo desenvolvedor o ajudou a construir o “back-end”, a tecnologia necessária para alcançar seu objetivo, e Mungazi aprendeu a usar Javascript, uma linguagem de programação para construir sites.
A escolha de qual linguagem de computador realmente aprender depende do que você deseja fazer.
Python é uma poderosa linguagem de propósito geral e muitas vezes é a primeira ensinada a estudantes universitários em cursos de informática.
É amplamente utilizada nos negócios — o YouTube, por exemplo, é amplamente escrito em Python.
Ruby é outra linguagem versátil, popular entre startups.
Independentemente da linguagem que um programador novato escolha, existem vastos recursos online para ajudar os autodidatas. Em seu caso, Mungazi diz que o site freecodecamp.org foi particularmente útil para ele.
Outra opção popular é frequentar um bootcamp (centro de treinamento), de grande ajuda para quem muda de carreira. Muitos deles surgiram nos últimos anos, oferecendo cursos intensivos destinados a ensinar os participantes as habilidades necessárias para conseguir o primeiro emprego nesse setor.
Brenden Thornton escolheu esse caminho, inscrevendo-se em um curso oferecido pela Flatiron School, quando optou por deixar de ser cinegrafista da NBA (liga de basquete profissional) nos Estados Unidos.
“Uma grande vantagem de ir para um bootcamp é ter um currículo customizado para você. Não tive que fazer conjecturas ao decidir quais tecnologias aprender e como eu as aprenderia sozinho”, conta.
O suporte que vem com a participação nesses bootcamps também foi fundamental para sua decisão.
“Eles realmente dedicam tempo para formar uma equipe de suporte ao seu redor, não apenas por meio de oportunidades de emprego, mas também por meio de consultores de carreira que o ajudam a navegar no processo de procura de emprego.”
Uma desvantagem dos bootcamps é que eles podem ser demorados e proibitivamente caros para muitos. Muitos cursos ultrapassam US$ 10 mil (R$ 57 mil).
Uma bolsa parcial ajudou a aliviar parte dos encargos financeiros de Thornton, mas ele ainda tinha uma agenda cansativa.
Sua rotina de segunda a sexta consistia em acordar às 5 da manhã para trabalhar no Uber e no Lyft até as 9h. Então, estudava até as 16h e depois voltava a trabalhar nos apps de carona até as 21h.
Independentemente do caminho que você decidir seguir na programação, é essencial garantir que as chamadas soft skills (ou habilidades comportamentais) não sejam negligenciadas.
Em cursos presenciais, habilidades além de programação e ciência da computação são aprendidas
“As habilidades que os empregadores procuram muitas vezes são mais do que técnicas”, de acordo com Barry Cranford, CEO da empresa de recrutamento RecWorks.
“A principal coisa que realmente faz a diferença é se você pode colocá-las em prática como parte de uma equipe.”
Ter um perfil público para destacar seu trabalho também pode ajudar na hora de se candidatar a empregos.
A plataforma online Github é particularmente popular entre os empregadores. “É como um portfólio de fotografias, você pode mergulhar nele e ver o que as pessoas fizeram”, diz Barry Cranford.
Encontrar um mentor que o apoia é outro elemento que pode lhe dar um impulso, diz ele, e pode ser uma “arma secreta” para sua carreira.
Tal como acontece com muitos setores, o networking (redes de contatos profissionais) também pode ajudar a construir esses primeiros contatos cruciais.
“Participar de qualquer reunião pode aumentar muito suas chances de conseguir um emprego”, diz Thornton.
No entanto, os desafios de conseguir o primeiro emprego não devem ser subestimados, especialmente para quem está mudando de carreira.
Demorou 14 meses para Carl Mungazi conseguir seu primeiro emprego, pois ele enfrentou um problema comum a muitos candidatos.
“Um dos entrevistadores me disse que tinha uma proposta, mas queriam que eu ganhasse mais experiência.”
Em última análise, seja qual for o caminho que você tomar nesse setor, você deve demonstrar um claro interesse e paixão pela programação.
“É um processo muito desafiador que realmente aumentará sua resistência mental, mas se você for capaz de seguir em frente, isso mudará seriamente sua vida”, conclui Thornton.
Publicado por BBC
O Facebook anunciou que está empenhado em um novo projeto que treinará algoritmos de inteligência artificial (IA) para compreender áudios, textos e representações visuais em vídeos compartilhados por usuários no próprio Facebook e também no Instagram.
“Ao aprender com vídeos que abrangem quase todos os países e centenas de idiomas, este projeto não apenas nos ajudará a melhorar continuamente nossos principais sistemas de IA para recomendação de conteúdo e aplicação de políticas, mas permitirá experiências totalmente novas”, afirmou a empresa por meio de um comunicado em seu blog.
A iniciativa, chamada Learning from Videos (Aprendendo com Vídeos, em tradução livre), faz parte dos esforços do Facebook em desenvolver máquinas que “aprendem como os humanos” por meio de exemplos.
O objetivo da empresa é utilizar o aprendizado dos algoritmos de IA para criar novas formas de recomendação de conteúdo, criação automática de legenda nos vídeos e ferramentas de moderação. Segundo o Facebook, a tecnologia poderá ajudar na identificação de discursos de ódio compartilhados na rede.
No entanto, o aprendizado de máquina aplicado aos vídeos poderá ser ainda mais útil para a empresa no futuro. Com a tecnologia, o Facebook poderá utilizar a Inteligência Artificial para aprender ainda mais sobre seus usuários, analisando hobbies, interesses, preferências, entre diversas informações.
Entre os objetivos do Facebook para este ano está o lançamento de um óculos inteligente com realidade aumentada (RA). Ainda não há muitas informações disponíveis sobre o gadget, mas é possível que eles incluam (agora ou em versões futuras) câmeras para fazer capturas da perspectiva do usuário.
Com os sistemas de Inteligência Artificial do Facebook treinados para compreender vídeo, as pessoas poderão pesquisar gravações anteriores. A empresa cita como exemplo um usuário fazendo uma busca com a frase “Mostre-me sempre que cantamos parabéns à vovó” e, como resultado, recendo vídeos relacionados às palavras chaves.
“À medida que isso [uso de óculos e outros wearables com RA] se torna a norma, as pessoas poderão relembrar momentos específicos de seu vasto banco de memórias digitais com a mesma facilidade com que os capturam. Será valioso construir sistemas de IA mais inteligentes que possam entender o que está acontecendo nos vídeos em um nível mais granular”, diz o comunicado.
A escalada de preços das ações da varejista GameStop em Wall Street pouco tem a ver com o crescimento do mercado de jogos. Na verdade, o segmento deve gerar US$ 180 bilhões em 2021, segundo dados da consultoria NewZoo, e está se afastando cada vez mais das mídias físicas.
Um relatório assinado por Breno Bonani, analista de investimentos da Avenue Securities, mostra que o setor, que já vale mais que as indústrias de cinema e música juntas, terá avenidas de crescimento cada vez mais “digitais”. Não só no desenvolvimento dos jogos em si, mas em toda a cadeia de distribuição.
Antes de listar estes caminhos e os papéis que podem se beneficiar com isso, no entanto, vale contextualizar o momento da indústria. 2020 foi um ano duplamente positivo para os games, a começar pela pandemia do novo coronavírus. Com mais pessoas ficando em casa, a procura por entretenimento decolou.
Coincidentemente, o aumento da demanda veio no ano de lançamento de uma nova geração de consoles. Sony e Microsoft, que batalham arduamente por cada ponto percentual deste mercado, disponibilizaram ao público em novembro o PlayStation 5 e o Xbox Series X, respectivamente.
Resultado: os dois produtos sumiram das prateleiras logo após o lançamento e até o momento a demanda supera a oferta. Até o Switch, da japonesa Nintendo, que foi lançado em 2017, se aproxima da marca de 70 milhões de consoles vendidos — recorde de venda.
Isso sem falar dos jogos em si e dos periféricos (teclado, fone, mouse). Nessa linha, confira três possíveis motores de crescimento do setor, que pode gerar US$ 200 bilhões em 2023, segundo a NewZoo. Confira.
Os gamers têm se afastado das mídias físicas. Tirando os saudosistas e colecionadores que preferem ter a caixinha de cada jogo, os games atuais costumam ser baixados no próprio console. Mais do que isso, o mercado parece estar caminhando, assim como no cinema e na música, para um esquema de assinatura.
“A digitalização reduz muito os custos das companhias com produção, com plástico”, diz Bonani, da Avenue. “Ao mesmo tempo, é mais fácil alcançar um número maior de pessoas através de plataformas online, por isso acreditamos que essas assinaturas devem crescer muito nos próximos anos.”
Neste segmento, o produto mais avançado é o Xbox Game Pass, da Microsoft, que já possui quase 20 milhões de usuários. Por R$ 30 mensais, a plataforma dá acesso a mais de 100 jogos no console ou no computador. Para ter acesso às duas opções, o assinante desembolsa R$ 45.
Já o Google criou o Stadia, enquanto a Apple criou o Arcade para brigar neste mesmo mercado. As próprias desenvolvedoras também estão entrando na parada, como a Epic que criou uma assinatura para jogadores ávidos de Fortnite.
Outro ponto importantíssimo no mercado de games é o crescimento da fatia do mobile — que nada mais é do que jogos no celular. Os jovens aderiram aos games no smartphone seja por não terem acesso a um console ou computador de qualidade, seja pela qualidade dos produtos ali disponíveis.
A receita, nesse caso, vem de microtransações. É que os jogos para celular costumam ser gratuitos para baixar e jogar, mas boa parte dos títulos permite que o usuário compre itens cosméticos (para mudar a aparência do jogo) ou que auxiliam de alguma forma a performance do gamer.
Para se ter ideia da magnitude das cifras, a expectativa é que em 2021 os jogos para mobile ultrapassem US$ 120 bilhões em receita, o que representa mais de 60% do faturamento total do setor de games.
Bonani explica que as empresas podem avançar ainda mais conforme promovam um intercâmbio entre plataformas. O objetivo final é que o mesmo título possa ser jogado no computador, no celular e no console, com usuários dos três modais interagindo dentro dos servidores.
“O jogo Genshin Impact, lançado pela chinesa miHoYo em setembro de 2020, quebrou essa barreira”, afirma. “Ele já nasceu disponível em todas as plataformas, modelo que deve ser consagrado devido ao conforto que propicia. Já vemos outros grandes títulos, como PUBG e Call of Duty, aderindo ao mobile.”
O governo chinês passou a exigir uma licença formal, chamada de ISBN, para que as desenvolvedoras possam vender seus títulos nas lojas de aplicativos.
“A legislação matou os estúdios menores e obrigou os grandes a apontar para lançamentos globais, não somente jogos rápidos de qualidade inferior. Isso fez com que cerca de 20% dos 100 títulos de maior bilheteria dos EUA em 2020 fossem da China, número que deve continuar crescendo.”
Além de dificultar a vida dos estúdios pequenos, a ISBN atrasa a liberação de jogos no mercado chinês, que é o maior do mundo.
A lista elaborada pelo analista é focada em produtos disponíveis em Wall Street, mas também é possível investir em alguns dos papéis no Brasil, por meio de BDRs.
Estúdios americanos
Take-Two (TTWO; BDR T1TW34), Activision (ATVI; BDR ATVI34), EA (EA) e Zynga (ZNGA). Os três primeiros são os três maiores players do setor, desenvolvedores de GTA, Call of Duty e Fifa, respectivamente. Já o Zynga vem avançando no segmento mobile e tem no Farmville um dos seus jogos de maior sucesso.
Estúdios asiáticos
Gravity (GRVY), Sea (SE), Bilibili (BILI). As campeãs de valorização em 2020, avançando 417%, 380% e 408% no ano, respectivamente. Têm crescido por saber aproveitar o mercado mobilie e crescer em regiões populosas do mundo, como o Sudeste Asiático e a América Latina. O Free Fire, jogo mais jogado no Brasil, é da Sea.
Desenvolvedoras de placas gráficas
NVIDIA (NVDA; BDR NVDC34), AMD (AMD). O analista enxerga essas duas empresas com maior upside no setor de placas gráficas, vital para o mercado gamer. Para Bonani, a Intel tem tido problemas para acompanhar os avanços das concorrentes, apesar de ainda ser líder em market share.
Motor de jogos
Unity (U). Com IPO recente, a companhia é uma opção de investimento no nicho de motor de jogos, ou seja, empresas que criam plataformas para que outras companhias desenvolvam games dentro desse universo.
E dá-lhe professor fazendo bonito internacionalmente! Luciano Aguiar teve seu artigo aprovado na maior conferência internacional de Engenharia de Software do mundo, a “43rd International Conference on Software Engineering”! A 43º Edição do evento será realizada em Madri e possui o Qualis A1, que é a maior nota dada a um congresso pelo sistema de avaliação brasileiro.
O prof. Luciano, do nosso curso de Engenharia de Software, está no doutorado. Por isso, submeter sua pesquisa nesses congressos é importante para receber avaliações e orientações de grandes pesquisadores internacionais.
O evento internacional possui várias trilhas, o artigo do prof. Luciano será publicado no Simpósio Doutoral, no qual os alunos de Doutorado submetem o seu Plano de Tese, o Plano de Tese é o Planejamento de como ocorrerá toda a pesquisa durante o doutorado.
O artigo, “Uma proposta de Sistemização da Introdução do DevOps no processo de desenvolvimento de software”, aborda sobre como a indústria de desenvolvimento de software vem evoluindo com novos padrões de desenvolvimento e modelos de disponibilização de serviços.
Metodologias ágeis atingiram sua completude com DevOps, aumentando a qualidade do software e criando uma celeridade maior na entrega. Todavia, uma lacuna quanto à formalização de sua adoção e dúvidas de implantação tornaram-se relevantes.
A hipótese levantada no artigo é que a partir da sistematização da introdução do DevOps no processo de desenvolvimento de software e delimitação da função dos membros da equipe DevOps, torne o processo mais célere na sua implantação, reduzindo conflitos entre as equipes.
Como parte da investigação dessa hipótese, será aplicado o resultado da pesquisa em ambientes de desenvolvimento prático que será em uma Agência de Tecnologia do Estado do Governo Brasileiro e na Empresa também Brasileira Neurotech a fim de avaliar sua eficácia a partir de métricas adequadas para ambientes DevOps.
Veja mais em https://conf.researchr.org/profile/icse-2021/lucianoaguiarmonteiro
Ao longo de 2021 as empresas irão investir ainda mais em dois segmentos da área de Tecnologia: Dados e Desenvolvimento de Softwares.
A principal razão para isso é a procura das companhias por se tornarem cada vez mais “Data Driven”, ou seja, à partir de dados sobre o comportamento de seus clientes ou potenciais clientes, possam ser capazes de tomar as melhores decisões de negócio e, assim, obter uma vantagem competitiva frente aos seus competidores.
Funções que há poucos anos não existiam hoje são muito valorizadas. Por exemplo, a média mensal de um profissional Sênior da área de Dados está entre R$13.000 e R$17.000.
Como destaque, é possível citar o Engenheiro de Dados, um o profissional responsável pela organização e criação de pipelines de transformação de dados. E o Cientista de Dados o profissional que fica responsável pela análise, produção de insights e construção de Dashboards para a tomada de decisões.
Como a área de Dados ainda é uma área relativamente nova em grande parte das empresas é esperado que surjam novos cargos como, por exemplo, o Engenheiro de Machine Learning.
Este profissional possui um perfil bastante técnico de engenheiro de software mas com conhecimento especializado de Machine Learning. É uma função que está na intersecção entre a engenharia de software e a ciência de dados e é responsável por desenvolver e aplicar modelos para o “aprendizado das máquinas” e assim automatizar diversos processos importantes. A robotização de processos e funções que se tornará cada vez mais comuns no nosso dia a dia.
Como efeito do fenômeno de “oferta X demanda” a busca por esse profissional vem aumentando e não há ainda uma grande oferta de profissionais com esta especialização. Por isso os salários tenderão a ficar bastante inflacionados.
A área de Desenvolvimento de Software vem crescendo há alguns anos e os salários vem acompanhando este movimento. A média mensal de um Desenvolvedor Sênior é entre R$12.000 e R$14.000 CLT, dependendo do nível de experiência.
Os cargos que continuarão em alta demanda são:
‘’Mas há também a perspectiva de surgirem novas demandas por linguagens de programação mais voltadas a Dados (como R e Python) e também linguagens mais novas como Golang (linguagem de programação criada pelo Google). Assim, independentemente do cenário econômico geral, as novas aplicações, tecnologias e modelos de negócio continuarão a impulsionar o surgimento de novas funções altamente especializadas e muito bem remuneradas na área de Tecnologia.’’ Comenta e finaliza Tatiana Chebat, consultora Sênior de Tecnologia da Robert Walters.
Publicado por Penso Tecnologia
“Minha terra tem palmeiras onde canta o sabiá”, diz o presidente Jair Bolsonaro. “As aves que aqui gorjeiam não gorjeiam como lá”, responde o ex-presidente Lula. O diálogo, que até onde Gama saiba jamais ocorreu, é passível de reprodução no site do Mr. Falante.
O projeto, que começou há mais de um ano, passará a ser comercializado nos próximos meses. Luísa Moncorvo, engenheira de IA e responsável pelos projetos de voz na CyberLabs, afirma que o intuito da empresa é levar a Inteligência Artifical para o dia a dia das pessoas.
Guilherme Falcão / Getty Images
A Inteligência Artificial cresce no mundo inteiro, mas os pesquisadores ouvidos por Gama enxergam poucas soluções oferecidas pelo mundo para o português brasileiro. “As pessoas não sabem que existe esse tipo de tecnologia sendo desenvolvida no Brasil. Queremos produzir tecnologia nacional e não simplesmente importar da China, da Europa ou dos EUA”, diz o cientista. “De brasileiros para brasileiros”, finaliza Moncorvo.
As preocupações são válidas e fundamentais para uma sociedade mais segura, mas existem aqueles que buscam encontrar na tecnologia soluções positivas para problemas e questões atuais.
Se você ficou impressionado com o poder destrutivo das redes sociais em “O Dilema das Redes” (2020) ou é muito viciado na série “Black Mirror”, é provável que o tema deepfake te deixe levemente preocupado. Afinal, a tecnologia se popularizou ao produzir vídeos pornográficos falsos de famosas, onde o rosto de celebridades eram editados em corpos de outras atrizes.
Em pouco tempo, será possível transformar a inconveniente fala em um texto. Ou vice-versa, caso você precise. Senhas e números de protocolos em ligações bancárias? Nunca mais. A biometria de voz poderá resolver tudo com algumas palavras.
O governo federal regulamentou o uso de blockchain no Brasil para o Comércio Exterior, de acordo com o Decreto 10.550, assinado pelo presidente Jair Bolsonaro e o Ministro da Economia, Paulo Guedes, em 24/11.
A partir de agora, a tecnologia pode ser usada na administração, fiscalização, controle e tributação das atividades aduaneiras. A nova lei alterou o Decreto 6.759/2009 que regulamenta todas as operações no comércio exterior. No que se refere à tecnologia blockchain, as mudanças aconteceram no parágrafo 562.
“A Secretaria Especial da Receita Federal do Brasil do Ministério da Economia poderá dispor:
— em relação à fatura comercial sobre formas de assinatura mecânica ou eletrônica, permitida a confirmação de autoria e autenticidade do documento, inclusive na hipótese de utilização de blockchain;
— e dispensa de assinatura ou de elementos referidos no art. 557 — que trata sobre todas as informações necessárias do importador, com nome e endereço;
— e a inclusão de novos elementos, a serem definidos em legislação específica”.
Blockchain no Governo
O interesse na tecnologia Blockchain no Brasil como uma ferramenta de gestão pode ser medido pelas ações debate promovidas por diferentes esferas de governo. O Serpro (Serviço Federal de Processamento de Dados) desenvolveu uma plataforma de blockchain para a Receita Federal do Brasil (RFB), a ‘bCONNECT’.
O governo federal possui ainda várias frentes que estudam e discutem a tecnologia blockchain. O Programa Centelha, por exemplo, é um projeto que financia novas soluções em Internet das Coisas (IoT), entre outros. A própria Dataprev vai fornecer blockchain como serviço para o Ministério Público Federal.
Publicado por: Convergência Digital
Depois de duas edições com um foco na discussão em torno do tema monólitos e microsserviços (“A ascensão e queda dos microservices” e “A vez dos monólitos modulares”), a QTrends de agosto tem como tema os pipelines de streaming de dados, sistemas ETL modernos e data mesh (também chamado de malha de dados). Em nosso último relatório de tendências de Arquitetura e Design, publicado em abril de 2020, data mesh foi classificada como uma tecnologia inovadora, enquanto arquiteturas baseadas em eventos e streaming foram classificadas como tecnologias com maior adoção (early majority).
Em função da combinação do potencial de disrupção de como os dados são tratados e gerenciados, por exemplo com times de produtos tendo a posse e expondo dados por mecanismos self-service, e da evolução de abordagens das preparações de dados (data-wrangling) baseadas em stream, nós acreditamos que um real entendimento de padrões, anti-padrões e tecnologias emergentes relacionadas a esses assuntos são de extrema relevância para profissionais que trabalham com arquitetura de sistemas.
Dawn Parzych, Developer Advocate na LauchDarkly, descreveu em um artigo recém publicado como a empresa evoluiu o sistema de gestão de feature flags utilizado por clientes de um arquitetura baseada em pooling para uma nova arquitetura baseada em streaming.
Para quem utiliza essa solução, os benefícios incluem um aumento na velocidade das mudanças de configurações e também um consumo menor na bateria de dispositivos móveis. Segundo a publicação, “com a nova abordagem, clientes conseguem ver rapidamente as atualizações quando uma feature flag é alterada e com um consumo de banda significativamente menor” e “conseguimos prolongar o tempo de uso das baterias de dispositivos móveis, uma que vez que não é mais necessário o consumo de tanta energia para a realização de poolings.”.
Em uma apresentação realizada na Big Data Conference Vilnius, Ricardo Ferreira explicou o que é o Apache Kafka e como essa solução se encaixa nos conceitos de sistemas distribuídos e processamento de stream. Ricardo também apresentou alguns casos de uso e padrões de design relacionados ao uso do Kafka.
Um dos pontos principais da palestra foi o fato de que o Apache Kafka pode ser encarado como uma plataforma de streaming distribuído. Ricardo disse que profissionais dificilmente entenderão o Kafka se pensarem na ferramenta como “só uma mensageria” e que “mensageria não tem persistência e, assim como bando de dados, possuem limites de escalabilidade”.
Você pode encontrar outras duas apresentações sobre Apache Kafka realizadas pelo Ricardo Ferreira, dessa vez em português, aqui no InfoQ Brasil.
Recentemente a Amazon anunciou a disponibilidade da funcionalidade de registro de schemas no serviço Amazon EventBridge. A proposta do registro de schemas do Amazon EventBridge é que de profissionais do desenvolvimento possam armazenar a estrutura – ou o schema – de eventos em um ponto central compartilhado e mapear essas estruturas em código Java, Python e Typescript. Com isso, fica possível a utilização desses eventos como objetos no código-fonte.
O anúncio dessa nova funcionalidade coloca o Amazon EventBridge como um grande competidor frente a outras soluções oferecidas por outras plataformas na nuvem. A Microsoft oferece o EventGrid que já está disponível desde o início de 2018 e já recebeu diversas atualizações, incluindo a construção de filtros avançados, regras para retentativas e suporte para o CloudEvents. Por outro lado, o serviço da Microsoft não contém a funcionalidade de registro de schemas.
Indo além, o mesmo é válido para o EveryBridge da Triggermesh. Esse integrador de eventos (event bus) é capaz de consumir eventos de diferentes fontes, fazendo com que profissionais do desenvolvimento possam utilizá-lo para a criação de funções servless que poderão ser executadas na maioria das plataformas na nuvem, bem como em soluções on-premise.
Durante a conferência Spark AI Summit Europe em 2019, os desenvolvedores da NVIDIA Thomas Graves e Miguel Martinez apresentaram a palestra “Acelerando o Apache Spark em diversas ordens de magnitude com GPUs e a biblioteca RAPIDS”. Recentemente o InfoQ conversou com Jim Scott, Head of Developers Relations na NVIDIA, para entender melhor sobre como acelerar o Apache Spark com GPUs e a biblioteca RAPIDS.
A RAPIDS é um conjunto de bibliotecas e APIs open-source para a execução em GPUs de pipelines de data science e analytics de ponta a ponta, possibilitando um significativo aumento na velocidade de processamento, especialmente em grandes conjuntos de dados. Construída em cima da NVIDIA CUDA, a RAPIDS disponibiliza o paralelismo e todo o poder da velocidade da memória da GPU através de uma interface Python amigável e uma API que integra uma variedade de algoritmos de machine learning para a aceleração de pipelines de ponta a ponta.
Em um popular podcast produzido pelo InfoQ, o conceito de “data mesh” foi apresentado por Zhamak Dehghani, que é Principal Consultant e Porfolio Director na ThoughtWorks. A discussão incluiu as motivações para se tornar uma empresa guiada por dados (data-driven), os desafios para se adaptar plataformas legadas e rotinas ETL, e como fazer o design e implementar a próxima geração de plataforma de dados utilizando ideias do DDD e product thinking, além de alguns princípios modernos de plataformas, como processos e soluções self-service.
O começo da conversa foi marcado por Zhamak dizendo que se tornar uma empresa data-driven ainda é um dos principais objetivos estratégicos de muitas empresas. Ser capaz de rodar experimentos rapidamente e analisar os dados resultados desses experimentos de forma eficiente pode trazer uma grande vantagem competitiva para diversos negócios.
Há uma série de “modelos falhos de arquitetura” dentro das plataformas corporativas de dados existentes. Elas são centralizadas e construídas com monólitos. A construção dos pipelines de dados possui, geralmente, um grande acoplamento, o que significa que uma eventual alteração em um dado implicará em uma cascata de modificações ao longo de todo o pipeline. Além disso, a posse, o domínio dessas plataformas de dados é cheia de silos e hiper especializada.
A próxima geração de plataforma corporativas de dados necessitam de uma mudança de paradigma em direção à ubiquidade dos dados com um data mesh distribuído. Zhamak acredita que, ao invés dos dados navegarem de um domínio para um data lake ou uma plataforma central, cada domínio precisa armazenar e servir seus dados de uma forma facilmente consumível, em um estilo self-service.
Além disso, times responsáveis pelos dados de domínios precisam aplicar o product thinking aos conjuntos de dados providos por eles, também precisam considerar esses dados como seus produtos e quem consome essas informações, tais como profissionais da ciência de dados, do aprendizado de máquina e da engenharia de dados, como clientes.
O podcast completo, bem como sua transcrição, pode ser encontrado no InfoQ.
Fazer uma comparação direta com o estágio de adoção de determinadas tecnologias e práticas no Brasil com regiões como a América do Norte e a Europa não é algo tão simples de ser feito. Nosso mercado, um tanto quanto conservador, faz com que assuntos como data mesh ainda nem ecoem por aqui, ao passo que streaming de dados já é algo que conseguimos escutar no contexto de algumas grandes empresas.
Isso, porém, não significa que não tenham coisas muito interessantes acontecendo por esses lados do planeta. Se você der uma olhada no tópico de Streaming dentro do InfoQ Brasil verá diversas palestras com conteúdos e cases bastante relevantes, como a apresentação feita pelo Eiti Kimura da Wavy onde ele apresenta os desafios de se processar um volume de mais de 100 milhões de transações por dia.
O Hackathon OLX é uma maratona digital para jovens universitários que vai acontecer virtualmente entre dos dias 16 e 25 de outubro. A iniciativa é fruto de uma parceria entre a OLX e o Hacktudo, festival de cultura digital, e se destina a jovens interessados em criar projetos a cerca do tema “Economia Colaborativa em Tempos de Pandemia”. As inscrições são gratuitas e devem ser realizadas até a próxima segunda-feira (28) pelo Sympla.
Podem participar do hackathon alunos universitários de cursos superiores de graduação em qualquer área do conhecimento e estudantes de cursos técnicos. Vale ressaltar que as inscrições só serão válidas para alunos com matrícula vigente. O evento ainda vai contar com prêmios em dinheiro para os três grupos finalistas, além de oferecer seminários online e sessões de mentoria para os participantes, que também vão concorrer a um Summer Job na OLX.
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Abertura da Hackathon do festival Hacktudo 2019 — Foto: Divulgação/Hacktudo
Além disso, a participação no Hackathon OLX está limitada aos 30 primeiros times que se cadastrarem na maratona. As inscrições devem ser realizadas por grupos de três a quatro estudantes, e um dos integrantes da equipe deve ficar responsável pelo envio dos comprovantes de matrícula e documentos necessários de cada membro do grupo. Valem boletos bancários ou faturas de cartão de crédito que constem os débitos de pagamento do curso e carteirinhas de identificação ou declaração da instituição.
O concurso seguirá um cronograma definido. Durante a abertura do evento, no dia 16 de outubro, será anunciado um desafio para os participantes, que terão 36 horas para idealizar e desenvolver uma solução inovadora e criativa a partir de um projeto original e aplicável. Após esse período, as dez equipes que mais se destacarem seguirão para a próxima etapa, um pitching no dia 24 de outubro. Então, no dia 25, serão revelados os três melhores projetos. O hackathon também vai contar com sessões de mentoria e outras dinâmicas virtuais e o time vencedor ainda leva para casa R$ 5 mil.
Para inscrever seu time no Hackathon OLX, basta acessar o site
O Hackathon OLX é apenas uma das atividades previstas para o Hacktudo, festival de cultura digital que acontece online e gratuitamente entre os dias 16 e 25 de outubro. O evento ainda vai apresentar conferências com profissionais de grandes empresas de tecnologia e uma exposição virtual do artista Jota Azevedo sobre lixo eletrônico. A programação também inclui atividades exclusivas para as mulheres e para o público infanto-juvenil. Para saber todos os detalhes e se inscrever nos laboratórios, basta acessar: www.hacktudo.com.br
O desemprego segue em alta no Brasil, com 13 milhões de desocupados, ou 13,6% da população ativa do país. Mas não para todos. Para os profissionais ligados a áreas de tecnologia da informação, o ritmo é de aquecimento no mercado de trabalho, com alta de 63% segundo levantamento do Banco Nacional de Empregos, um portal de currículos com 135 mil empresas cadastradas.
Segundo esse levantamento, enquanto no ano passado, de janeiro a setembro, foram abertas 8.049 vagas, no mesmo período em 2020 a procura chegou a 12.682 postos – daí a alta de 63%.
Também de acordo com essa pesquisa, os estados de São Paulo (5.793), Santa Catariana (1.378), Paraná (1.105), Rio Grande do Sul (1.020) e Rio de Janeiro (858) são os que oferecem mais vagas no setor. Comparado com o ano passado, o aumento das vagas de TI em São Paulo foi de 138%.
“Com a maior opção por serviços delivery, internet e e-commerce, áreas diretamente ligadas à tecnologia tornaram-se necessárias dentro das empresas para que o atendimento continuasse acontecendo, o que consequentemente responde esse aumento de vagas na área de tecnologia”, aponta a pesquisa do BNE.
Publicado por Convergência Digital
Image Credits: Nigel Sussman
Unity Software Inc. is set to list on the New York Stock Exchange this month, following its S-1 filing two weeks ago. The 16-year-old tech company is universally known within the gaming industry and largely unknown outside of it. But Unity has been expanding beyond gaming, pouring hundreds of millions of dollars into a massive bet to be an underlying platform for humanity’s future in a world where interactive 3D media stretches from our entertainment experiences and consumer applications to office and manufacturing workflows.
Much of the press about Unity’s S-1 filing mischaracterizes the business. Unity is easily misunderstood because most people who aren’t (game) developers don’t know what a game engine actually does, because Unity has numerous revenue streams, and because Unity and the competitor it is most compared to — Epic Games — only partially overlap in their businesses.
Last year, I wrote an in-depth guide to Unity’s founding and rise in popularity, interviewing more than 20 top executives in San Francisco and Copenhagen, plus many other professionals in the industry. In this two-part guide to get up to speed on the company, I’ll explain Unity’s business, where it is positioned in the market, what its R&D is focused on and how game engines are eating the world as they gain adoption across other industries.
In part two, I’ll analyze Unity’s financials, explain how the company has positioned itself in the S-1 to earn a higher valuation and outline both the bear and bull cases for its future.
For those in the gaming industry who are familiar with Unity, the S-1 might surprise you in a few regards. The Asset Store is a much smaller business that you might think, Unity is more of an enterprise software company than a self-service platform for indie devs and advertising solutions appear to make up the largest segment of Unity’s revenue.
Unity’s origin is as a game engine, software that is similar to Adobe Photoshop, but used instead for editing games and creating interactive 3D content. Users import digital assets (often from Autodesk’s Maya) and add logic to guide each asset’s behavior, character interactions, physics, lighting and countless other factors that create fully interactive games. Creators then export the final product to one or more of the 20 platforms Unity supports, such as Apple iOS and Google Android, Xbox and Playstation, Oculus Quest and Microsoft HoloLens, etc.
In this regard, Unity is more comparable to Adobe and Autodesk than to game studios or publishers like Electronic Arts and Zynga.
Since John Riccitiello took over as CEO from co-founder David Helgason in 2014, Unity has expanded beyond its game engine and has organized activities into two divisions: Create Solutions (i.e., tools for content creation) and Operate Solutions (i.e., tools for managing and monetizing content). There are seven noteworthy revenue streams overall:
Aside from these three product categories, Unity is reporting another group of content creation offerings separately in the S-1 as “Strategic Partnerships & Other” (which accounts for further 9% of revenue):
Unity is compared most frequently to Epic Games, the company behind the other leading game engine, Unreal. Below is a quick overview of the products and services that differentiate each company. The cost of switching game engines is meaningful in that developers are typically specialized in one or the other and can take months to gain high proficiency in another, but some teams do vary the engine they use for different projects. Moving an existing game (or other project) over to a new game engine is a major undertaking that requires extensive rebuilding.
Epic has three main businesses: game development, the Epic Games Store, and the Unreal Engine. Epic’s core is in developing its own games and the vast majority of Epic’s $4.2 billion in 2019 revenue came from that (principally, from Fortnite). The Epic Games Store is a consumer-facing marketplace for gamers to purchase and download games; game developers pay Epic a 12.5% cut of their sales.
In those two areas of business, Unity and Epic don’t compete. While much of the press about Unity’s IPO frames Epic’s current conflict with Apple as an opportunity for Unity, it is largely irrelevant. A court order prevented Apple from blocking iOS apps made with Unreal in retaliation for Epic trying to skirt Apple’s 30% cut of in-app purchases in Fortnite. Unity doesn’t have any of its own apps in the App Store and doesn’t have a consumer-facing store for games. It’s already the default choice of game engine for anyone building a game for iOS or Android, and it’s not feasible to switch the engine of an existing game, so Epic’s conflict does not create much of a new market opening.
Let’s compare the Unity and Unreal engines:
Origins: Unreal was Epic’s proprietary engine for the 1998 game Unreal and was licensed to other PC and console studios and became its own business as a result of its popularity. Unity launched as an engine for indie developers building Mac games, an underserved niche, and expanded to other emerging market segments considered irrelevant by the core gaming industry: small indie studios, mobile developers, AR & VR games. Unity exploded in global popularity as the main engine for mobile games.
Programming Language: Based in the C++ programming language, Unreal requires more extensive programming than Unity (which requires programming in C#) but enables more customization, which in turn enables higher performance.
Core Markets: Unreal is much more popular among PC and console game developers; it is oriented toward bigger, high-performance projects by professionals. That said, it is establishing itself firmly in AR and VR and proved with Fortnite it can take a console and PC game cross-platform to mobile. Unity dominates in mobile games — now the largest (and fastest growing) segment of the gaming industry — where it has over 50% market share and where Unreal is not a common alternative. Unity has kept the largest market share in AR and VR content, at over 60%.
Ease of Authoring: Neither engine is easy for a complete novice, but both are fairly straightforward to navigate if you have basic coding abilities and put the time into experimenting and watching tutorials. Unity has prioritized ease of use since its early days, with a mission of democratizing game development that was so concentrated among large studios with large budgets, and ease of authoring remains a key R&D focus. This is why Unity is the common choice in educational environments and by individuals and small teams creating casual mobile games. Unity lets you see but not edit the engine’s source code unless you pay for an enterprise subscription; this protects developers from catastrophic mistakes but limits customization. Unreal isn’t dramatically more complex but, as a generalization, it requires more lines of code and technical skill. It is open source code so can be completely customized. Unreal has a visual scripting tool called Blueprint to conduct some development without needing to code; it’s respected and often used by designers though not a no-code solution to developing a complex, high-performance game (no one offers that). Unity recently rolled out its own visual scripting solution for free called Bolt.
Pricing: While Unity’s engine operates on a freemium subscription model (then has a portfolio of other product offerings), Unreal operates on a revenue-share, taking 5% of a game’s revenue. Both have separately negotiated pricing for companies outside of gaming that aren’t publicly disclosed.
Many large gaming companies, especially in the PC and console categories, continue to use their own proprietary game engines built in-house. It is a large, ongoing investment to maintain a proprietary engine, which is why a growing number of these companies are switching to Unreal or Unity so they can focus more resources on content creation and tap into the large talent pools that already have mastery in each one.
Other game engines to note are Cocos2D (an open source framework by Chukong Technologies that has a particular following among mobile developers in China, Japan, and South Korea), CryEngine by Crytek (popular for first-person shooters with high visual fidelity), and Amazon’s Lumberyard (which was built off CryEngine and doesn’t seem to have widespread adoption, or command much respect, among the many developers and executives I’ve spoken to).
For amateur game developers without programming skills, YoYo Games’ GameMaker Studio and Scirra’s Construct are both commonly used to build simple 2D games (Construct is used for HTML5 games in particular); users typically move on to Unity or Unreal as they gain more skill.
There remain a long list of niche game engines in the market since every studio needs to use one and those who build their own often license it if their games aren’t commercial successes or they see an underserved niche among studios creating similar games. That said, it’s become very tough to compete with the robust offerings of the industry standards — Unity and Unreal — and tough to recruit developers to work with a niche engine.
User-generated content platforms for creating and playing games like Roblox (or new entrants like Manticore’s Core and Facebook Horizon) don’t compete with Unity — at least for the foreseeable future — because they are dramatically simplified platforms for creating games within a closed ecosystem with dramatically more limited monetization opportunity. The only game developers these will pull away from Unity are hobbyists on Unity’s free tier.
I’ve written extensively on how UGC-based game platforms are central to the next paradigm of social media, anchored within gaming-centric virtual worlds. But based on the overall gaming market growth and the diversity of game types, these platforms can continue to soar in popularity without being a competitive threat to the traditional studios who pay Unity for its engine, ad network, or cloud products.
For the last three years, Unity has been creating its “data oriented technology stack,” or DOTS, and gradually rolling it out in modules across the engine.
Unity’s engine centers on programming in C# code which is easier to learn and more time-saving than C++ since it is a slightly higher level programming language. Simplification comes with the trade off of less ability to customize instruction by directly interacting with memory. C++, which is the standard for Unreal, enables that level of customization to achieve better performance but requires writing a lot more code and having more technical skill.
DOTS is an effort to not just resolve that discrepancy but achieve dramatically faster performance. Many of the most popular programming languages in use today are “object-oriented,” a paradigm that groups characteristics of an object together so, for example, an object of the type “human” has weight and height attached. This is easier for the way humans think and solve problems. Unity takes advantage of the ability to add annotations to C# code and claims a proprietary breakthrough in understanding how to recompile object-oriented code into “data-oriented” code, which is optimized for how computers work (in this example, say all heights together and all weights together). This is orders of magnitude faster in processing the request at the lowest level languages that provide 1s-and-0s instructions to the processor.
This level of efficiency should, on one hand, allow highly-complex games and simulations with cutting-edge graphics to run quickly on GPU-enabled devices, while, on the other hand, allowing simpler games to be so small in file size they can run within messenger apps on the lowest quality smartphones and even on the screens of smart fridges.
Unity is bringing DOTS to different components of its engine one step at a time and users can opt whether or not to use DOTS for each component of their project. The company’s Megacity demo (below) shows DOTS enabling a sci-fi city with hundreds of thousands of assets rendered in real-time, from the blades spinning on the air conditioners in every apartment building to flying car traffic responding to the player’s movements.
The forefront of graphics technology is in enabling ray tracing (a lighting effect mimicking the real-life behavior of light reflecting off different surfaces) at a fast enough rendering speed so games and other interactive content can be photorealistic (i.e. you can’t tell it’s not the real world). It’s already possible to achieve this in certain contexts but takes substantial processing power to render. Its initial use is for content that is not rendered in real-time, like films. Here are videos by both Unity and Unreal demonstrating ray tracing used to make a digital version of a BMW look nearly identical to video of a real car:
To support ray-tracing and other cutting-edge graphics, Unity released its High Definition Render Pipeline in 2018. It gives developers more powerful graphics rendering for GPU devices to achieve high visual fidelity in console and PC games plus non-gaming uses like industrial simulations. (By comparison, its Universal Render Pipeline optimizes content for lower-end hardware like mobile phones.)
Unity’s Research Labs team is focused on the next generation of authoring tools, particularly in an era of AR or VR headsets being widely adopted. One component of this is the vision for a future where nontechnical people could develop 3D content with Unity solely through hand gestures and voice commands. In 2016, Unity released an early concept video for this project (something I demo-ed at Unity headquarters in SF last year):
The term “game engine” limits the scope of what Unity and Unreal are already used for. They are interactive 3D engines used for practically any type of digital content you can imagine. The core engine is used for virtual production of films to autonomous vehicle training simulations to car configurators on auto websites to interactive renderings of buildings.
Both of these engines have long been used outside gaming by people repurposing them and over the last five years Unity and Unreal have made expanding use of their engines in other industries a top priority. They are primarily focused on large- and mid-size companies in 1) architecture, engineering, and construction, 2) automotive and heavy manufacturing, and 3) cinematic video.
In films and TV commercials, game engines are used for virtual production. The settings, whether animated or scanned from real-world environments, are set up as virtual environments (like those of a video game) where virtual characters interact and the camera view can be changed instantaneously. Human actors are captured through sets that are surrounded by the virtual environment on screens. The director and VFX team can change the surroundings, the time of day, etc. in real-time to find the perfect shot.
There are a vast scope of commercial uses for Unity since assets can be imported from CAD, BIM, and other formats and since Unity gives you the ability to build a whole world and simulate changes in real-time. There are four main use cases for Unity’s engine beyond entertainment experiences:
Unity’s ambitions beyond gaming ultimately touch every facet of life. In his 2015 internal memo in favor of acquiring Unity, Facebook CEO Mark Zuckerberg wrote “VR / AR will be the next major computing platform after mobile.” Unity is currently in a powerful position as the key platform for developing VR / AR content and distributing it across different operating systems and devices. Zuckerberg saw Unity as the natural platform off which to build “key platform services” in the mixed reality ecosystem like an “avatar / content marketplace and app distribution store”.
If Unity maintains its position as the leading platform for building all types of mixed reality applications into the era when mixed reality is our main digital medium, it stands to be one of the most important technology companies in the world. It would be the engine everyone across industries turns to for creating applications, with dramatically larger TAM and monetization potential for the core engine than is currently the case. It could expand up the stack, per Zuckerberg’s argument, into consumer-facing functions that exist across apps, like identify, app distribution, and payments. Its advertising product is already in position to extend into augmented reality ads within apps built with Unity. This could make it the largest ad network in the AR era.
This grand vision is still far away though. First, the company’s expansion beyond gaming is still early in gaining traction and customers generally need a lot of consulting support. You’ll notice other coverage of Unity over the last few years all tends to mention the same case studies of use outside gaming; there just aren’t that many than have been rolled out by large companies. Unity is still in the stage of gaining name recognition and educating these markets about what its engine can do. There are promising proof points of its value but market penetration is small.
Second, the era of AR as “the next major computing platform after mobile” seems easily a decade away, during which time existing and yet-to-be-founded tech giants will also advance their positions in different parts of the AR tech, authoring, and services stack. Apple, Facebook, Google, and Microsoft are collaborators with Unity right now but any of them could decide to compete with their own AR-focused engine (and if any of them acquire Unity, the others will almost certainly do so because of the loss of Unity’s neutral position between them).
Published by Techcrunch
Como uma das linguagens de programação mais populares, python tem um grande número de bibliotecas excelentes que facilitam o desenvolvimento como Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, etc.
No entanto, neste artigo, vou apresentar a vocês algumas bibliotecas que são mais interessantes do que muito úteis. Acredito que essas bibliotecas podem mostrar outro aspecto do Python e o prosperar da comunidade.
Honestamente, quando vejo esta biblioteca pela primeira vez, questionei por que as pessoas podem precisar disso? Bashplotlib é uma biblioteca Python que nos permite traçar dados em um ambiente stdout de linha de comando.
Logo percebi que provavelmente será útil quando você não tiver nenhuma GUI disponível. Bem, este cenário pode não ser tão frequente, mas não impede minha curiosidade e sentir que é uma biblioteca Python muito interessante.
Bashplotlib pode ser facilmente instalado com .pip
pip install bashplotlib
Vamos ver alguns exemplos. No código abaixo, eu importei para gerar algumas matrizes aleatórias, bem como o , é claro.numpybashplotlib
import numpy as np
from bashplotlib.histogram import plot_hist
arr = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1)
plot_hist é uma função a partir disso é para plotar dados 1D em um histograma, assim como faz em Matplotlib. Então, eu uso Numpy gerou uma matriz aleatória com 1.000 números que normalmente são distribuídos. Depois disso, podemos facilmente traçar esses dados da seguinte forma:bashplotlibplt.hist
plot_hist(arr, bincount=50)
A saída é assim
Não é interessante? 🙂
Além disso, você pode traçar seus dados em um gráfico de dispersão de arquivos de texto
O Bashplotlib que acabei de introduzir é para traçar dados no ambiente de linha de comando, enquanto PrettyTable é para tabela de saída em um formato bonito.
Da mesma forma, podemos facilmente instalar esta biblioteca usando .pip
pip install prettytable
Em primeiro lugar, vamos importar a liberdade.
from prettytable import PrettyTable
Então, podemos usar para criar um objeto de tabela.PrettyTable
table = PrettyTable()
Uma vez que tenhamos o objeto de tabela, podemos começar a adicionar campos e linhas de dados.
table.field_names = ['Name', 'Age', 'City']
table.add_row(["Alice", 20, "Adelaide"])
table.add_row(["Bob", 20, "Brisbane"])
table.add_row(["Chris", 20, "Cairns"])
table.add_row(["David", 20, "Sydney"])
table.add_row(["Ella", 20, "Melbourne"])
Para exibir a mesa, basta imprimi-la!
print(table)
table.align = 'r' print(table)
Classificar a tabela por uma coluna
table.sortby = "City" print(table)
Você pode até mesmo obter sequência HTML da tabela
Esta biblioteca não é apenas muito interessante, mas também muito útil, na minha opinião. Muitas vezes você pode querer implementar um recurso de pesquisa “confuso” para o seu programa. FuzzyWuzzy fornece uma solução fora da caixa e leve para isso.
Instale-o como de costume.pip
pip install fuzzywuzzy
Importar a biblioteca:
from fuzzywuzzy import fuzz
Vamos fazer um teste simples.
fuzz.ratio(“Let’s do a simple test”, “Let us do a simple test”)
Como mostrado o resultado “93” significa que essas duas cordas têm 93% de semelhança, o que é bastante alto.
Quando você tem uma lista de strings, e você quer pesquisar um termo contra todos eles, FuzzyWuzzy vai ajudá-lo a extrair as mais relevantes com suas semelhanças.
from fuzzywuzzy import processchoices = ["Data Visualisation", "Data Visualization", "Customised Behaviours", "Customized Behaviors"]process.extract("data visulisation", choices, limit=2) process.extract("custom behaviour", choices, limit=2)
No exemplo acima, o parâmetro diz fuzzyWuzzy para extrair os resultados “top n” para você. Caso contrário, você terá uma lista de tuplas com todas essas cordas originais e suas pontuações de semelhança.limit
Você geralmente desenvolve ferramentas de linha de comando usando Python? Se assim for, esta interessante biblioteca vai ajudá-lo quando sua ferramenta CLI está processando algo demorado, mostrando uma barra de progresso para indicar o quanto foi feito.
Instalação usando, novamente.pip
pip install tqdm
Quando você tiver uma função de uso de loop, basta substituí-la por tqdm.rangetrange
from tqdm import trangefor i in trange(100): sleep(0.01)
De forma mais geral, você pode querer fazer um loop de uma lista. Isso também é fácil com tqdm.
from tqdm import tqdm for e in tqdm([1,2,3,4,5,6,7,8,9]): sleep(0.5) # Suppose we are doing something with the elementstqdm funciona não apenas para o ambiente de linha de comando, mas também iPython/Jupyter Notebook.
Deseja adicionar algumas cores aos seus aplicativos de linha de comando? Colorama torna muito fácil produzir tudo na sua cor preferida.
Instalar o Colorama precisa de novo.pip
pip install colorama
O Colorama suporta renderizar a cor do texto de saída em “primeiro plano” (a cor do texto), “fundo” (a cor de fundo) e “estilo” (estilo extra da cor). Podemos importar
from colorama import Fore, Back, Style
Em primeiro lugar, vamos mostrar alguns avisos usando a cor amarela.
print(Fore.YELLOW)
print("This is a warning!")
Então, vamos tentar mostrar alguns erros usando uma cor de fundo vermelho.
print(Back.RED + Fore.WHITE + "This is an error!")
Esse vermelho é muito brilhante. Vamos usar o estilo “dim”.
print(Back.RESET + Style.DIM + "Another error!")
Aqui estamos definindo “RESET” para voltar a alterar a cor de fundo para padrão.
O estilo “DIM” torna a fonte meio invisível. Quando quisermos mudar tudo de volta ao normal, basta definir “Estilo” para “RESET_ALL”
Graças a esses desenvolvedores de código aberto que contribuem para a comunidade Python e a prosperam.
Antes de ver a biblioteca Bashplotlib, tenho que dizer que nunca tive essa ideia de traçar dados em um ambiente de linha de comando. Não importa se pode ou não ser útil para você, eu diria que a diversidade das ideias de desenvolvimento e criativos das pessoas nunca terminou.
A vida é curta, use Python!
Publicado por Medium
Para se preparar para as demandas do mercado pós-pandemia, a Accenture está com 556 vagas abertas para trabalho remoto na área de tecnologia.
A consultoria se antecipa às tendências na área de computação em nuvem, prevendo que as companhias vão investir mais em tecnologias para a transformação digital.
“Quem não fez isso antes, sofreu mais agora. Com a crise, as empresas precisarão de investimentos certeiros para resolver seus problemas e se adaptar. Na migração de seus sistemas para a nuvem, mais do que nunca vão precisar também manter a segurança de informações e a privacidade de dados”, comenta a diretora executiva Flavia Picolo.
Aproveitando os aprendizados com o home office na quarentena, a empresa quer atrair os profissionais da área oferecendo oportunidades para trabalhar de casa.
“O profissional de tecnologia sempre teve uma super demanda, e que agora será ainda maior. Não estamos buscando apenas o especialista em Cloud, mas todos os componentes da área, como desenvolvedores backend e frontend”, diz a diretora.
Além da parte técnica, eles também valorizam pessoas com habilidades comportamentais para se encaixar na cultura da Accenture e na nova forma de trabalho. O destaque é para um perfil empreendedor, criativo e com vontade de inovar.
A flexibilidade da empresa se estende para os benefícios e a recepção dos contratados. Todos poderão personalizar o kit de equipamentos para ter todo o suporte em casa que teriam nos escritórios.
A ideia é que profissionais de qualquer lugar do Brasil possam se candidatar às vagas. Não tem internet boa em casa? Precisa de cadeira, apoio de pé, teclado e mouse? A empresa vai ajudar com isso.
“Além dos equipamentos, não queremos que eles percam o acesso a conhecimento que todos têm na empresa. Os novos contratados terão treinamentos online, certificação em cloud e mentores para acompanhar a carreira. Nada se perde nesse processo, apenas se soma”, explica ela.
Para a diretora, essa também será uma oportunidade para que mais mulheres possam seguir a carreira na área de TI. O trabalho em casa será aliado a horários mais flexíveis, o que facilita o equilíbrio entre o serviço e responsabilidades com a família.
As vagas tem como requisito conhecimento em Java, Angular, Mobile, React, iOS, Cloud ou DevOps. Saiba mais e se inscreve pelo site.
A área de TI, em particular a de programação, é uma das que mais contrata no Brasil mesmo com a crise. Até 2024, a projeção era de ao menos 70 mil novos postos de trabalho por ano, um crescimento ao redor de 10%, segundo a Brasscom, associação de empresas do setor.
As crises sanitária e econômica de 2020 podem mudar em algo as projeções, mas o essencial continua: vai faltar gente capacitada para trabalhar com tecnologia no Brasil. A escassez é mais aguda entre profissionais da chamada “ciência de dados”, dedicada aos softwares para análise de uma quantidade enorme de informações.
Publicado por Exame
Ter dificuldades é um processo comum para todos em fase de aprendizado da programação. Não tem problema se você cometeu erros, o mais importante é aprender com eles para tornar-se um profissional de excelência. Galera de Engenharia de Software, essas dicas são para vocês:
1. Tenha sua razão
Se você quer começar a programar, tem que ter uma razão. Você gosta de escrever código ou quer ter uma carreira mais lucrativa.
Programação não é simples, você vai ficar frustrado muitas vezes. Será essencial manter essa razão em mente para seguir em frente.
2. Construa uma base sólida
Antes de começar, revise alguns conceitos, a maior parte da programação é construída em matemática 1, funções e variáveis.
3. Encontre um grupo
Será útil para apoiá-lo quando começar. Será valioso porque outras pessoas estarão no mesmo lugar que você.
4. Divida os problemas
Uma das partes mais importantes da programação é pegar um grande problema e dividi-lo em partes cada vez menores até que essas partes sejam solucionáveis.
5. Pseudocódigo (pseudocoding)
Muitas vezes é útil escrever em detalhes o que você está tentando fazer em palavras simples antes de tentar escrever código.
6. Abrace o ciclo de aprendizagem
Se você está aprendendo a programar como uma segunda carreira, aprender a aprender será uma grande parte do seu processo.
Há muitos altos e baixos envolvidos, o que é muito natural! Se prepare para aquela montanha-russa antes de começar.
7. Comece com recursos gratuitos
Há um milhão de recursos para aprender a codificar. Alguns são gratuitos e alguns são pagos. Certifique-se de escrever código, e depois disso, você poderia pensar em recursos pagos.
8. Encontre o seu nicho
Há muitos mundos dentro da programação, encontrar um mundo que você ama e focar nisso, em vez de tentar aprender 8 linguagens de programação, todos os editores e ferramentas de desenvolvimento, etc.
9. Seja bom em reconhecimento de padrões
Reconhecer padrões no código é uma das habilidades mais importantes que você pode ter.
10. Faça bons hábitos cedo
Será mais fácil escrever código limpo no futuro se você adquirir o hábito cedo. Maus hábitos podem ser difíceis de quebrar. Um hábito pode influenciar no seu código.
Umas das formas prazerosas e acessíveis de aprender coisas novas é pelo Youtube, então aí vai algumas dicas de canais para programadores:
– Rocketseat
– WP Masters
– Rodrigo Branas
– Código Fonte TV
– RB Tech
– Danki Code
– Filipe Deschamps
– Lucas Montano
– CFB Cursos
– DEV Media
– Vinícius Thiego
– Cursos em Vídeo
Aprender termos básicos são essências para a evolução nos estudos e na profissão de programador. Confira alguns termos nesse dicionário da programação que nós do iCEV preparamos para você.
Algorithm
Um algoritmo é uma fórmula ou conjunto de etapas para resolver um problema específico.
API
A interface de programação de aplicatívos é uma maneira de os apps emprestarem funcionalidades e dados uns para os outros.
Array
São usados para armazenar vários valores em uma única variável.
Boolean
Uma expressão que resulta em um valor VERDADEIRO ou FALSO.
Breakpoint
A localização no código de programação que, quando alcançada, dispara uma parada temporária no programa.
Bug
Um “bug” é u m erro ou defeito de software ou hardware que causa mau funcionamento de um programa.
Class
Uma classe é uma descrição que abstrai um conjunto de objetos com características similares.
Caia
Chamar uma rotina em uma linguagem de programação. Chamar uma rotina consiste em especificar o nome da rotina e, opcionalmente, os parâmetros.
Character
No software de computador, qualquer símbolo que exija um byte de armazenamento.
Data Structure
Na programação, o termo estrutura de dados refere-se a um esquema para organizar informações relacionadas.
Data Type
Classificação de um tipo específico de informação. É fácil para os humanos distinguir entre diferentes tipos de dados.
Decode
Decodificação refere-se à reversão do processo de um método de codificação.
Encapsulamento
Empacotamento de dados e métodos em um único componente.
Exception (Exceção)
Um erro que ocorre durante a execução de um programa.
Exponenciação
A potenciação ou exponenciação é a operação de elevar um número ou expressão a uma dada potência.
Feature (Característica)
Uma propriedade notável de um dispositivo ou aplicativo de software.
Float
Um número com um ponto decimal.
Function (Função)
Um bloco de código reutilizável parametrizado que executa uma tarefa.
Gamification
Gamificação significa usar técnicas de design de jogos digitais em contextos que não são de jogos, como educação, negócios ou social.
Garbage Collection
Coletor de lixo é um processo usado para a automação do gerenciamento de memória.
Geek
Abreviação de nerd de computador, um indivíduo apaixonado por computadores, com exclusão de outros interesses humanos normais.
Hacker
Um termo de gíria para um entusiasta de computadores, ou seja, uma pessoa que gosta de aprender linguagens de programação e sistemas de computador e pode frequentemente ser considerado ] um especialista no (s) assunto (s).
Hard Disk
Um disco magnético no qual você pode armazenar dados do computador. O termo hard é usado para diferencia-lo de um disco flexível ou flexível.
Hardware
Refere-se a objetos nos quais você pode realmente tocar, como discos, unidades de disco, telas, teclados, impressoras, placas e chips. Por outro lado, o software é intocável.
I/O – input/output
Abreviação de entrada/saída. O termo E/S é usado para descrever qualquer programa, operação ou dispositivo que transfira dados para ou de um computador e para ou de um dispositivo periférico.
loT
loT é a abreviação de Internet das Coisas. Refere-se à crescente rede de objetos físicos que apresentam um endereço IP para Internet.
Java
Java é uma linguagem de programação de alto nível e uso geral desenvolvida pela Sun Microsystems.
Javascript
JavaScript é uma linguagem de script desenvolvida pela Netscape para permitir que autores da Web projetem sites e sistemas interativos.
Json
Abreviagao deJavaScript Object Notation,JSON 6 um formato leve de intercâmbio de dados que é fácil para humanos lerem e escreverem e para máquinas analisarem e gerarem.
KB – kilobyte
Abreviação de kilobyte. Quando usado para descrever o armazenamento de dados, o KB geralmente representa 1 .024 bytes.
Kbps – kilobits per second
Abreviação de kilobits por segundo, uma medida da velocidade de transferência de dados. Modems.por exemplo, são medidos em Kbps.
Kernel
O kernel é o módulo central de um sistema operacional (SO). É a parte do sistema operacional que carrega primeiro e permanece na memória principal.
Label
Um rótulo! Há muitas aplicações para esse termo na área de TI.
LAMP
Shortfor Linux, Apache, MYSQL and PHP, uma plataforma/pilha open-source para desenvolvimento web.
Latency – Latência
Na rede, a quantidade de tempo que um pacote leva para viajar da origem ao destino.
Rua Dr. José Auto de Abreu, 2929 - São Cristovão - 64055-260 - Teresina-PI
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