Patrick Hubbard, Head Geek™ da SolarWinds
Na era da Tecnologia da Informação (TI) híbrida, complexidade é a palavra de ordem. De fato, segundo o recente Relatório de tendências de TI da SolarWinds para 2017, os profissionais de TI brasileiros relatam que o maior desafio da TI híbrida é o aumento da complexidade da infraestrutura. E a aceleração da complexidade representa apenas um dos desafios enfrentados pelos departamentos de TI devido à TI híbrida. Implementações de Internet das coisas (IoT) são um grande exemplo de mais uma tecnologia emergente inesperada com que as equipes de TI devem lidar.
No relatório, os profissionais de TI relataram que o segundo maior desafio da TI híbrida é a falta de controle e visibilidade do desempenho de aplicativos e infraestrutura baseados na nuvem. A maioria dos dispositivos de IoT se conecta ao back-end da nuvem ou a pontos de extremidade distribuídos na borda/neblina, em vez de data centers tradicionais. Cargas de trabalho distribuídas, por sua própria natureza, colocam os administradores em apuros, e a natureza multiplicativa dos dispositivos de IoT torna o desafio da visibilidade ainda maior. Mas nem tudo são más notícias. Para gerenciar dessas complexidades, é necessário explorar o papel que os casos de uso de IoT exercem em diferentes implementações e identificar soluções que permitam aos profissionais de TI gerenciar melhor a TI híbrida e a convergência da IoT.
Para entender melhor como gerenciar a complexidade e obter visibilidade além do firewall na era da IoT, considere cenários comuns de IoT em organizações com TI híbrida.
Neste cenário, o back-end da infraestrutura de IoT fica na nuvem pública. Potencialmente, milhões de dispositivos distribuídos e vários sistemas de carga de trabalho em clusters estão todos relatando dados de volta para a nuvem, o que torna seu monitoramento extremamente crítico. Os profissionais de TI que gerenciam essas implementações de IoT baseadas na nuvem devem ser capazes de visualizar todo o caminho de rede para garantir o desempenho do usuário final ou, pelo menos, o desempenho de aplicativos sintéticos (caso o usuário final seja um bot da IoT). Isso pode ser difícil, já que o tráfego fica completamente fora do firewall. A instrumentação da experiência do usuário final é fundamental para a solução de problemas, e é necessário monitorar tanto a infraestrutura na nuvem e quanto os componentes de nuvem do aplicativo.
Um excelente exemplo deste cenário seria a IoT industrial, em que há vários dispositivos de IoT, mas os dados de produção são capturados no data center da organização. Neste caso, os dispositivos de IoT criam quantidades enormes de dados no local, gerando, efetivamente, a complexidade de análise de um aplicativo de Big Data de várias camadas. Uma enorme quantidade de processamento e armazenamento é necessária – o que pode envolver o Hadoop® e o MapReduce – bem como análise de fluxo e transformação. E, logicamente, somam-se a isso considerações de segurança, criação de relatórios e requisitos regulatórios decorrentes da permissão de conectar dispositivos IoT à rede de entrega de dados. Por exemplo, novos protocolos estão sendo considerados, como acesso via MQ Telemetry Transport Protocol (MQTT) em vez de HTTP e gerenciamento de tráfego por Transport Layer Security (TLS) por meio do firewall?
Tudo isso pode representar uma carga de tráfego de entrada significativa sobre o data center no local, uma enxurrada vinda do mundo externo para o sistema local pelos firewalls. Outra questão é o código aberto. Muitas soluções e tecnologias capacitadoras de IoT se baseiam em projetos de código aberto publicamente disponíveis. Com demasiada frequência, desenvolvedores ansiosos por introduzir seus produtos no mercado se apressam no download de um pacote do GitHub sem o devido exame cuidadoso da segurança. Profissionais de TI e gerentes de segurança devem garantir o controle e algum método de supervisão da base de código desses novos elementos da pilha de entrega de aplicativos a fim de proteger o código que acessa nossas redes.
Também conhecida como IoT de neblina – computação na borda. Aqui, instalações de coleta e processamento de dados distribuídas destilam os dados em campo em vez de enviá-los para repositórios criados para a nuvem ou no local. Por exemplo, um governo municipal pode ter sensores que observam padrões de tráfego a fim de otimizar as estratégias de sinalização dos semáforos. Em seu modelo, o processamento dos dados de IoT em campo é mais econômico, mesmo que exija recursos de computação distribuídos, localizados fora do local. Entretanto, esses elementos distribuídos ainda devem ser gerenciados, seu tráfego de rede garantido e seu desempenho monitorado, exatamente como seria se estivessem em um rack no local, mas com o desafio representado pelo acesso remoto e a latência.
Independentemente de a implementação de IoT se basear na nuvem, no local ou na borda, existem práticas comuns que devem ser seguidas para se lidar com as questões de complexidade e visibilidade:
A ferramenta mais avançada para TI híbrida oferece uma visão única. A solução de problemas além das fronteiras da TI híbrida pode ter efeitos positivos consideráveis na produtividade. Afinal de contas, o gerenciamento bem-sucedido da IoT exige visibilidade de diferentes ambientes.
A educação e a capacitação devem ser contínuas. Os departamentos de TI devem trabalhar com os negócios a fim de garantir que algum orçamento seja alocado a educação, treinamento e desenvolvimento pessoal, participação em conferências e certificações dos profissionais de TI. Investir na equipe de TI pode render os maiores dividendos em termos de capacidade de gerenciar a complexidade, especialmente considerando-se que quase a metade dos profissionais de TI de hoje afirmam que os recém-chegados à força de trabalho não possuem as habilidades necessárias para gerenciar ambientes de TI híbrida. Capacite suas equipes agora em vez de esperar que elas cheguem prontas no futuro.
Seja o nerd dos dados. Os profissionais de TI devem pensar sobre como despertar o cientista de dados que habita dentro deles. Em vez de simplesmente enviar dados para lá e para cá, é importante que os profissionais de TI tragam dados de operações e de TI híbrida para o laboratório e experimentem com eles. Essa prática provavelmente revelará novos insights que poderão ajudar a identificar problemas de desempenho associados à IoT.
Talvez um dia exista somente a nuvem, mas isso não acontecerá tão cedo. Pelo menos nos próximos anos, a TI híbrida ficará mais complexa e difícil de gerenciar. Um pequeno alerta motivacional é aceitável, desde que os profissionais de TI não percam o ânimo e continuem a eliminar as lacunas de habilidades. Os profissionais de TI que tomarem hoje as medidas necessárias para melhorar seus ambientes – independentemente do cenário de IoT – podem experimentar a capacitação que vem com a total visibilidade no local, na nuvem e além, onde quer que as cargas de trabalho possam estar.
