APIs para trabalhar com interfaces de voz

O recurso mais atraente das interfaces de conversação é a facilidade em que o usuário possui ao utilizar computadores, smartphones, smartv entre outras inúmeras tecnologias onde a Inteligência Artificial de conversação pode ser implementada. Para estas interfaces deverão ser criados modos de interação de fácil operação, já que por meio do recurso de fala o usuário poderá ter maior liberdade para execução de outras tarefas que exijam a manipulação de entradas de dados de forma convencional e ainda, com o uso de sistemas de síntese de fala o usuário poderá receber informações de forma direta e objetiva.

Uma interface de API de voz oferece o privilégio de interagir com as máquinas em termos humanos. Pode- se dizer que é uma mudança de paradigma das comunicações anteriores. Ela permite que o usuário diga ao software o que fazer, assim, trazendo uma maior inclusão para pessoas com deficiência sendo elas visuais, locomotoras, dentre outras e até mesmo para quem busca uma maior automação dos seus aparelhos.

A área de IA com interface de conversação tem estado em constante alta, nas últimas cinco décadas, sendo considerada uma tecnologia auxiliar de importante avanço com uma melhor comunicação Homem-Máquina. Entretanto, anteriormente não era vista como uma forma confiável de comunicação. Isto porque a capacidade de processamento existente não era suficiente para fazer reconhecimento de fala em tempo real.

As APIS com interface para comando de voz

Com o grande avanço da tecnologia de IA de conversação, pode-se citar algumas APIs principais.

Alexa Voice Service (AVS)

O Alexa é o serviço de voz criado pela Amazon em 2014 com base em nuvem que se conecta com o Amazon Echo, uma nova categoria de dispositivo da varejista online que foi projetado para se adequar a comandos da sua voz. O Alexa Voice Service (AVS) é o conjunto de serviços da Amazon construído em torno de seu assistente de IA controlado por voz para uso doméstico e outros ambientes. O AVS foi introduzido pela primeira vez com o Echo, o alto-falante inteligente da empresa, que permite a interação por voz com vários sistemas no ambiente e online. O Alexa está disponível para um número cada vez maior de outros dispositivos, incluindo smartphones, tablets e controles remotos.

Ele fornece um conjunto de recursos internos, chamados de habilidades, sendo elas, tocar músicas de vários provedores, responder perguntas, fornece previsões do tempo e consultar a Wikipedia. O Hurricane Center, por exemplo, é uma habilidade do Alexa que fornece informações constantemente atualizadas sobre sistemas de tempestades, com base em dados de agências governamentais. Existe também Virtual Librarian é essencialmente um mecanismo de recomendação que sugere livros, com base em indicações de prêmios, listas de best-sellers e análises de usuários. O Alexa Skills Kit , um kit de desenvolvimento de software ( SDK ), é disponibilizado gratuitamente para desenvolvedores e as habilidades estão disponíveis para download instantâneo na Amazon.com

Sendo totalmente integrado ao ambiente de comércio eletrônico da Amazon, o que significa que torna as compras rápidas e simples. O sistema pode operar como um hub de automação residencial, permitindo ao usuário controlar sistemas de aquecimento e iluminação, por exemplo. O Alexa também se conecta a serviços de mídia de streaming on-line e suporta If This Then That ( IFTTT ).

O sistema de inteligência artificial está disponível no Brasil a partir desse ano de 2019, onde possui 3 tipos de caixas de som com os recursos da Alexa.

Cloud Speech-to-Text

O Cloud Speech-to-Text permite a fácil integração das tecnologias de reconhecimento de fala do Google nos aplicativos do desenvolvedor. Com ele os desenvolvedores convertem áudio em texto ao aplicar modelos de rede neural avançados em uma API fácil de usar. A API reconhece 120 idiomas e variantes para oferecer suporte à sua base de usuários global. Ele permite ativar o comando e o controle de voz, transcrever áudio de call centers e muito mais. Com a tecnologia de machine learming do Google essa API processa streaming em tempo real ou de áudios pré gravados, ou seja, ela retorna o texto no momento em que ele é reconhecido. Sendo possível a analise de áudios de curta ou longa duração

O Speech-to-Text tem três métodos principais para realizar o reconhecimento de fala. Eles estão listados abaixo:

O reconhecimento síncrono (REST e gRPC): envia dados de áudio para a API Speech-to-Text, executa o reconhecimento nesses dados e retorna os resultados depois que todo o áudio foi processado. As solicitações de reconhecimento síncrono são limitadas a dados de áudio de até um minuto de duração.

O reconhecimento assíncrono (REST e gRPC): envia dados de áudio para a API Speech-to-Text e inicia uma operação de longa duração. Usando essa operação, é possível pesquisar periodicamente resultados de reconhecimento. As solicitações assíncronas para dados de áudio de qualquer duração de até 480 minutos.

O reconhecimento de streaming (somente gRPC): realiza reconhecimento em dados de áudio fornecidos em um stream gRPC bidirecional. As solicitações de streaming são projetadas para fins de reconhecimento em tempo real, como captura de áudio ao vivo de um microfone. O reconhecimento em streaming oferece resultados provisórios enquanto o áudio está sendo capturado, permitindo que o resultado apareça, por exemplo, enquanto um usuário ainda está falando.

Siri

A Siri é um aplicativo inteligente que auxilia o usuário a realizar tarefas em um aparelho por meio do recurso de voz. Trata-se de um aplicativo no estilo assistente pessoal utilizando processamento de linguagem natural para responder perguntas, executar tarefas e outras atividades. Por possuir uma tecnologia mais refinada, a Siri não necessita que o usuário diga palavras predeterminadas ou comandos específicos, já que a assistente consegue compreender frases de forma precisa.

Fundada por Dag Kittlaus, Cheyer Adam, Tom Gruber e Norman Winarsky, a Siri teve seus primeiros testes realizados em 2007, foi adquirida pela Apple em abril de 2010, porém, apenas começou a funcionar em 2011. A Siri agora conta com o aplicativo de atalhos embutido no IOS 13. A visualização aprimorada da galeria permite fornecer atalhos pré configurados, esses atalhos também podem ser combinados com ações de outros aplicativos.

Cortana

A Cortana é um assistente pessoal digital que promete auxiliar os usuários de um sistema computacional a realizar diversas atividades. Não se pode visualizar a Cortana como um simples assistente que permite a realização de atividades através do comando de voz, apesar de essa parecer ser sua principal finalidade. Usado corretamente, esse assistente pode ajudar seu usuário a se manter sempre bem informado, permitindo-o realizar diversas atividades através de dispositivos e plataformas distintas.

Muito além do que serviços de lembrete, ou até mesmo uma interface interativa de pesquisa, a Cortana fornece uma arquitetura que permite facilmente a incorporação de outras atividades ou serviços, melhorando assim sua experiência. Trata-se de um recurso capaz de aprender com o usuário para melhor servi-lo.

Ela permite que o usuário interaja com o computador por qualquer uma de suas interfaces. Caberá ao desenvolvedor, dependendo do contexto, determinar qual ação será desencadeada, ou seja, o usuário pode interagir via texto ou voz e o desenvolvedor decidirá como irá tratar cada uma das interfaces de entrada. Além de prático e fácil de utilizar, a Cortana é compatível com qualquer versão do Windows 10 ou superior, além do Android.

Para o desenvolvedor, é possível a integração das funcionalidades da Cortana às suas aplicações, podendo essa interação ocorrer através de solicitações explícitas ou até mesmo com base no contexto do usuário (análise de seu comportamento).

Ao desenvolvedor, a Cortana oferece também suporte a uma série de ações pré-determinadas, sendo necessário somente fornecer à API uma ligação capaz de indicar como sua aplicação deve responder/completar a ação. O desenvolvedor pode, entretanto, a qualquer momento personalizar uma ação pré-definida (se julgar necessário), buscando assim atender às necessidades de sua aplicação.

Watson Text-to-Speech e Speech To Text

O Watson possui alguns serviços para integrar texto e voz como o Text to Speech e o Speech to Text.

Onde o Text to Speech transforma um texto em voz, o Speech to Text transforma voz em texto. Esses serviços são basicamente simples e diretos de utilizar e não necessitando de nenhum treinamento adicional. Para a utilização basta instanciá-los no Bluemix (plataforma em nuvem desenvolvida pela IBM) e escolher o idioma. No caso do Text to Speech, dependendo do idioma, também é possível escolher a voz do interlocutor (se masculino ou feminino). Está disponível em 27 vozes (13 neurais e 14 padrão) em 7 idiomas. As vozes selecionadas agora oferecem recursos de Síntese expressiva e transformação de voz. O uso geral desses serviços conta com um vocabulário baseado no diálogo cotidiano. Para alguns tipos de aplicação, esse vocabulário pode não ser suficiente e requerer refinamentos que o ajustem ao domínio da aplicação. Nesse caso, é possível ajustar o modelo de acordo com os termos e pronúncias utilizados naquele domínio.

Com isso pode se verificar a importância que as APIs vem possuindo nos últimos anos, onde podemos ver essa inteligência tomando amplamente destaque no mercado. Com este artigo foi possível identificar algumas das principais e mais desenvolvidas APIs de Voz, mais utilizadas em equipamentos do dia a dias como smartphones e smartvs.

O reconhecimento de voz contínuo é o mais complexo e difícil de ser implementado, pois deve ser capaz de lidar com todas as características e vícios de linguagem, como regionalidade e gírias tão utilizadas frequentemente, de forma natural. Vale ressaltar que as APIs citadas acima trabalham de forma online, sendo assim, para trabalhos futuros estarão direcionadas as pesquisas para APIs que utilizam o reconhecimento de voz de forma offline, para assim, trazer uma maior automação dos equipamentos mesmo desprovidos de internet no momento.

Autora: Laís Fochezatto Sabedot

Referências

Y. Dong and L. Deng, Automatic Speech Recognition. London: Springer-Verlag, 2015.

V. F. S. Alencar. 2005. Atributos e Domínios de Interpolação Eficientes em Reconhecimento de Voz Distribuído. Master’s thesis. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.l

https://developer.apple.com/siri/

https://docs.microsoft.com/pt-br/cortana/skills/

Apple? Conheça a origem da tecnologia que deu origem a Siri

https://conversation-demo.ng.bluemix.net/

https://cloud.google.com/speech-to-text/

https://alexa.github.io/avs-device-sdk/

18/11/201922/06/2020

Utilização de Redes Neurais em Sistemas de Recomendação

Gigantescas ondas de informações, dos mais variados tipos são lançadas diariamente na internet – o tal chamado “Fenômeno BIG DATA”. E este volume de dados cresce em tal proporção que, sistemas de busca convencionais não estão mais sendo capazes de gerir e varrer tantas informações, prejudicando a qualidade com que os dados são apresentados aos usuários.

Em busca de solucionar – ou pelo menos amenizar – este problema, portais de venda e de conteúdo têm desprendido esforços cada vez maiores para tornar mais assertiva suas campanhas de maketing, através dos chamados “Sistemas de Recomendação (SR)”. Mas para entender como funcionam estes sistemas, é necessário conhecer sobre um assunto em alta na atualidade – A Inteligência Artifical (IA).

Inteligência Artificial: O passo humano nas máquinas

Segundo Ribeiro (2010, p.8), “a inteligência artificial é uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem o comportamento humano em atividades específicas”. De acordo com Lima, Pinheiro e Santos (2014), os primeiros estudos sobre inteligência artificial surgiram na década de 1940, marcada pela Segunda Guerra Mundial, onde houve a necessidade de desenvolver métodos tecnológicos voltados para análise balística, quebra de códigos e cálculos para projetos de arma nucleares.

A IA possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a entradas de dados novas e executem tarefas similar a um ser humano. Tudo isso depende do deep learning e do processamento de linguagem natural, tecnologias das quais permitem que os computadores sejam treinados e possam reconhecer padrões nos dados apresentados a eles.

Reconhecimento de Padrões

A IA faz uso do reconhecimento de padrões para analisar e classificar dados, agrupando-os por similaridade, podendo ser identificadas preliminarmente ou dedutivamente. O reconhecimento de padrões é uma tarefa trivial ao ser humano, mas que se torna custosa às máquinas, uma vez que ainda não se conseguiu desenvolver um equipamento ou sistema com capacidade de reconhecimento à altura do cérebro humano.

O trabalho de reconhecer padrões é que permite identificar em qual grupo (ou classe) um dado novo pertence. Este tipo de trabalho é que permite que sistemas de recomendação, muito utilizados pelos e-commerces, ofertem produtos que os usuários estejam planejando adquirir, sem ao menos terem acessado o site do portal de vendas.

Mas, e como são identificados estes padrões???

Para identificar estes padrões dois tipos de métodos são mais utilizados hoje: o supervisionado e o não-supervisionado.

Método Supervisionado: É dado à máquina um conjunto de dados do qual já se sabe qual é a saída correta, e que deve ser semelhante ao grupo, percebendo a idéia de que saída e entrada possuem uma relação. É como se existisse um “professor” que ensinasse qual o tipo de comportamento que deveria ser exibido em cada situação.
Método Não-Supervisionado: Esse método, ao contrário do supervisionado, não possui uma rotulação prévia (não existe um “professor”). Conforme os dados forem sendo apresentados, a máquina precisa descobrir sozinha relações, padrões e regularidades e codificá-las nas saídas, criando grupos (processo chamado de clusterização).

E-business têm se valido destas ferramentas para desenvolver sistemas que conseguem identificar o perfil do usuário que está acessando seu portal de vendas e através de um cruzamento de dados com outros perfis de usuários similares, estão podendo direcionar sua força de marketing de forma mais assertiva. É o caso dos Sistemas de Recomendação.

O que é um Sistema de Recomendação (SR)?

Sistemas de Recomendação são, basicamente, um conjunto de algoritmos que utilizam técnicas de Aprendizagem de Máquinas (AM) e Recuperação de Informação (RI) para gerar recomendações baseadas em filtragens. Estas filtragens podem ser do tipo: colaborativa, baseada em conteúdo ou híbrida.

Filtragem Colaborativa: É uma técnica para recomendação baseada no conhecimento coletivo, ou seja, baseia-se nas preferências dos usuários acerca dos itens que compõem um determinado catálogo do sistema;
Filtragem Baseada em Conteúdo: Diferente da Filtragem Colaborativa, a Filtragem Baseada em Conteúdo leva em consideração os atributos dos itens para identificar similaridades entre o perfil do usuário e o perfil do item. Basicamente ela se baseia em itens que o usuário já tenha demonstrado interesse no passado para recomendar.
Filtragem Híbrida: Esta uma “mistura” das filtragens anteriores, buscando combinar as vantagens das duas e atenuar as desvantagens das mesmas.

Os SR’s têm então o objetivo de gerar recomendações válidas aos usuários de itens que possam os interessar, como por exemplo, sugestão de livros, filmes, amigos em redes sociais, etc. Para isso, um dos principais conceitos utilizados pelos SR’s é a similaridade, identificada pelo reconhecimento de padrões abordado anteriormente neste artigo. Para isso, os algoritmos mais utilizados são o KNN (K-Nearest Neighbors), Árvore de Decisão, Redes Bayesianas e Redes Neurais. Neste artigo, nossa ênfase se dará em cima das Redes Neurais, explicadas a seguir.

RNA – Redes Neurais Artificiais

Uma RNA compreende um conjunto de elementos de processamento conectados e organizados em camadas. Um dos modelos de RNAs é disposto em camadas, onde as unidades são ordenadas e classificadas pela sua topologia e a propagação natural da informação é da camada de entrada para a de saída, sem realimentação para as unidades anteriores.

As entradas são processadas e transformadas por uma função de ativação até que um determinado critério de parada seja atendido (quantidade de ciclos (épocas) ou erro mínimo), obtendo os pesos sinápticos que melhor se ajustem aos padrões de entrada. Nesse estágio, pode-se dizer que a rede está treinada. Contudo, a rede neural pode apresentar ou não a capacidade de generalização – permitir a classificação correta de padrões já conhecidos, mas que não faziam parte do conjunto de treinamento.

As RNA’s podem ser utilizadas na recomendação de sistemas de Recomendação baseadas em modelos. As RNA’s podem combinar vários módulos de recomendações ou várias fontes de dados, podendo ser exemplificado como na construção de um sistema de recomendação para TV a partir de quatro fontes de dados diferentes: informações de comunidades, contexto de exibição de programas, perfil de usuários e metadados dos programas.

Concluindo…

Neste viés, as RNA’s estão apresentando vantagens superiores sobre as demais técnicas, principalmente pelo fato de trabalharem muito bem com grandes volumes de dados, reduzindo a dimensionalidade sem perder representatividade da informação original. Outra vantagem é conseguir trabalhar com dados dinâmicos (ou de curto prazo), se comparados à algoritmos clássicos e também por conseguir a interação entre usuário e conteúdo, representando os dados de forma não-linear, permitindo que a generalização não seja tão limitada quanto demais métodos (Fatoração de Matrizes, por exemplo).

Autor: Valmor Marchi

Referências

FERNANDES, Marcela Mayara Barbosa; SEVERINO, Áxel Douglas Santos; FERREIRA, Patrick Pierre Fernandes. SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO WEB UTILIZANDO A REDE NEURAL ARTIFICIAL DO TIPO PERCEPTRON. 2014. Disponível em: <http://www.fepeg2014.unimontes.br/sites/default/files/resumos/arquivo_pdf_anais/artigo_-_sistemas_de_recomendacao_utilizando_uma_rede_neural_artificial_perceptron_1.pdf>. Acesso em: 14 nov. 2019.

LIMA, I.; SANTOS, F.; PINHEIRO, C. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.

RIBEIRO, R. Uma Introdução à Inteligência Computacional: Fundamentos, Ferramentas e Aplicações. Rio de Janeiro: IST-Rio, 2010.

SANTANA, Marlesson. Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução. 2018. Disponível em: <https://medium.com/data-hackers/deep-learning-para-sistemas-de-recomenda%C3%A7%C3%A3o-parte-1-introdu%C3%A7%C3%A3o-b19a896c471e>. Acesso em: 16 nov. 2019.

VALIN, Allan. Inteligência Artificial: reconhecimento de padrões. 2009. Disponível em: <https://www.tecmundo.com.br/seguranca/3014-inteligencia-artificial-reconhecimento-de-padroes.htm>. Acesso em: 15 nov. 2019.

18/11/201922/06/2020

Flutter Framework: O que é e como funciona

O presente artigo aborda uma breve introdução sobre o que é, e como funciona o Flutter Framework, com o objetivo de demonstrar essa ferramenta de desenvolvimento de aplicativos mobile que está sendo utilizada por alguns desenvolvedores na indústria de software atualmente. Ao longo do trabalho será apresentado a história, funcionalidades e também a arquitetura do Flutter Framework.

Palavras-chave: Flutter. Framework. Mobile. Android. IOS

INTRODUÇÃO

Os aplicativos móveis estão tornando-se cada vez mais populares e presentes na vida das pessoas. O número de downloads desses aplicativos tem apresentado forte crescimento e é notável o aumento do interesse das pessoas por mobilidade. Isso está ligado principalmente à constante evolução dos dispositivos móveis, que tem apresentado capacidade de processamento e armazenamento cada vez maiores. Android e iOS predominam no mercado de sistemas operacionais para smartphones, os dispositivos móveis mais utilizados atualmente. A Tabela 1 demonstra que as vendas globais de smartphones equipados com Android no primeiro trimestre de 2018 representaram a imensa maioria, chegando a 85,9% do total, segundo dados da Gartner (2018). Os outros 14,1% são de smartphones equipados com iOS. Todos os outros sistemas operacionais somados registraram vendas pouco significativas.

Tabela 1 – Relação de compra de celulares

Fonte: GARTNER, 2018

Com a ascensão na venda de smartphones e a consolidação do Android e iOS como sistemas operacionais predominantes, há uma necessidade cada vez maior no desenvolvimento de aplicativos para atender a demanda das pessoas nas mais diferentes áreas, devido a isso ferramentas de desenvolvimento de software cada vez mais modernas estão sendo criadas e utilizadas pelos programadores ao redor do mundo, como exemplo temos o presente tema desse artigo o Flutter Framework.

FLUTTER FRAMEWORK

O Flutter2 é o SDK de código aberto do Google que permite o desenvolvimento de aplicativos que executem tanto no Android quanto no iOS a partir de uma única base de código. Seu objetivo é permitir que os desenvolvedores criem aplicativos de alta performance com uma experiência nativa em ambas as plataformas.

Seu ﬂuxo de desenvolvimento é orientado ao design e os widgets são os blocos básicos da interface de usuário de um aplicativo Flutter. Assim, existem widgets para deﬁnir elementos estruturais como botões, menus e etc. Elementos de estilo como fontes, cores e formatos de texto. Aspectos de layouts como margens e espaçamentos, além de widgets com design especíﬁco para a plataforma e iOS. Além disso, o Flutter foi projetado para facilitar a criação de novos widgets e a personalização dos existentes. Os widgets formam uma hierarquia baseada na composição onde cada um herda propriedades de seu superior. A Figura 1 demonstra essa hierarquia.

Figura 1 – Hierarquia dos Widgets

Fonte: https://ﬂutter.io/technical-overview/

O que torna o Flutter diferente da maioria das outras opções para criar aplicativos móveis, é que ele não utiliza os widgets fornecidos com o dispositivo. Em vez disso, utiliza o seu próprio mecanismo de renderização de alto desempenho para desenhar widgets. A Figura 2 representa a arquitetura do Flutter, que é composta pela engine, uma camada ﬁna de código C/C++, e pelo framework, organizado em uma série de camadas, cada uma construída sobre a anterior e onde está implementada a maior parte de seu sistema (composição, gestos, animação, estrutura, widgets). Essa implementação é feita em Dart3, uma linguagem de programação moderna, concisa e fortemente tipada e orientada a objetos.

Figura 2 – Arquitetura do Flutter

Fonte: https://ﬂutter.io/technical-overview/

Autor: Vinicíus Braga

REFERÊNCIAS

ANDROID. Android Platform Architecture. Disponível em: <https: //developer.android.com/guide/platform/>.

GARTNER. Worldwide Sales of Smartphones Returned to Growth in First Quarter of 2018. Disponível em: <https://www.gartner.com/en/newsroom/pressreleases/2018-05-29-gartner-says-worldwide-sales-of-smartphones-returned-to-growthin-ﬁrst-quarter-of-2018>.

FLUTTER. Editor. 2018. Disponível em: <https://ﬂutter.io/docs/get-started/editor>.

16/12/201831/10/2019

RPA – Robotic Process Automation

A automação de processos robóticos, do inglês Robotic Process Automation (RPA) é uma forma emergente de tecnologia de automação de processos de negócios baseada na noção de robôs de software ou de trabalhadores de inteligência artificial.

Em ferramentas tradicionais de automação de fluxo de trabalho, um desenvolvedor de software produz uma lista de ações para automatizar uma tarefa e interface para o sistema back-end usando interfaces de programação de aplicativos internos (APIs) ou linguagem de script dedicada. Em contraste, os sistemas RPA desenvolvem a lista de ações observando o usuário executar essa tarefa na interface gráfica com o usuário (GUI) do aplicativo e, em seguida, executa a automação repetindo essas tarefas diretamente na GUI. Isso pode diminuir a barreira do uso de automação em produtos que, de outra forma, não teriam APIs para essa finalidade.

As ferramentas do RPA têm o objetivo de substituir tarefas repetitivas, operacionais e de baixa importância. Deixando assim as pessoas livres para atuar em atividades que exigem o uso de julgamentos, da razão, de sentimentos e de fatores humanos que contribuem para a inovação de qualquer empresa. Todos os sistemas que operam sem a mínima integração e que demandam toda uma equipe para tabular dados e preencher planilhas serão manipulados por robôs, que executarão cada tarefa com uma velocidade muito maior do que uma pessoa.

Os RPA têm fortes semelhanças técnicas com as ferramentas de teste da interface gráfica do usuário. Essas ferramentas também automatizam as interações com a GUI e geralmente o fazem repetindo um conjunto de ações de demonstração executadas por um usuário. As ferramentas do RPA diferem desses sistemas, incluindo recursos que permitem que os dados sejam manipulados em e entre vários aplicativos, por exemplo, recebimento de email contendo uma fatura, extração de dados e, em seguida, digitação em um sistema de contabilidade.

EVOLUÇÃO HISTÓRICA DA RPA

Como uma forma de automação, o conceito de RPA existe há muito tempo na forma de screen scraping, mas a primeira é considerada uma evolução tecnológica significativa dessa técnica, no sentido de que novas plataformas de software estão surgindo, que são suficientemente maduras, resilientes, escalável e confiável para tornar esta abordagem viável para uso em grandes empresas. (NEW SCIENTIST, 2015).

Como exemplo de até que ponto a tecnologia se desenvolveu desde a sua forma inicial na raspagem de telas, é útil considerar o caso citado em um estudo acadêmico. Usuários de uma plataforma da Xchanging, empresa global sediada no Reino Unido que fornece processamento de negócios, tecnologia e serviços de compras em todo o mundo, antropomorfizou seu robô em uma colega de trabalho chamada “Poppy” e até convidou “ela” para a festa de Natal. Esse exemplo serve para demonstrar o nível de intuição, engajamento e facilidade de uso das modernas plataformas de tecnologia RPA, que leva seus usuários (ou “treinadores”) a se relacionar com eles como seres, em vez de serviços de software abstratos. (WILLCOCKS, LACITY E CRAIG, 2015).

OS IMPACTOS DO RPA

3.1 Impactos no mercado de trabalho

De acordo com a Harvard Business Review (2014), a maioria dos grupos de operações que adotaram a RPA prometeu a seus funcionários que a automação não resultaria em demissões. Em vez disso, os trabalhadores foram realocados para fazer um trabalho mais interessante. Um estudo acadêmico destacou que os trabalhadores do conhecimento não se sentem ameaçados pela automação: eles adotaram e viram os robôs como companheiros de equipe. O mesmo estudo destacou que, ao invés de resultar em um menor número de funcionários, a tecnologia foi implantada de forma a alcançar mais trabalho e maior produtividade com o mesmo número de pessoas.

Por outro lado, alguns analistas afirmam que a RPA representa uma ameaça para a indústria de Business Process Outsourcing (BPO). A tese por trás dessa noção é que a RPA permitirá que as empresas “repatriarem” processos de locais offshore em data centers locais, com o benefício dessa nova tecnologia. O efeito, se for verdade, será criar trabalhos de alto valor para designers de processos qualificados em locais onshore (e dentro da cadeia de fornecimento de hardware de TI, gerenciamento de data center, etc.), mas para diminuir a oportunidade disponível para offshore de trabalhadores pouco qualificados. Por outro lado, esta discussão parece ser um terreno saudável para o debate, já que outro estudo acadêmico se esforçou para combater o chamado “mito” de que a RPA trará muitos empregos do exterior. (SLABY, 2012).

Impactos na sociedade

Estudos acadêmicos projetam que a RPA, entre outras tendências tecnológicas, deverá impulsionar uma nova onda de ganhos de produtividade e eficiência no mercado de trabalho global. Embora não seja atribuída diretamente à RPA, a Universidade de Oxford estima que até 20% de todos os trabalhos podem ter sido automatizados até 2035.

Em uma palestra do TEDx organizada pela UCL em Londres, o empreendedor David Moss explicou que a mão-de-obra digital na forma de RPA não apenas revolucionará o modelo de custo da indústria de serviços ao reduzir os preços de produtos e serviços, mas é provável que aumente os níveis de serviço, a qualidade dos resultados e crie maiores oportunidades para a personalização dos serviços. (JEE, 2016).

Enquanto isso, o professor Willcocks (2015), autor do artigo de LSE, fala de maior satisfação no trabalho e estímulo intelectual, caracterizando a tecnologia como tendo a capacidade de “tirar o robô do humano”, uma referência ao “A noção de que os robôs assumirão as porções mundanas e repetitivas da carga de trabalho diária das pessoas, deixando-as reposicionadas em papéis mais interpessoais ou concentradas nas partes restantes, mais significativas, de seus dias”.

IMPLEMENTAÇÃO DO RPA EM EMPRESAS

De acordo com a iCaptor a implementação de um RPA, ao contrário de outras ferramentas de TI, é bem simples. Existem processos de pequenas e médias empresas, para as quais desburocratizar e cortar algumas fases é essencial para alcançar rápidos resultados.

Uma implementação bem sucedida começa por encontrar os processos da empresa que poderiam se beneficiar do RPA. Para começar, é necessário realizar uma avaliação de alto nível de quais processos e tarefas podem ser robotizados.

A segunda fase desse processo envolve a seleção de um provedor de RPA, começando por obter informações sobre os requisitos técnicos e os critérios de avaliação. O processo de seleção, muitas vezes, é uma oportunidade para que os fornecedores mostrem como eles atendem aos seus requisitos.

A fase seguinte inclui a facilitação do piloto para as áreas de processo selecionados na fase 1 e 2. Durante esse passo a robotização será explorada de ponta a ponta para mostrar toda a extensão da tecnologia RPA. É importante garantir que os recursos de capital humano sejam treinados e estejam prontos para executar o plano de implementação. Essa etapa também envolve o suporte e o teste do ambiente de TI. Além disso, as atividades de implementação precisarão ser documentadas, rastreadas e concluídas de acordo com o plano inicial.

Se ocorrerem erros, esse é o momento de aprimorar e fazer modificações finais antes da revisão das partes interessadas. Assim, esse momento estabelece as bases para futuros modelos operacionais para uma transição suave para a estratégia RPA de longo prazo definida na Fase 1 e gerenciada na Fase Final.

A fase final é a hora de lançar a solução RPA bem-sucedida, que inclui o lançamento inicial do RPA, bem como o planejamento do sucesso contínuo do software RPA por meio da manutenção proativa.

A estratégia deve incluir um modelo de governança, um modelo operacional, uma estrutura organizacional e uma estratégia de gerenciamento de mudanças da solução RPA. Suas principais tarefas na fase final são:

colocar o modelo estratégico final em vigor;
determinar o modelo operacional, a governança e o sistema de priorização de processos;
fazer a gestão do plano de gerenciamento e de comunicação de mudanças em curso.

CONSIDERAÇÕES FINAIS SOBRE RPA

A partir dessas informações é possível considerar que um RPA pode ser uma solução definitiva para a otimização dos processos de uma empresa. Com ele, torna-se desnecessário atualizar os sistemas para outros mais pesados e complexos. O RPA é uma solução definitiva, que aproveitará todo o legado dos seus sistemas atuais.

Dessa forma, em vez de contratar um ERP que faz tudo, é possível aproveitar a ferramenta de CRM e integrá-la com outros sistemas, sem ter que se preocupar em ter a tecnologia mais recente e mais completa de gestão empresarial. Basta investir em um bom RPA e contratar novos sistemas à medida que uma demanda real surgir.

Seja RPA, chatbots ou tecnologias de planejamento de projetos, cada vez mais empresas estão tentando se preparar para o futuro do trabalho. No local de trabalho, a tecnologia ultrapassada pode prejudicar a retenção e, em um mercado de funcionários, as empresas competirão por expertise, aumentando assim o preço dos salários. Ao criar uma cultura de local de trabalho mais fluida, as empresas estarão em melhor posição para competir a longo prazo.

Saul Vilasboa

06/11/201830/10/2019

Aplicativos Nativos ou Multiplataforma? Eis a questão…

Neste artigo você vai entender o que são Aplicativos Nativos e Multiplataforma, quais suas vantagens e desvantagens no universo do desenvolvimento mobile.

Todos os dias, inúmeros apps surgem com a finalidade de resolver problemas, atender necessidades ou de simplesmente divertir seu público.

Os aplicativos móveis já são uma mania, com eles podemos realizar tarefas de forma muito ágil, como a de pedir comida, um táxi, controlar nossos gastos, acessar nossa conta bancária, realizar compras, vendas, enviar mensagens e muitas outras funcionalidades que deixam nossa vida mais prática.

Os smartphones e os tablets foram os responsáveis por nos tornar dependentes dessa tecnologia. Eles são os propagadores dos aplicativos “ferramentas” mais utilizados atualmente no mundo digital. Com certeza, permanecerão por muito tempo no topo dos itens mais desejados pelo público em geral.

Devido a popularização dos tablets e smartphones, as empresas foram obrigadas a criar aplicativos mais “inteligentes” e de uma maneira mais rápida. A fim de resolver esse problema, cada empresa criou seu próprio sistema operacional, loja de aplicativos e canais de desenvolvimento tentando obter uma maior fatia desse mercado.

“Afinal, se cada empresa tem seu sistema operacional, podemos dizer que o desenvolvimento, neste caso, será de Aplicativos Nativos?”

A resposta para essa pergunta é: “Sim”, pois os sistemas nativos são os que são criados para uso exclusivo da plataforma determinada pela empresa do ramo móvel.

Os apps nativos necessitam de desenvolvedores especialistas em cada plataforma ou até desenvolvedores que conhecem várias plataformas.

A principal vantagem é que neste caso, o desenvolvedor possui acesso a todos os recursos do dispositivo (acelerômetro, giroscópio, geolocalização, etc..) além de obter um bom desempenho da aplicação.

Como o desenvolvimento é voltado especificamente para cada plataforma, explora muito bem toda UX/UI seguindo a padronização de interface do usuário.

A principal desvantagem dos apps nativos corresponde ao custo do desenvolvimento que é bastante elevado, pois necessita de um desenvolvedor específico para cada plataforma. Além disso, o tempo de desenvolvimento e o prazo de entrega final se tornam maiores, pois todo trabalho terá que ser feito novamente para cada plataforma.

Exemplos de aplicativos nativos: Facebook Messenger, foi desenvolvido para atender recursos dos sistemas operacionais Android e IOS. WhatsApp, famoso aplicativo de mensagens instantâneas, foi vendido ao Facebook por US$ 16 bilhões e faz parte da vida de quase todas as pessoas do mundo todo.

“E quanto ao desenvolvimento multiplataforma, para que serve?”

Quanto mais sistemas operacionais diferentes, maior será o esforço, tempo e custo necessários para desenvolver um app que atenda a todas as plataformas existentes. Nestes casos, os aplicativos Multiplataformas se destacam.

Os apps Multiplataforma tem uma grande vantagem para o desenvolvedor que é a de escrever em um único código fonte para várias plataformas. Isto é, tem um maior controle sobre o código fonte, qualquer alteração será realizada simultaneamente em todas as plataformas.

Eles acessam recursos nativos do dispositivo através de programas como o Cordova e Phonegap que servem basicamente para criar um app nativo.

Respeita também a UX/UI do sistema operacional do dispositivo, porém tem a desvantagem de utilizar um navegador embutido no aplicativo para demostrar ao usuário a aplicação.

Outra desvantagem é de que as API´s nativas demoram a ser integradas nos apps multiplataformas, portanto, as aplicações têm uma demora maior no quesito da utilização dos novos recursos dos dispositivos.

O custo do desenvolvimento dos apps multiplataforma é bem reduzido, bem como o tempo de desenvolvimento, pois em um único código é possível gerar um app nativo para diferentes plataformas.

Já que o código fonte é único, o desenvolvedor não precisa se especializar em cada plataforma, pois nessa forma não é necessário a utilização de IDE específica.

Exemplos de aplicativos Multiplataforma: Untappd, é uma rede social e de check-in para cervejeiros, onde os usuários encontram cervejarias e bares pelo mundo todo. MarketWatch oferece aos usuários notícias comerciais e informações sobre o mercado financeiro.

Conclusão

O desenvolvimento Multiplataforma está cada dia mais evoluído, a ponto de já apresentar mais vantagens do que desvantagens. Não quer esta tecnologia seja mais vantajosa que a nativa, pois cada uma delas tem particularidades distintas. Antes de começar um desenvolvimento, deve-se analisar com maior rigor se a mesma atenderá todas as exigências da aplicação, pesar os objetivos futuros bem como a disponibilidade de recursos financeiros da empresa.

Autor Jean Carlos Wieczorek

Artigo do Seminário de Engenharia de Software – 2018/2

21/05/201830/10/2019

Material Design – O que é e para que serve esse sistema Google

Material Design nasceu da coleta de informações e conhecimentos que se transformaram em diretrizes para aprimorar a relação homem-máquina, isso tornou-se em um sistema de desenvolvimento para interface do usuário, definido por um conjunto de propriedades que qualquer objeto dentro do sistema deve aderir.

É chamado Material, pois a ideia é trazer um material sólido para a interface virtual, todos os objetos têm uma altura definida, essa altura ajuda na interação com o usuário dando dicas visuais e também é responsável pelas sombras geradas, assim dando um efeito mais natural aos olhos.

As diretrizes do material design não só criam uma experiência prazerosa visualmente, mas também proveem consistência através dos dispositivos e aplicações e dicas do que virá a acontecer na tela.

Pense como um Engine de um jogo, onde toda a física, texturas, iluminação, animações são delimitadas pelas propriedades da Engine. O mesmo vale para o Material Design. Existe um ambiente 3D onde todos os elementos funcionam de formas restringidas pelas propriedades e diretrizes definidas pela Google.

No Material Design existem as propriedades físicas, propriedades de transformação e propriedades de movimento, estas propriedades são combinadas para temos componentes com um comportamento parecido com papel que pode mudar dinamicamente dependendo do seu uso.

Limitações:

Existem algumas limitações impostas pela Google que devem ser respeitadas:

Materiais são sólidos e não podem atravessar um ao outro
Materiais não podem ser curvados ou dobrados
Todos os materiais tem a mesma espessura, definida pelo Google como 1DP (medida utilizada no desenvolvimento Android, que diferente do pixel, vai apresentar o mesmo resultado em diferentes resoluções).

Sombra:

A Sombra é uma das maneiras mais rápidas de identificarmos onde um objeto se localiza num espaço 3D, ou seja, a distância relativa entre eles. A sombra também nos ajuda a identificar movimento, que como estamos em um ambiente 3D pode ser relacionada a altura do material.

Movimentos:

No Material Design movimentos nos trazem um senso de objetivo. Objetos podem ser movidos livremente, e especialmente em relação a altura como mencionado acima. Essa altura é bastante utilizada como uma dica visual para indicar o local de interação do usuário. Isso é implementado usando “Dynamic Elevation Offset“, que é a posição de destino do objeto relativo a posição de repouso dele mesmo.

Por exemplo todos os componentes que sobem num clique, tem a mesma mudança de elevação relativos aos suas posições de repouso. O objetivo é que todos os movimentos do mesmo tipo possam ser agrupados, gerando consistência.

Animações:

O Google identificou que mudanças abruptas de velocidade ou direção são brutas e causam distrações indesejadas. Com isso muitas das animações contam com um processo de aceleração, e para se tornar mais próxima ao mundo real se faz uso de aceleração assimétrica.

Aceleração assimétrica pode indicar o ‘peso’ de um objeto. Objetos menores ou mais leves podem se movimentar mais rápido porque eles precisam de menos “força”, e objetos mais pesados podem demorar um pouco para acelerar porque precisam de mais “forca”.

A transição entre dois estados visuais deve ser clara, suave e de pouco esforço. Uma transição bem feita indica ao usuário onde ele deve focar a sua atenção. O Google chama isso de “Visual Continuity”, tem as seguintes diretrizes para ser consideradas:

Onde o usuário deve focar, quais elementos e movimentos apoiam esse objetivo.
Transições devem estar conectadas visualmente, através de elementos persistentes e cor.
Usar os movimentos com precisão, isso traz clareza e suavidade pra transição.

Quando fazendo uma transição o Material Design considera a ordem o timing dos elementos, isso transmite qual conteúdo é mais importante, criando um caminho para o olho do usuário seguir, o Google chama isso de ” Hierarchical Timing” e deve ser sempre usado para direcionar a atenção do usuário e não deixar todas as transações ocorrerem ao mesmo tempo sem indicativos do que é mais importante.

Quando as transações de elementos são coordenadas, isso cria uma facilidade para o usuário entender o aplicativo, os destinos dos elementos na transação devem fazer sentido e ser o mais ordenados possível, isso é chamado de “Consistent Choreography”. Para obter esse resultado é indicado evitar movimentos conflitosos ou caminhos sobrepostos, a altura em que os objetos de movimentam e porquê fazem isso e indicam até visualizar se o traçando o caminho de todos os objetos movimentados obtemos uma imagem limpa e organizada.

Material Design imita a realidade, traz um sistema de design simples para um ambiente digital 3D com parâmetros e diretrizes bem definidos. Intuitivamente transmite como uma interface deveria funcionar se fosse feita de papel digital. Essa intuição auxilia no rápido entendimento e reconhecimento da interface, com o menor esforço do usuário.

Para saber mais sobre o Material Design e começar a utilizado segue o site oficial, que conta com uma vasta documentação e representações visuais para melhor entender alguns destes conceitos: https://material.io/

Também interessante ver dos próprios criadores alguns comentários da criação e desenvolvimento, segue vídeo de apresentação do Google sobre o tema: https://www.youtube.com/watch?v=rrT6v5sOwJg

Autor: Mauricio Calgaro

21/05/2018

Mínimo Produto Viável – MVP

Startups são empresas em fase inicial que desenvolvem produtos ou serviços inovadores, com potencial de rápido crescimento. Neste contexto de empreendedorismo, principalmente abordando o tema startups, temos o conceito de MVP que no português significa Mínimo Produto Viável.

O MVP é a versão mais simples de um produto que pode ser lançado com uma quantidade mínima de esforço e desenvolvimento. Um MVP ajuda os empreendedores a iniciarem um processo de aprendizagem, poupando tempo e esforços.

O MVP pode ser uma das primeiras etapas do processo empreendedor. Eleger um MVP significa observar e coletar dados sobre clientes e criar situações práticas de negócio que façam com que a startup aprenda e se molde rapidamente com o intuito de lançar uma solução inovadora.

A prática ajuda a investir em um produto certeiro, que seja realmente útil para o seu público alvo. Além disso, depois de algum tempo de prática será possível prever os fatos antes que eles aconteçam, lançar novidades antes que seja tarde demais.

Desenvolver um MVP para ideia de negócio não é garantia de sucesso. Eles são projetados para testar as suposições de um problema que queremos resolver sem que haja muitos investimentos. Para tanto, existem alguns tipos de MVP para auxiliar a escolha da estratégia inicial.

Tipos de MVP

Papel

Podem ser desenhos feitos à mão, de uma interface para usar como protótipo, ou exemplos ilustrados de um projeto. Fáceis de fazer, visuais que criam entendimento compartilhado. Este tipo de MVP possui algumas limitações, a sua interação é limitada e não testa usabilidade ou hipóteses. Alguns exemplos são diagramas ou esboços.

Protótipo Interativo

Estes podem ser representados por maquetes interativas, clicáveis. Testa designs e usabilidades, itera soluções rapidamente e ainda usa entrevistas com clientes. Este não testa hipóteses e nem tecnologias de apoio. Exemplos são HTMLs ou maquetes clicáveis, ou ainda vídeos.

Concierge

É um serviço pessoal, em vez de um produto, que manualmente guia o cliente pelo processo, usando os mesmos passos propostos para resolver o problema do cliente no produto digital. Reduz a complexidade, suporta pesquisa generativa, valida suposições qualitativamente com baixo investimento. Seus contras são a escalabilidade limitada, é manual e tem uso intensivo de recursos, o cliente sabe do envolvimento humano.

Mágico de Oz

Este é o produto real em operação. Apesar de nos bastidores, todas as funções são executadas manualmente sem o conhecimento da pessoa que está usando o produto. Uma solução em operação da perspectiva do cliente, uma pessoa no papel do mágico pode conseguir envolvimentos mais próximos. Possibilita pesquisa de avaliação para preço e validação da proposta de valor. Alguns dos contras podem ser a escalabilidade limitada devido a um alto comprometimento de recursos.

Micronicho

Micronicho consiste em reduzir todas as features do produto ao mínimo, a fim de descobrir se os clientes estão interessados ou dispostos a pagar por ele. Um teste altamente focado, dedicado a qualquer tópico específico, exige mínimo esforço. Um dos contras seria a necessidade de investimento financeiro, pois um dos exemplos deste seria a disponibilização de uma página web simples com o produto oferecido.

Software em Operação

Como o próprio nome deste MVP já diz, trata-se de oferecer o produto em operação funcionando plenamente para resolver o problema de um cliente, equipado para medir comportamento de cliente e interações. Alguns dos benefícios são testar hipóteses em um ambiente real, valida suposições qualitativamente. Porém este é caro, precisa de investimento em pessoas e ferramentas.

Empresas que utilizaram MVP

Facebook

A rede social foi testada, inicialmente, para dentro dos muros da Universidade de Harvard. O período em que a rede atingia apenas os alunos da comunidade universitária foi importante para que o jovem Mark promovesse alterações fundamentais, em linha com o que foi se revelando necessário ao longo do processo de validação.

Groupon

A primeira versão do Groupon era um site extremamente simples, feito em wordpress e que gerava cupons em pdf, os quais eram enviados de forma manual a cada interessado.

Apple

O iPhone 1 era o típico exemplo de MVP. O aparelho não possuía algumas funções básicas, como copiar e colar, além de exigir download obrigatório do iTunes para ativação. O objetivo aqui era claramente segurar algumas funcionalidades para que fossem lançadas nas versões seguintes do equipamento, gerando ansiedade e euforia entre os clientes.

Foursquare

Antes de ir a campo, o serviço de localização coletou depoimentos e sugestões de possíveis usuários, por meio do Google Docs, além de disponibilizar uma versão mais restrita do produto a um grupo seleto de futuros clientes.

Autor: Giovani Augusto Varaschini

21/05/2018

Um pouco sobre Bootstrap

Desenvolva com facilidade e praticidade.

Principal Framework CSS usado em front-end de aplicações web, com seus recursos, tornam o desenvolvimento de páginas mais fácil, páginas que se adaptam a diversos tamanhos de tela.

Conceito

Bootstrap é um conjunto de componentes correlacionados para ajudar a desenvolver interface com o usuário de forma ágil e fácil. Foi criado em agosto de 2011 pelos desenvolvedores do Twitter, Mark Otto e Jacob Thorton. Tem como objetivo central fornecer ao usuário uma facilidade de desenvolvimento de layouts pré-configurados, tanto para questão de produtividade como também da questão da responsividade.

Customização, responsivo e documentação são as principais características do Bootstrap. Pois a customização é rápida e fácil, responsividade torna o site mais responsivo e a documentação conforme o site do desenvolvedor, mostra que é bem simples e prático de aprender tornando a implementação fácil. Geralmente usado em frond-end, mas atualmente é utilizado em back-end, pois suas ferramentas visuais tornam o visual dos projetos avançados mais aperfeiçoado. Dessa forma, o usuário fica mais familiarizado com o sistema.

Incluso em seu conjunto de recursos, se encontram o HTML 5, CSS 3, Jquery, Node, JavaScript, Ajax. Dessa forma, ao baixar o pacote Bootstrap, não será mais preciso baixar os plug-ins do Jquery por exemplo, pois já faz parte do pacote do Bootstrap.

Rápido

Bootstrap é rápido por quatro motivos:

Seus arquivos tem um tamanho bem pequeno.
1. js tem no máximo 83kb;
2. css tem no máximo 98kb
3. webfont tem no máximo 144kb.
Carrega só o que precisa, somente o que for utilizado no projeto.
Escrever menos código, não precisará definir todo o layout do formulário, pois irá usar classes pré-definidas e melhorar o layout do formulário sem precisar codificar mais nada por exemplo.
Utiliza o sistema de Grids, principal enfoco do Bootstrap, por causa das 12 colunas que se trabalha de forma dinamizada da ferramenta.

Fases do Bootstrap:

Versão 1 – Somente disposto para facilitar o desenvolvimento para desktops. Não tinha os conceitos ligados a responsividade de acordo com outros dispositivos, exemplo tablets, smartphones.
Versão 2 – Desenvolvimento para desktop com adaptação para tablete e por fim smartphones. Foi implementado a responsividade para dispositivos móveis.
Versão 3 – Surgiu o conceito de mobile first, que é justamente a questão da responsividade inicial para mobile para posteriormente adaptação dos desktops. Inverso da segunda versão.
Versão 4 – Realizado a mudança do modelo Less para o Sass, deixando a compilação mais rápida. Fim do suporte para IE8 e lançamento do Bootstrap themes.

Sistema de grade (Grids System) é responsivel e permite até 12 colunas através da página. Tem 4 tipos de classes, dependendo do dispositivo e pode ser ntegrado com outro para criar layouts flexíveis. O layout de sites que são visualizados tanto em navegadores de desktops ou mobile, são de extrema importância, pois o uso das grids, tem o papel de ajustar o layout conforme o tamanho da tela. Assim, tornando sistemas de grade útil.

Bootstrap fornece ferramentas para a construção de sites e aplicações modernas, agregando recursos dinâmicos. Sendo uma ferramenta gratuita e de fácil acesso, vale muito a pena o uso de Bootstrap em projetos mais avançados.

Autor Douglas Beux

Fontes:

Baseado em http://www.ericplatas.com.br/artigos/introducao-bootstrap-framework/.

Adaptado de https://imasters.com.br/design-ux/design-responsivo/7-razoes-para-desenvolver-seus-web-designs-no-bootstrap/?trace=1519021197&source=single.

Adaptado de https://www.youtube.com/watch?v=0o2GWZ0uUeY&t=1839s.

21/05/2018

O que é e onde aplicar Angular JS

AngularJS

No passado usavam-se sites estáticos, sem iteração com os usuários, porém logo surgiram aplicações Web, essas sim necessitavam de recursos e o nível de complexidade aumentou.

Inicialmente usou-se JavaScript/Jquery mas nem sempre ela garantia a alta produtividade e a facilidade na manutenção de código.

O que é o Angular JS?

AngularJS é um framework front-end que auxilia a criação de Single Page Aplications(SPA), e vem ganhando destaque desde de seu surgimento em 2011-2012 por Misko Every e Adam Ebrons, cujo objetivo era facilitar a criação de aplicações web. É baseado em um modelo MVW(Model View Whatever), uma brincadeira da Google dando um ponto final a uma longa discussão entre a comunidade de desenvolvedores que não chegavam em um acordo sobre o modelo utilizado cujos principais eram: MVC(Model View Controller), MVP(Model View Presenter) e MVVM(Model View View Model).

O começo:

Angular JS, foi desenvolvido por Misko Hevery em um projeto pessoal com o objetivo de aprimorar o desempenho de aplicações Web. Pouco tempo depois, Hevery entrou para o Google e aplicou sua framework no projeto Google feedback, diminuindo o número de linhas do código e aumentou sua performance. Google feedback e uma ferramenta que está presente em todos os produtos da Google como: Google+, Chrome, Hangouts entre outros, onde você pode enviar impressões do que estão acontecendo nos produtos como: erros, críticas e com isso o suporte vai poder observar se usuário final está gostando ou não dos produtos. Atualmente, o Google e o principal contribuinte para o código do AngularJs.

O AngularJS veio para padronizar a estrutura de desenvolvimento de aplicações para web, fornecendo um template com base nos padrões client-side.

Quem usa AngularJS:

Muitos clientes de grande porte usam Angular, devido a sua performance com simplicidade, os sites possuem o framework Angular: Airlines, paypal, cvs shop ,Micro Soft, Google Play,ABC News, San Disk, Trello.

Por que usar?

Usar este framework facilita a produtividade pelo reuso de código. Também visando a continuidade, hoje o mesmo está sendo mantido pelo Google, tendo como a certeza que ele não deixará o mercado tão cedo, tendo esforços de grandes equipes na linha de desenvolvimento, o angular segue muito bem o mantra da produtividade. Por ser orientado a componentes, é muito rápido e fácil programar com ele.

Praticamente qualquer coisa que se precisa já tem pronta por aí nos milhares de repositórios do GitHub. Existe inclusive um site que reúne mais de 2000 módulos open-source para facilitar a busca https://angular.io/guide/ngmodules. Possui comunidade Sólida o Repositório do Angular no GitHub tem 49 mil estrelas e mais de mil contribuintes, além de mais que 150 mil repositórios com scripts que utilizam a tecnologia.

No Stack Overflow, a maior comunidade de perguntas e respostas do mundo, temos quase 180 mil perguntas. Caso o interesse seja em vídeos sobre o assunto, o YouTube nos dá uma marca impressionante de 470 mil vídeos. O interesse da comunidade tem subido exponencialmente nos últimos anos, de acordo com o Google.

O Angular está sendo conhecido pela internet também pela sua curva de aprendizado. Em poucos minutos você aprende seus conceitos e já está desenvolvendo seu primeiro app.

O AngularJS usa em sua arquitetura o modo MVC (Model View Controller), que é um padrão para dividir uma aplicação em diferentes partes (modelo, visão e controle), cada uma com suas respectivas responsabilidades. Contando com três camadas de comunicação, que são elas:

Controller : Sempre que você pensar em manipulação de dados, pense em model. Ele é responsável pela leitura e escrita de dados, e também de suas validações.
View: Simples: a camada de interação com o usuário. Ela apenas faz a exibição dos dado.
O responsável por receber todas as requisições do usuário. Seus métodos chamados actions são responsáveis por uma página, controlando qual model usar e qual view será mostrado ao usuário.

Um exemplo disso seria um restaurante, o Controller é o pessoal da cozinha que prepara o prato, mas não sabe para quem irá fazer, a View é o cliente que apenas recebe o prato e consome, mas não sabe quem fez, o Scope é como se fosse o garçom que faz o meio de campo entre Controller e View.

Outro recurso interessante para economia de dados e melhor performance é carregar apenas uma página principal, recursos de aplicação e outras páginas são carregadas por demanda, deixando a experiência mais fluida. Essa funcionalidade é conhecida como Route Engine. Este mecanismo de rotas é disponibilizado com o nome de angular-route.js.

A utilização deste framework torna a aplicação mais rápida e mais enxuta do que as outras formas de desenvolver interface para web.

Autor: Michel Toffolo

Fonte de referências:

https://tasafo.org/2014/11/26/porque-utilizar-angularjs-no-seu-proximo-projeto/

http://blog.algaworks.com/o-que-e-angularjs/

https://waldyrfelix.com.br/8-motivos-que-me-levaram-a-usar-o-angularjs-como-primeira-op%C3%A7%C3%A3o-em-meus-projetos-cccc222fd22e

21/05/201821/05/2018

Computação Cognitiva com o IBM Watson

Desde a década de 60 é investido em estudos em tecnologias que tenham a mesma capacidade dos seres humanos, de pensar e raciocinar sobre diversos assuntos, que possam tomar decisões baseadas na bagagem emocional e social, no entanto, estes estudos tiveram altos e baixos e poucos resultados significativos foram obtidos, mas no início dos anos 2000 essa tecnologia passou a ganhar uma maior notoriedade. A IBM, girante da tecnologia mundial, foi uma das pioneiras a lançar no mercado uma tecnologia de computação cognitiva, o IBM Watson, um software com capacidade de tomar decisões baseadas no conhecimento adquirido.

O IBM Watson foi criado em 2003 e recebeu este nome em homenagem ao fundador da IBM, o empresário norte-americano Thomas Watson. O Watson ganhou uma maior notoriedade somente em fevereiro de 2011 em um famoso show de perguntas e respostas de conhecimento geral nos Estados Unidos chamado Jeopardy, no qual venceu a disputa. Esta tecnologia de computação cognitiva chegou ao Brasil em 2014, já com APIs traduzidas para a língua portuguesa.

O data center da IBM que hospeda o software do Watson é composto por duas grandes unidades, divididas cada uma em cinco torres, com 10 servidores IBM Power750. Tudo isso equivale a 2.800 computadores juntos. A memória é de 15 trilhões de bytes.

O Watson pode interpretar dados não estruturados vindos da web em qualquer formato, seja vídeo, texto ou foto, como faz um ser humano, mas com a velocidade de uma máquina com tecnologia de ponta. É daí que vem o nome de computação cognitiva, já que a cognição é o processo por meio do qual nós adquirimos conhecimentos a partir dos nossos sentidos.

À sua maneira, o IBM Watson pode pensar, graças a algoritmos complexos de inteligência artificial baseados em redes neurais e na tecnologia de aprendizagem chamada deep learning. Por dia, 2,5 bilhões de gigabytes de informações da web são processadas para que ele se torne ainda melhor.

Conforme os dados vão sendo lançadas ao IBM Watson, o sistema vai aprendendo cada vez mais sobre o complexo processamento de linguagem. Ele varia de idioma para idioma, mas se baseia em três pilares: gramática, estrutura e relação de palavras. É por isso que o Watson sabe que a manga da camisa não é uma fruta e o banco da praça não é uma instituição financeira.

Toda a análise é criada com base em computação probabilística, em que o resultado varia em função de um espectro e não simplesmente de parâmetros de “sim ou não” e “se isso, então aquilo”, como acontece em sistemas menos complexos.

Atualmente, a IBM oferece mais de 30 APIs (Interface de Programação de Aplicação) do IBM Watson a desenvolvedores. Com isso, a expertise de computação cognitiva é oferecida para empresas e startups que queriam criar um produto com inteligência artificial. Hoje, o Watson já tem aplicações importantes em quase 20 segmentos, incluindo saúde, advocacia, gastronomia e educação.

As APIs fornecidas pela IBM, disponíveis no site Bluemix, são na sua grande maioria gratuitas e podem ser utilizadas por desenvolvedores, no entanto, a partir do momento que há ganhos em escala com as aplicações, esses recursos passam a ser cobrados.

Dentre as diversas APIs oferecidas pela IBM na plataforma do Watson, foram listadas a seguir 5 exemplos que podem ser facilmente utilizadas, com uma breve descrição de cada uma.

Text to Speech

Transforma texto em áudio com entonação e cadência apropriada. Está disponível em diverso idiomas. Em português, há uma versão com voz feminina disponível, chamada de Isabela. Não tem custo para até 10 mil caracteres por mês.

Speech to Text

O serviço converte a fala humana para texto e pode ser usado para toda aplicação que precisa de uma ponte entre a voz e um documento escrito, incluindo sistemas de controle, transcrição de entrevistas ou conferências telefônicas e ditar e-mails e notas. A ferramenta usa inteligência de máquinas combinadas com informações de gramática e estruturas de linguagem com arquivos de áudio por gerar transcrições mais precisas. O serviço está disponível em Inglês (EUA), inglês (RU), japonês, árabe (MSA), mandarim, português (Brasil), espanhol, francês, coreano. O serviço é gratuito para até 100 minutos de áudio por mês.

Tone Analyser

Este serviço pode captar diversas informações de sentimento por meio da entonação de um texto, como: alegria, tristeza, raiva, etc. Essa entonação pode impactar a efetividade de uma comunicação em diferentes contextos. O Tone Analyser realiza análise cognitiva linguística para identificar melhores entonações para diferentes contextos de comunicação. Ele detecta diferentes tipos de tons: emocionais (raiva, desgosto, medo, alegria e tristeza), propensão social (abertura, conhecimento) e estilos de escrita (analítica, confessional e argumentativa) em um texto. Não tem custo para até 2500 chamadas de API por mês.

Personality Insights

A ferramenta oferece insights baseados em dados transacionais e mídias sociais para identificar perfis psicológicos que podem determinar decisões de compra, intenções e comportamentos e, assim, ampliar taxas de conversão. É gratuito para até 1000 chamadas de API por mês.

Watson Assistant (formerly Conversation)

A ferramenta permite que desenvolvedores projetem formas para que aplicações interajam com usuários finais por meio de uma interface de conversação. O Dialog Service habilita aplicações com linguagem natural para prover respostas automáticas para questões encaminhadas por consumidores, encaminhamento de processos, ou atendimento para resolução de tarefas. A tecnologia pode, ainda, armazenar e mapear informações dos perfis dos usuários para aprender mais sobre os consumidores de uma empresa, guiando os consumidores por meio de processos ou os abastecendo de informações relevantes. A ferramenta é grátis para as primeiras 10 mil chamadas de APIs por mês.

O IBM Watson proporcionou uma quebra de paradigma para desenvolvedores e empresas de software, tornando acessível a experiência de trabalhar com computação cognitiva. Com as diversas APIs do Watson é possível agregar valor aos softwares desenvolvidos com essas tecnologias.

Autor: Ronaldo Santos

15/05/2018

Gamification em Aplicativos como Forma de Ampliar o Engajamento

O mundo dos jogos atrai milhares de pessoas em todo o mundo, sejam eles eletrônicos, de tabuleiro ou por atividades físicas. Este texto tem por objetivo, esclarecer o conceito de gamification, mostrar casos de aplicação, e entender como utilizar este método no meio empresarial, para ampliar o engajamento efetivo em atividades variadas.

O que é Gamification?

Gamification (gamificação) pode ser definido, de forma mais consistente, como sendo uma estratégia, apoiada na aplicação de elementos de jogos, para atividades non-game que é utilizada para influenciar e causar mudanças no comportamento de indivíduos e grupos (BUNCHBALL INC., 2010). Gamificação é um termo recente, mas a ideia de utilizar os mecanismos dos jogos para resolver problemas e aumentar o engajamento, existe há bastante tempo.

Na educação infantil, os professores utilizam, de uma vasta variedade de jogos para desenvolver uma experiência lúdica, e mais interessante para os alunos, na hora de aprender os números, letras e sílabas.

No meio empresarial, temos diversos casos de aplicação da gamificação, seguem alguns exemplos:

Programa de Milhas

As companhias aéreas, têm dificuldade em fidelizar o cliente, pois este, acaba buscando outras companhias devido ao baixo custo da passagem. Por isso, as companhias criaram o programa de milhas, onde a cada viagem, são acumulados pontos que são revertidos em descontos, nas passagens aéreas e outros benefícios.

Duolingo

A plataforma de ensino de idiomas, soma quase 6 milhões de downloads do aplicativo na loja Google Play. Os conteúdos são divididos em níveis, e para desbloquear os níveis mais avançados, o usuário deve somar pontos, completando os exercícios disponibilizados. Um ranking de classificação é montado a partir da lista de amigos que utilizam a plataforma.

Strava

As corridas, pedaladas e outras atividades físicas, têm sido mais competitivas com o uso do Strava. Além do aplicativo armazenar as informações de geolocalização, e performance do usuário durante a atividade física, os trajetos comuns entre os atletas são monitorados. Com esta informação a plataforma monta um ranking diário, semanal, mensal e geral de performance dos atletas. O usuário conquista troféus, na modalidade bronze, prata e ouro, caso supere suas marcas pessoais, ou supere marcas de outros usuários.

Isto é engajamento!

Os desafios impostos pelos games geram uma motivação intrínseca, ou seja, parte da própria pessoa envolvida na atividade.

O termo “engajamento”, em um contexto empresarial, indica a conexão entre o consumidor e um produto ou serviço. Não há uma métrica específica, que mensure suficientemente o engajamento, é melhor pensar em um conjunto de métricas (ZICHERMANN; CUNNINGHAM, 2011), são elas:

Recência;
Frequência;
Duração;
Viralidade;
Avaliações.

Para um engajamento mais significativo, uma combinação entre as métricas deve ser levado em consideração, conforme a necessidade do negócio. Por exemplo, para o Duolingo, são consideradas mais importantes a frequência e duração da atividade no aplicativo.

E agora, como “Gamificar”?

Para a implementar a gamificação, alguns atributos chaves podem ser levados em consideração:

Programas de pontuação
Leaderboards / painel com ranking
Feedback / divulgação dos méritos alcançados
Regras
Premiações / recompensas
Selos, adesivos e distintivos
Mudança de nível
Troféus

É possível encontrar exemplos de gamificação em aplicativos de produtividade, mídias sociais, sites colaborativos, campanhas de incentivo, ações de marketing e muito mais, sempre com o objetivo de envolver os participantes, gerar mais engajamento e produtividade.

O método de gamificação se mostra muito eficiente, através dos desafios impostos e recompensas, que motivam e engajam os usuários. É importante conhecer o negócio, para analisar e descobrir qual forma de engajamento é necessária, e aplicar os métodos de gamificação baseados nesta perspectiva.

Autor: Gabriel Susin

Referências

BUNCHBALL INC. Gamification 101: an introduction to the use of game dynamics to influence behavior. 2010. Disponível em: <http://jndglobal.com/wp-content/uploads/2011/05/gamification1011.pdf>. Acesso em: 28 abril. 2018.

ZICHERMANN, G.; CUNNINGHAM, C. Gamification by design. Sebastopol: O’Reilly, 2011.

15/05/201815/05/2018

Extração de dados de equipamentos em tempo real

O que é extração de dados em tempo real?

A extração de dados em tempo real é um processo realizado para captura dados de equipamentos de hardware com objetivo de empregar em aplicações de software especificas. Frequentemente utilizado em aplicações direcionadas a IoT (Internet das coisas) a extração de dados em tempo real tem algumas limitações, empregada de forma correta a extração pode se torna uma forte ferramenta para o desenvolvimento de diversas aplicações com foco em automação e controle.

A extração de dados em tempo real

O processo de extração de dados é utilizado com objetivo de reduzir o tempo e tornar mais assertivo o processo de monitoramento e utilização de dados. Por exemplo, um sistema que tem como objetivo realizar o controle de um processo industrial recebe com um frequência “x” uma informação referente ao processo que é inserida por um usuário passível de erro, essa informação gera um dado no sistema, se o mesmo sistema pudesse realizar a consulta da mesma informação no tempo em que ela foi gerada o sistema eliminaria o risco de erro durante esse pequeno processo, considerando que esse processo é realizado com frequência o tempo que usuário insere a informação reflete no tempo do monitoramento do dado, enquanto a coleta em tempo real diminui em grande parte esse tempo.

Como é realizada a coleta em tempo real

O sistema embarcado compatível com captura de dados em tempo real realiza a leitura dos sensores e se comunica com a aplicação, informando os dados capturados pelos sensores para utilização na aplicação.

Exemplos de utilização de captura de dados em tempo real.

Aplicativos de comunicação com computador de bordo do carro;
Centros de monitoramento de processos Industriais;
Identificação por radiofrequência RFID;
Sistemas de automação residencial;

Algumas vantagens na utilização de captura de dados em tempo real.

Elimina falhas humanas;
Agiliza e torna mais assertivo o processo;
Reduz os custos dos processos;
Aumenta a produtividade;

Autor: Tiago Spadetto dos Santos

Referências

KING ROGERS, Lorie. Data capture basics: Data capture technology can help an operation see its products in real time and take proactive steps to keep materials moving smoothly through the supply chain. Here’s a look at several basic data capture technologies.. 1. Disponível em: <https://www.mmh.com/images/site/MMH1110_EquipReport_Data.pdf>. Acesso em: 27 abr. 2018.

DO BRASIL, GE. Análise de dados e máquinas conectadas: conheça o centro de monitoramento da GE Water & Process Technologies! 1. Disponível em: <https://gereportsbrasil.com.br/análise-de-dados-e-máquinas-conectadas-conheça-o-centro-de-monitoramento-da-ge-water-process-6c4f79399132>. Acesso em: 20 abr. 2018.

15/05/201815/05/2018

O que é, onde aplicar e quais as vantagens da Linguagem R

Você já foi impactado pela notícia de que os dados são o novo petróleo? Você já sabe que a Ciência de Dados é dita como a profissão mais sexy do século? Pois bem, para analisar os dados o Cientista de Dados se vale de diversas ferramentas. Este artigo tem a finalidade de apresentar uma destas ferramentas: a Linguagem R.

O que é o R?

R se presta a diversas funções, desde uma calculadora científica, até a realização de complexas análises estatísticas. Além disso, o R também apresenta uma série de recursos para plotagem de gráficos, como personalização de: cor, tipo e tamanho de letra, símbolos, títulos e subtítulos, pontos, linhas, legendas, planos de fundo e muito mais. Mais que um software que realiza análises estatísticas, R é um ambiente e uma linguagem de programação orientada a objeto. Nele, números, vetores, matrizes, arrays, data frames e listas podem ficar armazenados em objetos.

Origens

S é a linguagem que foi desenvolvida por John Chambers nos laboratórios da Bell Labs. S foi inicialmente desenvolvida em 1976 como um ambiente de análise estatística, originalmente implementada usando bibliotecas da linguagem de programação Fortran. Entretanto, as primeiras versões da linguagem não continham funções de modelagem estatística.
Entender a filosofia da linguagem S, ajuda a entender as raízes que geraram a linguagem R. O fator mais importante a notar, é que a linguagem S nasceu como uma ferramenta de análise de dados e não como uma linguagem de programação tradicional. Os inventores de S tinham como objetivo tornar a análise de dados mais fácil, inicialmente para eles e então para os outros.

A linguagem R surgiu um pouco depois da linguagem S. Uma das limitações de S era o fato da linguagem estar disponível apenas através do pacote comercial S-PLUS. Em 1991, R foi criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman no Departamento de Estatística da Universidade de Auckland. Em 1993 a linguagem R foi anunciada em público pela primeira vez. Em 1995, Martin Mahler fez uma importante contribuição, convencendo Ross e Robert a usarem a licença GNU General Public e tornar R um software livre. Isso permitiu que o código fonte da linguagem R se tornasse disponível para toda a comunidade. Em 1996 as listas públicas R-help e R-devel foram criadas e em 1997 foi formado o grupo R Core, com profissionais associados ao S e S-PLUS, estatísticos e cientistas da computação. Atualmente o grupo R Core controla o código fonte de R. Em 2000, finalmente a versão 1.0.0 do R foi liberada ao público.

Funções da Linguagem R

60% do tempo de um Cientista de Dados é usado no processo de limpeza, transformação e organização dos dados, ou seja, na manipulação. Analisar grandes conjuntos de dados, agrupá-los, aplicar modelos estatísticos, importar/exportar os dados para bancos de dados relacionais, tudo isso pode ser feito com R. A linguagem pode ser usada em todo o processo analítico, desde a coleta de dados, passando pela manipulação, Machine Learning, até a apresentação dos dados com a criação de gráficos a partir dos resultados das análises de dados.

Aplicações

A linguagem R pode ser aplicada nas mais diversas áreas, tais como: Pesquisa Científica, Business Analytics, Desenvolvimento de Software, Relatórios Estatísticos, Análise Financeira, Ciência Sociais e Big Data Analytics.

Autor: Diego Ribeiro

Artigo baseado em materiais do curso e no blog da Data Science Academy.

15/05/2018

Comunicando com sistemas embarcados

Se você já precisou integrar sistemas embarcados com aplicação de terceiros, servidores e banco de dados, a primeira idéia que vem naturalmente é o uso de WebService. Imagine agora, como isso era feito na época que não existia essa tecnologia, e dessa forma você poderá ter uma pequena dimensão do impacto gerado por ela no mundo da automação e dos sistemas embarcados.

O presente artigo objetiva uma breve abordagem sobre o conceito da tecnologia WebService e como está tecnologia de comunicação entre sistemas teve profundos impactos no desenvolvimento e na integração sistemas embarcados.

Como fazer?

Na base de tudo está a Internet, sem ela seria impossível o surgimento da tecnologia WebService. Basicamente o WebService faz com que os recursos de uma determinada aplicação possam estar disponíveis sobre a rede de forma padronizada, desta forma uma aplicação pode invocar outra para executar tarefas que podem ser simples ou complexas, mesmo que as duas sejam escritas em linguagens diferentes.

O principal motivo que torna o WebService tão atraente é o fato que utiliza tecnologias padronizadas como o protocolo HTTP/HTTPS para transporte de dados, os quais são transferidos sobre XML encapsulados no protocolo SOAP (Simple Object Access Protocol). Também é muito comum a utilização do protocolo REST (Representational transfer protocol) como protocolo de transferência, neste caso os dados são encapsulados em notação JSON que é mais leve que o XML.

Na maioria dos casos, os grandes fabricantes de hardware embarcado já provem um WebService que abstrai todas as funções de baixo nível de comunicação, assim o desenvolvedor somente deve acessar uma url fornecida pelo fabricante com os métodos disponíveis para enviar e receber dados ao equipamento.

Uso de padrões facilita muito a vida

Além dos grandes fabricantes de hardware, também existem empresas especializadas em conectividade, que fornecem softwares com protocolos específicos para centenas de equipamentos de diferentes fabricantes. Estes sistemas normalmente são divididos em três camadas, conforme mostra a figura abaixo.

Figura 1

A primeira camada concentra os drivers proprietários de cada fabricante que efetivamente fazem a comunicação funcionar. Esta é a camada de mais baixo nível que é totalmente abstraída ao usuário final da informação.

A segunda camada é uma seríe de serviços que rodam em nível servidor e compreendem normalmente os padrões OPC-DA e IoT, ambos os padrões fornecem uma normatização de como a informação será coletada ,armazenada e disponibilizada para a camada superior.

A terceira e última camada fornece as interfaces para comunicação com aplicação de terceiros, normalmente uma API REST que o cliente pode consumir para transferir e receber dados dos sistemas embarcados.

Agora que entendemos um pouco mais sobre as bases sob as quais a tecnologia foi desenvolvida, podemos considerar que qualquer sistema embarcado que possua uma conexão Ethernet é capaz de enviar e receber dados através de um WebService. Portanto, a construção de penosas rotinas proprietárias de difícil manutenção e atualização tornaram-se praticamente obsoleta nos dias atuais.

Autor: Alex Sandro Meireles Da Cruz

Links relacionados:

http://mqtt.org

https://opcfoundation.org

https://www.kepware.com

15/05/201815/05/2018

Rest API

A Representational State Transfer (REST), em português Transferência de Estado Representacional, é um estilo de arquitetura que define um conjunto de restrições e propriedades baseados em HTTP. Neste artigo, abordaremos alguns conceitos básicos sobre esta arquitetura:

O QUE É API?

O acrônimo API que provém do inglês Application Programming Interface (Em português, significa Interface de Programação de Aplicações), trata-se de um conjunto de rotinas e padrões estabelecidos e documentados por uma aplicação A, para que outras aplicações consigam utilizar as funcionalidades desta aplicação A, sem precisar conhecer detalhes da implementação do software.

Desta forma, entendemos que as APIs permitem uma interoperabilidade entre aplicações. Em outras palavras, a comunicação entre aplicações e entre os usuários.

O QUE É REST?

REST significa Representational State Transfer. Em português, Transferência de Estado Representacional. Trata-se de uma abstração da arquitetura da Web. Resumidamente, o REST consiste em princípios/regras que, quando seguidas, permitem a criação de um projeto com interfaces bem definidas. Desta forma, permitindo, por exemplo, que aplicações se comuniquem com clareza.

ORIGEM DO REST

O HTTP é o principal protocolo de comunicação para sistemas Web, existente há mais de 20 anos, e em todo esse tempo sofreu algumas atualizações. Nos anos 2000, um dos principais autores do protocolo HTTP, Roy Fielding, sugeriu, dentre outras coisas, o uso de novos métodos HTTP. Estes métodos visavam resolver problemas relacionados a semântica quando requisições HTTP eram feitas.

Estas sugestões permitiram o uso do HTTP de uma forma muito mais próxima da nossa realidade, dando sentido às requisições HTTP.

EM RESUMO

REST é abreviatura de Representational State Transfer;
É uma outra forma de desenvolver WebServices
REST é um conjunto de princípios que definem como Web Standards como HTTP devem ser usados
Aderindo aos princípios REST, teremos um sistema que explora a arquitetura da Web nosso beneficio

MÉTODOS HTTP

Abaixo, os métodos padrões para a execução de requisições HTTP, em consumo de serviços REST:

PUT (INSERIR)

Semelhante ao método POST, a ideia básica do método PUT é permitir a atualização de um recuso no servidor.

DELETE (EXCLUIR)

Como você já deve estar imaginando, o método DELETE é utilizado com o intuito de remover um recurso em um determinado servidor.

GET (CAPTURAR)

O método GET é utilizado quando existe a necessidade de se obter um recurso. Ao executar o método GET sob um recurso, uma representação será devolvida pelo servidor.

POST (ATUALIZAR)

Utilizamos o método POST quando desejamos criar algum recurso no servidor a partir de uma determinada representação. Exemplo disso é quando fazemos a submissão de algum formulário em uma página Web.

O QUE SIGNIFICA RESTFUL

Existe uma certa confusão quanto aos termos REST e RESTful. Entretanto, ambos representam os mesmo princípios. A diferença é apenas gramatical. Em outras palavras, sistemas que utilizam os princípios REST são chamados de RESTful.

REST: conjunto de princípios de arquitetura

RESTful: capacidade de determinado sistema aplicar os princípios de REST.

CONCLUSÃO

Neste artigo, eu procurei oferecer um rápida introdução sobre os conceitos por trás do REST, a arquitetura da Web. É extremamente importante entender o conceito da arquitetura Restful para evitar perda de tempo na construção da API, facilitando a vida de outros usuários que podem estar do outro lado do mundo tentando consumir a sua API. É muito importante evitar que suas APIS sofram alterações constantes e mudam de versão a todo momento, assim dificultando ainda mais a comunicação. Por isso é bom planejar e projetar bem antes de disponibilizá-la.

Autor Jonatan Maicon da Costa

Referências:

Baseado em,

https://imasters.com.br/front-end/entendendo-como-funciona-o-restful-de-verdade/

https://www.infoq.com/br/articles/rest-introduction

https://becode.com.br/o-que-e-api-rest-e-restful/

http://blog.algaworks.com/4-conceitos-sobre-rest-que-qualquer-desenvolvedor-precisa-conhecer/