Expansão de ambientes de desenvolvimento, testes e machine learning aumenta a pressão por dados disponíveis, confiáveis e prontos para novos projetos
A velocidade para criar aplicações em cloud e acessar modelos de Inteligência Artificial já pode ser medida em minutos. O mesmo não acontece necessariamente com os dados necessários para desenvolver e testar essas soluções. Levantamento da Perforce Delphix com 518 organizações mostra que 57% registraram aumento no volume de dados sensíveis nos últimos 12 meses, enquanto 98% ainda mantêm algum nível de processo manual na gestão de dados de teste.
O descompasso coloca a gestão de dados no centro de uma questão cada vez mais estratégica para as empresas. Como disponibilizar informações atualizadas para desenvolvimento, testes, analytics e IA sem multiplicar cópias, infraestrutura e custos? Segundo a pesquisa, 42% das organizações esperam semanas ou meses para obter uma cópia completa e atualizada de dados de produção para testes.
“Os dados deixaram de atender apenas aos sistemas de produção e passaram a ser demandados simultaneamente por desenvolvimento, testes, analytics e IA. A discussão está migrando de armazenamento para disponibilidade. É preciso entregar o dado certo, para a pessoa certa, no momento necessário, mantendo segurança e governança”, afirma André Muniz, Head da Business Unit de Cloud & Data da DOMVS iT.
A proliferação de cópias físicas é um dos pontos de pressão. Quando diferentes equipes precisam de uma base completa para cada projeto, aumentam o consumo de armazenamento e a complexidade para atualizar e controlar essas informações. Em ambientes de cloud, o impacto também aparece diretamente nos custos, já que recursos mantidos permanentemente passam a fazer parte da infraestrutura.
Um projeto conduzido pela DOMVS iT para uma empresa de saúde ilustra esse cenário. O ambiente chegou a 145 bancos de dados virtuais, os VDBs, representando 1,14 PB de dados, mas utilizando apenas 105 TB de armazenamento físico. Com a automação do processo, o tempo médio de atualização dos ambientes caiu para 10 minutos, aumentando a produtividade das equipes. O projeto também incorporou mascaramento de dados sensíveis e apoiou a migração do ambiente on-premises para Oracle Cloud Infrastructure, a OCI.
O resultado mostra uma mudança na forma de tratar os dados em projetos de modernização. “Migração para cloud não deveria ser apenas uma transferência de infraestrutura. Se a empresa reproduz na nuvem as mesmas cópias e processos que mantinha no datacenter, pode acabar levando suas ineficiências junto. A migração pode ser uma oportunidade para repensar como os dados são disponibilizados e consumidos”, explica Muniz.
IA aumenta a pressão sobre o ciclo de dados
A questão ganha outra dimensão com o avanço de machine learning. Diferentemente de aplicações tradicionais, modelos de IA dependem não apenas do código, mas também dos dados utilizados em treinamento, testes e atualizações. Por isso, práticas de MLOps passam a incorporar processos de automação, versionamento e repetibilidade também para os dados.
“Em IA, não basta controlar apenas o código, porque o comportamento do modelo também depende dos dados utilizados. Precisamos pensar em um pipeline de dados tão consistente quanto o pipeline de código, garantindo processos confiáveis para disponibilização, atualização e proteção dessas informações”, afirma Muniz.
Nesse contexto, tecnologias como virtualização, mascaramento e anonimização permitem criar ambientes funcionais para desenvolvimento e testes sem necessariamente replicar integralmente as bases de produção. A Perforce Delphix posiciona essas capacidades para acelerar a entrega de dados em iniciativas de DevOps, IA e transformação em cloud.
Para a DOMVS iT, a tendência também aproxima gestão de dados, modernização e FinOps. Quanto mais cópias integrais e ambientes permanentes uma organização mantém na nuvem, maior tende a ser o consumo de infraestrutura. Reduzir redundâncias e acelerar a criação e atualização de ambientes passa, portanto, a ter impacto tanto tecnológico quanto financeiro.
“A IA pode ser tão rápida quanto o modelo e a infraestrutura permitirem, mas a inovação continuará limitada se os dados necessários levarem dias ou semanas para chegar até ela. A gestão de dados precisa deixar de ser vista apenas como uma responsabilidade de infraestrutura e passar a fazer parte da estratégia de inovação”, conclui Muniz.
Sobre a DOMVS iT
A DOMVS iT é uma empresa de tecnologia com mais de 11 anos de atuação, presente no Brasil, Portugal, EUA e Alemanha. A companhia apoia seus clientes em toda a jornada digital, desde estratégia, engenharia e inovação até integração e sustentação de soluções tecnológicas. Seu portfólio inclui serviços em arquitetura e engenharia de software, nuvem, automação, DataOps e transformação digital, além de soluções para gestão de dados, como virtualização e mascaramento de dados com Delphix, que apoiam iniciativas de desenvolvimento, testes, migração, modernização e Inteligência Artificial.
foto: divulgação
