Uma Investigação sobre o Processo Migratório para a Plataforma de Computação em Nuvem no Brasil

Pós-Graduação em Ciência da Computação

UMA INVESTIGAÇÃO SOBRE O PROCESSO MIGRATÓRIO PARA

“

 A PLATAFORMA DE COMPUTAÇÃO COMPUTAÇÃO EM NUVEM NO BRASIL”

Por

HILSON BARBOSA DA SILVA Dissertação de Mestrado

Universidade Federal de Pernambuco [email protected] www.cin.ufpe.br/~posgraduacao

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE INFORMÁTICA PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

HILSON BARBOSA DA SILVA

“UMA INVESTIGAÇÃO DO PROCESSO MIGRATÓRIO PARA  A PLATAFORMA DE COMPUTAÇÃO COMPUTAÇÃO EM NUVEM NO BRASIL”

Trabalho apresentado à pós-graduação em Ciência da Computação do Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco-UFPE, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência da Computação.

ORIENTADOR: Vinicius Cardoso Garcia CO-ORIENTADOR: Thiago Carvalho de Sousa

 A minha mãe Irene Barbosa da Silva, que mesmo com poucos recursos conseguiu me educar, moldando em mim o caráter de honestidade e responsabilidade que tenho hoje!

Dissertação de Mestrado apresentada por Hilson Barbosa da Silva ao programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação do Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco, sob o título Uma Investigação do Processo

Migratório para a Plataforma de Computação em Nuvem no Brasil, orientada pelo Prof. Vinicius Cardoso Garcia e aprovada pela banca examinadora formada pelos professores.

 _________________________  ____________________________________ ________________________ _____________ Prof. Dr. Vinicius Cardoso Garcia Centro de Informática/UFPE

 _________________________  ____________________________________ ________________________ _____________ Prof. Dr. Kiev Santos da Gama Centro de Informática/UFPE

 _________________________  ____________________________________ ________________________ _____________ Prof. Dr. Vanilson André de Arruda Burégio Departamento de Informática - UFRPE

RECIFE 2016

AGRADECIMENTOS Esse é um momento em que reconhecemos o quanto nós somos ajudados durante uma caminhada como essa e chegamos à conclusão de que não se consegue nada sozinho. Por isso é muito importante agradecer a todos que nos ajudaram. Primeiro, agradeço a Deus pelo dom da vida e por ter colocado em minha vida pessoas de bom coração.  Agradeço aos meus familiares, que que acreditaram em mim mim e me deram total apoio apoio nessa empreitada.  Agradeço às minhas minhas filhas, Maria Luiza, Luiza, Maria Alice e Raissa Lorena, Lorena, pois elas são minha motivação para lutar com força for ça e perseverança.  Agradeço a todo o corpo docente do Mestrado Profissional do Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), que não mediu esforços para me proporcionar um ensino de qualidade. Em especial, aos meus orientadores, Professor Doutor Vinicius Cardoso Garcia (UFPE) e Professor Doutor Thiago Carvalho de Sousa (UESPI) que despertaram em mim o senso crítico e análise na escrita, aos Professores Ricardo Andrade Lira (UFPI) e Aldir Sousa Silva (UESPI) e a Jefferson Henrique e Lucas Lopes, pela força que me deram na utilização da ferramenta WEKA. Não poderia deixar de agradecer as empresas participantes que foram peça fundamental nessa pesquisa.  Agradeço ainda à minha digníssima esposa, Joelma Gualter Silva, pelo apoio moral e espiritual que tanto me deu durante essa caminhada. Por fim, deixo aqui os meus agradecimentos a todos aqueles que me ajudaram de forma direta ou indireta a alcançar esse objetivo.

"Não se pode caminhar em direção ao futuro com os pés no passado." Marcio Kühne

RESUMO Contexto:  A Computação em Nuvem apresenta um novo conceito de terceirização na contratação de serviço, assim ela vem mudando a forma como as empresas utilizam tecnologia em relação ao seu modelo tr adicional. Apesar de possuir um apelo econômico muito forte com um propósito de redução de custo em diversos segmentos e setores das organizações, supõe-se que a migração para a Computação em Nuvem não esteja acontecendo de maneira massificada.

Objetivo: De modo geral, este estudo objetiva investigar, dentro do viés da computação, os motivos pelos quais motivam as empresas a não migrar para esse novo paradigma computacional. Além disso, visa a investigação do nível de satisf ação em relação as empresas que já utilizam algum tipo de serviço da Computação em Nuvem.

Método:  Para investigar estes indícios, desenvolveu-se uma pesquisa exploratória de natureza descritiva e explicativa (Survey  ( Survey ), ), que se efetiva buscar dados e informações sobre a Computação em Nuvem. A partir da extração do conhecimento por meio do aprendizado automático e da criação de um conjunto de treinamento (Supervisionado), aplicou-se o processo de classificação das respostas, utilizando-se a tarefa de classificação por árvore de decisão, fazendo uso do algoritmo inteligente J48. Este estudo apresenta um mapeamento das principais variáveis dentro do universo da Computação em Nuvem e um conjunto de treinamento produzido a partir dos atributos abordados na pesquisa.

Resultado: A pesquisa revelou de acordo com a classificação do treinamento que para migrar para esse ambiente não existe uma influência no porte das empresas e seus segmentos, assim como, na receita operacional bruta para a tomada dessa decisão de aderir ou não. Em relação às evidencias de satisfação para aqueles participantes da pesquisa que já estão no ambiente da Computação em Nuvem, foram f oram identificadas duas variáveis que influenciaram no treinamento, sendo a segurança da nuvem e redução de custo. O apelo econômico que a Computação em Nuvem defende faz com que se tenha confiança nesse resultado, principalmente pela variável custo.

Palavras-chaves: Computação em Nuvem; Algoritmo Inteligente; Extração do conhecimento; Aprendizado automático; Survey .

ABSTRACT Context:  Cloud computing presents a new concept of outsourcing at hiring services, thereby it changes the way that the companies use technology relative to its traditional style. Despite own a strong economic appeal purposing cost reducing in several segments and sections of organizations, it assumed that the migration to Cloud Computing is not going to mass way.

Objective: In general, this study aims to investigate, within the computer landscape, the evidence for which the companies are not flocking to this new computing paradigm. Furthermore, it intends to investigate the level of satisfaction for enterprises that are already using some kind of service of Cloud Computing.

Method: To experience these aspects, it developed an exploratory research of descriptive and explanatory (Survey) nature, which is effective in reality seeking data and information on Cloud Computing. From the knowledge extraction by automatically learning and create a training set (Supervised), was applied the process of classification of responses using the classification task by the decision tree by making use of the smart J48 algorithm. This study presents a mapping of the main variables within the universe of Cloud Computing and a training set produced from the attributes addressed.

Result: The survey revealed according to the classification of training that to migrate into an environment there is no an influence on the size of the company and its segments as well as in gross operating revenue to take such a decision to join or not. With regard to evidence of satisfaction to those survey participants who are already in the Cloud Computing environment, they were identified two variables that influence the training, the security of cloud and cost reduction. The economic appeal that the Cloud Computing advocates makes you have confidence in this result, mainly because variable cost.

Keywords: Cloud Computing; Intelligent Algorithm; Knowledge Extraction; Automatic Learning; Survey.

LISTA DE FIGURAS FIGURA 1: ACONTECIMENTOS DA UTILITY COMPUTING ......................... ............ .......................... .......................... ................ ... 20

2: ACONTECIMENTOS DA COMPUTAÇÃO EM NUVEM.......................... ............. ......................... .................... ........ 22 FIGURA 3: ETAPAS DO PROCESSO DE DESCOBRIMENTO DE EM DATA MINING. ................ .. ................... ..... 69 FIGURA 4: ÁRVORE DE DECISÃO – FATURAMENTO ENTRE 1 E 2 MILHÕES. ........................... ............. .............. 73 FIGURA 5: ÁRVORE DE DECISÃO – FATURAMENTO MENOS QUE 500 MIL. ................... ...... ...................... ......... 75 FIGURA 6: ÁRVORE DE DECISÃO – FATURAMENTO ACIMA DE 1 BILHÃO. ..................... ........ ...................... ......... 76 FIGURA 7: ÁRVORE DE DECISÃO – OUTROS FATURAMENTOS ......................... ............ ......................... .................... ........ 77 FIGURA 8: ÁRVORE DE DECISÃO – TOTAL COLABORADOR E VAREJISTA. .................. .... ......................... ........... 80 FIGURA 9: ÁRVORE DE DECISÃO – TOTAL COLABORADOR E ATACADISTA. ........................... ............. .............. 81 FIGURA 10: ÁRVORE DE DECISÃO – TOTAL COLABORADOR E PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS. ..... 82 FIGURA 11: ÁRVORE DE DECISÃO – OUTROS SEGMENTOS. ............................................... 84 FIGURA 12: ÁRVORE DE DECISÃO – SEGURANÇA DA NUVEM PRIVADA. .................... ...... ......................... ........... 86 FIGURA 13: ÁRVORE DE DECISÃO – SEG. DA NUVEM PRIVADA ECOLABORADORES………….88 ………….88 FIGURA 14: ÁRVORE DE DECISÃO – SEG. DA NUVEM PRIVADA, CUSTO E TIPO DE SERVIÇO. .. 90 FIGURA 15: ÁRVORE DE DECISÃO – SEG. DA NUVEM PRIVADA, REDUÇÃO DE CUSTO. ........... ...... ..... 91 FIGURA 16: ÁRVORE DE DECISÃO –NUVEM PRIVADA, SEGMENTO E CARACTERÍSTICAS. ........ 92 FIGURA

LISTA DE GRÁFICOS GRÁFICO 1: RESULTADO GERAL. .................................................................................. 47 GRÁFICO 2: Á 2: ÁREA DE ATUAÇÃO. .................................................................................... 48 GRÁFICO 3: F ATURAMENTO ANUAL ................................................................................ 49 GRÁFICO 4: QUANTIDADE DE COLABORADORES. ......................... ............ ........................... ........................... ...................... ......... 50 GRÁFICO 5: MOTIVOS PARA NÃO UTILIZAR NUVEM. ........................... .............. .......................... .......................... .................. ..... 51 GRÁFICO 6: TIPO DE NUVEM. ........................................................................................ 52 GRÁFICO 7: MOTIVOS ESPECÍFICOS .......................... ............. .......................... .......................... .......................... .......................... ............... 53 GRÁFICO 8: TIPOS DE SERVIÇOS. .................................................................................. 54 GRÁFICO 9: PROVEDOR DE SERVIÇO. ............................................................................ 55 GRÁFICO 10: RESISTÊNCIA À MUDANÇA. ........................................................................ 56 GRÁFICO 11: IMPACTO À MUDANÇA. .............................................................................. 57 GRÁFICO 12: PREPARAÇÃO PARA MIGRAÇÃO. ................................................................ 58 GRÁFICO 13: SERVIÇOS UTILIZADOS. .......................... ............. .......................... .......................... .......................... ......................... ............ 59 GRÁFICO 14: S ATISFAÇÃO DOS SERVIÇOS. .................................................................... 60 GRÁFICO 15: S ATISFAÇÃO QUANTO AO FORNECEDOR. ......................... ............ .......................... .......................... ............... 61 GRÁFICO 16: TIPO DE NUVEM SENDO UTILIZADA. ............................................................ 61 GRÁFICO 17: SEGURANÇA DA NUVEM PRIVADA. ......................... ............ ........................... ........................... ...................... ......... 62 GRÁFICO 18: REDUÇÃO DE CUSTO. ............................................................................... 63 GRÁFICO 19: DEMANDA DO SERVIÇO. ............................................................................ 64 GRÁFICO 20: MELHORIA DOS SERVIÇOS. ....................................................................... 66

LISTA DE TABELAS

T ABELA 1: M ATRIZ DE CONFUSÃO NÃO USA NUVEM – COM PODA. .......................... ............ ......................... ........... 78 T ABELA 2: M ATRIZ DE CONFUSÃO – SEM PODA. ............................................................. 85 T ABELA 3: M ATRIZ DE CONFUSÃO USA NUVEM – COM PODA. ........................ .................. ............. ..... 87 T ABELA 4: M ATRIZ DE CONFUSÃO USA NUVEM – SEM PODA. .......................................... 93 T ABELA 5: C ASOS COM 100% DE ACERTOS ................................................................... 94

LISTA DE ABREVIATURAS  ARPANET………………………  API’s……………………………..  API’s…………………………… CRM…………………………… CRM…………………………….. CIN……………………………… CIN……………………………… CIO……………………………… CIO……………………………… CEO……………………………. CRISP-DM............................... CRISP-DM............................. .. DaaS.............................. ......... DTI’s......................... DTI’s......................... ............... EC2.......................... ............... ERP.......................... ............... FaaS.............................. ......... IaaS....................... ................. IDC..................... .................... KDD…………………………… KDD…………………………… NIST………………………….. NIST………………………….. PaaS........................... ........... PC........................ .................. QoS…………………………… QoS…………………………… ROI……………………………. ROI……………………………. RBT…………………………… RBT…………………………… Las……………………………. Las……………………………. SaaS…………………………. SOAP………………………… SPSS………………………… SPSS………………………… STaaS................................... STaaS................................. .. TIC....................... ................. TI...................... ..................... TCO......................... .............. UFPE............................. ........ UFPI....................... ............... UESPI......................... ........... WDSL…………………………

Advanced Research Projects Agency Network Application Programming Interface Customer Relationship Management Centro de Informática. Chief Information Officer Chief Executive Officer Cross Industry Standard Process for Data Mining. Banco de Dados como Serviço. Diretores de Tecnologia da Informação. Elastic Cloud Computing. Enterprise Resource Planning. Pericia Digital como Serviço. Infraestrutura como Serviço. Internet Data Center. Knowledge Discovery in Databases. National Institute of Standards and Technology. Plataforma como Serviço. Personal Computer. Quality of Service. Retorno sobre Investimento. Risk-Based Testing. Service Level Agreements. Software como Serviço. Simple Object Access Protocol. Statistical Package for the Social Sciences. Armazenamento como Serviços. Tecnologia da Informação e Comunicação. Tecnologia da Informação. Custo Total de Propriedade. Universidade Federal de Pernambuco. Universidade Federal do Piauí. Universidade Estadual do Piauí. Web Services Description Language.

SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO...................................................................................................... 14 1.1 ESTABELECIMENTO DO PROBLEMA ...................................................................... 15 1.2 METODOLOGIA ................................................................................................... 15 1.3 FORA DO ESCOPO.............................................................................................. 16 1.4 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ............................................................................ 17 2 REFERENCIAL TEÓRICO................................................................................... 18 2.1 COMPUTAÇÃO EM NUVEM ................................................................................... 18 2.1.1 História ...................................................................................................... 18 2.1.1.1 Acontecimentos da Utility Computing  ...............................................  ............................................... 19 2.1.1.2 Acontecimentos 2.1.1.2 Acontecimentos da Computação Computação em Nuvem Nuvem ........................... .............. ...................... ......... 21 2.2 CONCEITOS E DEFINIÇÕES .................................................................................. 22 2.3 C ARACTERÍSTICAS ............................................................................................. 24 2.3.1 Terceirização ............................................................................................. 25  2.3.2 Virtualização .............................................................................................. 27  2.3.3 Tipologia da Nuvem .................................................................................. 28  2.3.4 Modelos de serviços oferecidos .......................... ............. .......................... ........................... ......................... ........... 29 2.4 V ANTAGENS E DESVANTAGENS ........................................................................... 30 2.4.1 Vantagens ................................................................................................. 30  2.4.2 Desvantagens ........................................................................................... 31 2.5 A 2.5 ADOÇÃO/MIGRAÇÃO P ARA COMPUTAÇÃO EM NUVEM ......................... ............ .......................... .................. ..... 31 2.6 DESAFIOS PARA ESSA MIGRAÇÃO NO BRASIL ......................... ............ .......................... .......................... .................. ..... 32 2.7 RESUMO DO CAPÍTULO ....................................................................................... 35 3 METODOLOGIA DA PESQUISA......................................................................... 36

3.1 MODELOS DA PESQUISA............................................................................... 37 3.2 PROPÓSITOS DA PESQUISA.......................... ............. .......................... .......................... .......................... .......................... ................ ... 38 3.3 TÓPICOS DA INVESTIGAÇÃO ................................................................................ 39 3.3.1 De natureza organizacional: .......................... ............. .......................... .......................... .......................... .................. ..... 39 3.3.2 Relativo à Segurança: ............................................................................... 40  3.3.3 Da Qualidade dos serviços: ...................................................................... 40  3.3.4 Da Integração de ambiente: .......................... ............. .......................... .......................... .......................... .................. ..... 41 3.4 PLANEJAMENTO AMOSTRAL (QUESTIONAMENTOS) .......................... ............ .......................... ...................... .......... 41 3.4.1 Perspectivas da identificação da Empresa ou Organização (I): ................ 41 3.4.2 Perspectivas das empresas que ainda não aderiram à nuvem (II): .......... 42  3.4.3 Perspectivas das empresas que fazem uso da tecnologia nuvem (III): (III) :..... 42  3.5 PÚBLICOS ALVOS ............................................................................................... 43 3.6 PRÉ-TESTE ........................................................................................................ 43 3.7 MEIOS DE DIVULGAÇÃO  ...................................................................................... 44 3.8 RECURSOS UTILIZADOS (FERRAMENTAS) ......................... ............ ........................... ........................... ...................... ......... 45 3.9 RESUMO DO C APÍTULO ....................................................................................... 45 4 COLETA DOS DADOS........................................................................................ 46

4.1 D ADOS PRELIMINARES ........................................................................................ 47 4.1.1 Segmento de atuação ............................................................................... 47  4.1.2 Quanto ao faturamento anual .......................... ............. .......................... .......................... .......................... ................ ... 48  4.1.3 Quadro efetivo (Quantidade de colaboradores) .................... .................... ............ ........ 49 4.1.4 Responsável pelos investimentos em TI ...................... .......................... ............. ................ ... 50  4.1.5 Quanto à utilização da Nuvem .................................................................. 51 4.2 SOB A PERSPECTIVA DAS EMPRESAS OU ORGANIZAÇÕES QUE NÃO UTILIZAM COMPUTAÇÃO EM NUVEM ......................................................................................... 51 4.2.1 Motivo para não utilizar nuvem ................................................................. 51 4.2.2 Quanto ao tipo de nuvem .......................................................................... 52  4.2.3 Motivos específicos ................................................................................... 53 4.2.4 Quanto à migração para um Serviço .......................... ............. .......................... .......................... .................. ..... 54 4.2.5 Quanto ao provedor do Serviço ................................................................ 54 4.2.6 Relativo à resistência (Migração) ........................... ............. ........................... .......................... ...................... ......... 55  4.2.7 Relativo à resistência (Impacto) .......................... ............. .......................... ........................... ......................... ........... 56  4.2.8 Relativo à resistência (Fracasso) ........................... ............. ........................... .......................... ...................... ......... 57  4.2.9 Quanto a estar preparada para migrar (Nuvem) ................... .................... ............. ....... 58  4.3 SOB A PERSPECTIVA DAS EMPRESAS OU ORGANIZAÇÕES QUE UTILIZAM COMPUTAÇÃO EM NUVEM ............................................................................................................... 59 4.3.1 Quanto aos serviços utilizados .......................... ............. .......................... .......................... .......................... ............... 59 4.3.2 Quanto ao grau de satisfação (Serviços utilizados) ....................... ........... 60  4.3.3 Quanto à satisfação (Atendimento) .......................... ............ ........................... .......................... .................... ....... 60  4.3.4 Quanto ao tipo de nuvem utilizada ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 61 4.3.5 Segurança da Nuvem Privada .................................................................. 62  4.3.6 Quanto à redução de custo ........................... .............. .......................... .......................... .......................... .................. ..... 63 4.3.7 Quanto à demanda dos serviços ......................... ............ .......................... ........................... ......................... ........... 64 4.3.8 Quanto à qualidade dos serviços ........................... ............. ........................... .......................... ...................... ......... 65  4.3.9 Quanto ao preço da Nuvem ...................................................................... 65  4.3.10 Rateio de custo com Nuvem ................................................................... 65  4.3.11 Quanto à auditoria do fornecedor ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 66  4.4 RESUMO DO C APÍTULO ....................................................................................... 67 5 ANÁLISE DOS DADOS....................................................................................... 68 5.1 MINERAÇÃO DE DADOS E APRENDIZADO AUTOMÁTICO ......................... ............ .......................... .................. ..... 68 5.1.1 Mineração de dados ........................... .............. .......................... .......................... .......................... .......................... ................ ... 69 5.1.2 Aprendizado Automático ........................................................................... 70  5.1.3 Classificação por Árvore de Decisão.......................... ............. .......................... .......................... .................. ..... 71 5.2. EXTRAÇÃO DO CONHECIMENTO .......................................................................... 72 5.2.1 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem ......... .................. ............. ..... 72  5.2.1.1 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem - Com poda ..... 73 5.2.1.2 Matriz de Confusão  – Com poda ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 78  5.2.1.3 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem - Sem poda ..... 79 5.2.1.4 Matriz de Confusão  – Sem poda ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 84 5.2.2 Treinamento com participantes que usam Nuvem - Satisfação ................ 85 

5.2.2.1 Treinamento com participantes que usam Nuvem – Com poda............. ............ . 86  5.2.2.2 Matriz de Confusão  – Com poda ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 87  5.2.2.3 Treinamento com participantes que usam Nuvem – Sem poda ............. ............ . 88  5.2.2.4 Matriz de Confusão  – Sem poda ........................... ............. ........................... .......................... .................... ....... 92  5.3 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS......................... ............ .......................... .......................... .......................... ......................... ............ 93 5.3.1 Hipótese para não usar Nuvem ......................... ............ .......................... .......................... .......................... ............... 94 5.3.2 Hipótese de satisfação em estar na nuvem ................... .......................... ............. ............... 95  5.4 RESUMO DO C APÍTULO ....................................................................................... 96 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS................................................................................. 98 6.1 A 6.1 AMEAÇAS AOS RESULTADOS ............................................................................... 98 6.2 TRABALHOS CORRELATOS E TRABALHOS FUTUROS ............................................... 99 6.2.1 Trabalhos correlatos........................... .............. .......................... .......................... .......................... .......................... ................ ... 99 6.2.2 Trabalhos Futuros ................................................................................... 104 6.3 CONCLUSÕES .................................................................................................. 105 REFERÊNCIAS..................................................................................................... 107

APÊNDICES........................................................................................................... 112 APÊNDICE A1  – FORMULÁRIO DA PESQUISA............................................. PESQUISA..................... ............................ .... 113  APÊNDICE A2  APÊNDICE A2 - FORMULÁRIO DAS EMPRESAS QUE UTILIZAM NUVEM .......................  ........... ............ 114  APÊNDICE B1 – VISÃO GERAL DA ÁRVORE DE DECISÃO – COM PODA ......................  ................. ..... 115  APÊNDICE B2 – VISÃO GERAL DA ÁRVORE DE DECISÃO – SEM PODA....................... .............. ......... 116  APÊNDICE B3 – VISÃO GERAL DA ÁRVORE DE DECISÃO USA NUVEM – COM PODA .... 117  APÊNDICE B4 – VISÃO GERAL DA ÁRVORE DE DECISÃO USA NUVEM – SEM PODA ..... 118  APÊNDICE B5 – B5 – TREINAMENTO D ADOS PRELIMINARES. .......................... ............. .......................... ................ ... 119  APÊNDICE B5 – B5 – A  ARQUIVO N ÃO USA NUVEM .......................................................... 120  APÊNDICE B6 – B6 – CLASSIFICAÇÃO DAS EMPRESAS .................................................. 121

14

1 INTRODUÇÃO  A Tecnologia da Computação em Nuvem pode ser considerada, atualmente, como uma tecnologia inovadora que introduz novas ideias de negócios nas organizações (BAUN; KUNZE, 2011). Para Linthicum (2010) a computação em Nuvem é um movimento que está promovendo uma disruptura nos departamentos de TIC. Esse movimento faz com que quanto maior a quantidade de serviços de nuvem contratados, mais os modelos tradicionais de fornecimentos de hardware e software corporativo são encolhidos (LINTHICUM, 2013). A tecnologia Nuvem está se disseminando e transformando as empresas e até mesmo aquelas corporações que se acham distantes dessas mudanças tecnológicas serão afetadas af etadas mais cedo ou mais m ais tarde (TAURION, 2015).  Aliada a essa transformação e disseminação, temos tanto os aparatos tecnológicos, como os novos paradigmas e arquitetura da TIC. Uma das novas arquiteturas computacionais é justamente a Computação em Nuvem, tema central deste trabalho, está, de certa forma, potencializando o crescimento dos negócios em virtude de características singulares, tais como: redução de custo, escalabilidade, elasticidade, cobrança de acordo com o consumo e serviço sob demanda (MELL; GRANCE, 2009). Diante de um ambiente dinâmico como a tecnologia da informação, a sobrevivência de uma empresa pode depender da sua necessidade de apresentar seus resultados e na sua capacidade de adaptar-se às mudanças. Nesse contexto, surge a Computação em Nuvem, que nos permite criar servidores virtuais em um curto espaço de tempo, sendo atualmente uma grande aposta das empresas, independentemente da sua dimensão ou segmento. Um diferencial e um dos maiores atrativos da Computação em Nuvem é o pagamento de acordo com o consumo, que se assemelha ao fornecimento dos serviços básicos, como de Água, Luz e Telefone (VECCHIOLA, 2009). Para esses fornecimentos, não é necessário saber suas origens, bastando simplesmente utilizálo. Outro fator interessante é que, em um sistema de Computação em Nuvem, há uma redução significativa de carga de trabalho. Os computadores locais já não têm mais que fazer todo o trabalho pesado de uma empresa quando se trata de executar aplicações. A demanda por hardware e software por parte do usuário diminui bastante, não sendo mais necessárias a instalação ou configuração dos sistemas em ambientes

15

locais. O usuário precisa ser capaz de executar o software, por meio da interface do sistema na Computação em Nuvem, que pode ser tão simples como a utilização de um navegador Web (MELL; Web (MELL; GRANCE, 2009).

1.1 Estabelecimento do Problema No atual cenário, os recentes avanços na disponibilização de soluções de computação em nuvem vêm sendo vistos como uma nova possibilidade para a redução nos volumes dos investimentos em TIC, proporcionando maior flexibilidade na demanda por serviços, tendo na redução de custo, seu apelo mais forte (BUBLITZ, 2010). Entretanto, mesmo sabendo das vantagens do investimento em nuvem algumas empresas ainda são reticentes em migrar seus negócios, serviços e/ou infraestruturas de TIC para a nuvem. Adicionalmente, as que adotaram esta arquitetura em nuvem, já têm condições de se afirmarem satisfeitas, ou não, e por quais motivos? Neste contexto, este trabalho tem como objetivo investigar o processo migratório para o sistema de Computação em Nuvem como estratégia de progre sso nas empresas do Brasil, tendo o sistema tradicional como objeto de comparação, assim como identificar, para aquelas que j a usam, sua satisfação em relação aos serviços utilizados. Pode-se justificar a realização desse estudo empírico e investigativo com a investigação da adesão e satisfação especificamente, no fornecimento de resultados que ajudem a compreender melhor essas linhas de investigações e na contribuição com os resultados da pesquisa para a comunidade profi ssional e acadêmica.

1.2 Metodologia  A pesquisa realizada r ealizada baseia-se em um estudo criterioso cri terioso sobre a Computação em Nuvem a fim de apresentar um quadro representativo da realidade brasileira em relação à migração e satisfação, tendo o sistema tradicional como objeto de comparação. Mais especificamente, a pesquisa constitui-se como exploratória de natureza descritiva e explicativa, buscando dados e informações sobre sistema de

16

computação tradicional e de Computação em Nuvem. O estudo baseia-se no viés da Ciência e TIC, através de um levantamento, coleta e análise de dados de um Survey . Dar-se-á ênfase à abordagem quantitativa e se trabalhará com as informações obtidas em documentos e processos estudados para avaliação da convergência (CASTRO, 2006).

1.3 Fora do Escopo Para esta pesquisa algumas variáveis não foram abordadas, embora estejam relacionadas com o tema da Computação em Nuvem, como, por exemplo, o nível de conhecimento dos participantes sobre Computação em Nuvem, assim como a existência de profissionais para atuação nessa área de conhecimento. De acordo com pesquisa realizada pela IDC Brasil 1, com 181 (cento e oitenta

e um) Diretores de Tecnologia da Informação (DTIs) do Brasil de médias e grandes empresas dos segmentos finanças, manufatura, governo, utilidades, serviços, saúde, educação e comércio, foi identificado que apenas 18% das empresas utilizam alguma aplicação de computação em nuvem (FIGUEIREDO, 2013). Acerca da familiaridade com o conceito de Computação em Nuvem, os resultados foram os seguintes: •

“J ouviu falar , mas não sabe o que é de fato” resultou fato”  resultou em 2%.

•

“Entendo muito bem e sei como funciona” apresenta funciona” apresenta 18%.

•

Os que “J ouviram falar, mas sabem pouco o que é de fato” representam 34%.

•

Para os que “Possuem familiaridade com o conceito”, a pesquisa alcançou 46% das respostas.

 A pesquisa revelou que ainda é pouco o conhecimento conhecimento sobre Computação em Nuvem entre os DTIs, já que somente 18% dos entrevistados sabem realmente o que é Computação em Nuvem, entendem seus conceitos e suas funcionalidades. Outra variável que não foi abordada nessa pesquisa diz respeito aos profissionais que atuam nessa área de conhecimento (Computação em Nuvem). Não

Empresa de Consultoria em Tecnologia. Disponível em: www.idcbrasil.com.br . Acesso em: 05 de  janeiro de 2016. 1

17

foi questionada a existência de profissionais capacitados com o objetivo de suprir essa mão-de-obra especializada no mercado brasileiro, abordando se o mercado de trabalho brasileiro está preparado para suprir a demanda da Computação em Nuvem com mão de obra qualificada. Certamente, essas são informações que melhorariam os resultados destas linhas de investigações (Conhecimento em Nuvem e Profissional qualificado).

1.4 Estrutura da Dissertação Esta dissertação conta com esta introdução, seguida de m ais cinco partes.



Parte 2 (Referencial Teórico): faz-se a fundamentação teórica, abordando os acontecimentos que antecederam o paradigma da Computação em Nuvem, desde o surgimento do termo até seus conceitos mais recentes, como classificação e categorização de serviços e tipos de nuvem ofertados.



Parte 3 (Metodologia da Pesquisa):  abordam-se os conceitos, tais como: modelo da pesquisa, propósito da pesquisa, tópicos da investigação, planejamento amostral, público alvo, pré-testes, meios de divulgação e recursos utilizados (ferramental).



Parte 4 (Coleta dos Dados): geraram-se as frequências dos respondentes através dos gráficos e representações dos dados, utilizando-se para isso a ferramentas de estatística apropriadas.



Parte 5 (Análise dos Dados):   realizou-se a análise dos dados, extraindo conhecimento através da mineração dos dados.



Parte 6 (Considerações Finais):  apresentam-se as considerações finais, os trabalhos correlatos e trabalhos futuros, seguidos da conclusão. Por fim, apresentam-se os Apêndices A e B, que contêm os formulários desenvolvidos especificamente para viabilização da pesquisa a partir da ferramenta LimeSurvey 2 e os treinamentos realizados na ferramenta WEKA 3  para o aprendizado automático do conjunto de treinamento.

2  Ferramenta

de desenvolvimento de pesquisas online. Disponível em: http://www.limesurvey.com  Acesso em: 16 de novembro de 2015. 3  Waikato Environment Knowledge Analysis  –  WEKA.  WEKA.  Disponível em: https://www.wekaakademie.de/?chorid=00898157 Acesso em: 15 de novembro de 2015.

18

2 REFERENCIAL TEÓRICO Este capítulo tem como objetivo explanar os conceitos e estudos utilizados como base para a presente pesquisa. Na seção 2.1 são apresentados os conceitos da Computação em Nuvem, a história e evolução da Utility Computing e Computação em Nuvem; na seção 2.2 encontram-se os conceitos e definições do tema; na seção 2.3 apresentam-se as principais características da Computação em Nuvem como Escalabilidade, Segurança, SLA 4, Escalonamento, Virtualização, Disponibilidade, Modelos de Serviços ofertados e Tipologia de Nuvem; a seção 2.4 traz as vantagens e desvantagens da Nuvem; na seção 2.5 aborda-se a Adoção/Migração para Computação em Nuvem; e, por fim, a seção 2.6 trata dos desafios para essa migração no Brasil, considerando as leis e seus impactos.

2.1 Computação em Nuvem Para Bezerra e Barros (2011) a computação em nuvem é uma evolução dos serviços e produtos de tecnologia da informação, também chamada de Utility Computing . A subseção 2.1.1 apresenta essa evolução e acontecimentos até chegar a esse novo conceito de Nuvem. 2.1.1 História De acordo com Rittinghouse e Ransome (2009), os conceitos iniciais da Computação em Nuvem surgiram no ano de 1961, quando o professor John McCarthy (MOHAMED, 2009) sugeriu que a tecnologia poderia levar a um f uturo no qual o poder de computação e até mesmo de aplicações específicas poderiam ser vendidos a partir de um modelo de negócio do tipo utilitário. Essa ideia se tornou muito popular nos anos de 1960, mas em meados da década de 1970 a ideia desapareceu. No entanto, desde a virada do milênio, o conceito foi revitalizado. (RITTINGHOUSE; RANSOME, 2009). Um Acordo de Nível de Serviço (SLA) é uma obrigação contratual entre entre você e seu fornecedor (HURWITZ et al, 2010). 4

19

Para Krutz e Vines (2010), a Computação em Nuvem foi desenvolvida a partir de tecnologias e abordagens de negócio que surgiram ao longo de vários anos, sendo considerada uma evolução natural da computação atual. A exploração dessa nova infraestrutura conduz a um novo modelo de negócio em que uma empresa pode optar por contratar um provedor de serviços em Nuvem ou até mesmo oferecer serviços através do seu data center . 2.1.1.1 Acontecimentos da Utility Computing  A origem do termo Utility Computing se deve à mudança constante da computação. Nos tempos atuais, as empresas não têm mais a necessidade de adquirir computadores robustos (supercomputadores) (supercomputadores) tal como era feito há pouco p ouco tempo. Hoje o modelo de computação utilitária oferece uma série de benefícios para os prestadores de serviços e usuários. (MOHAMED, 2009) De acordo com Mohamed (2009) a computação utilitária pode oferecer, por meio de seus servidores, recursos computacionais no formato de mercadoria, com um baixo custo. Assim, a Computação em Nuvem “herdou”, de certa forma, as principais características da computação utilitária: seus usuários não necessitam ter uma atenção especial para sua elasticidade, poder de processamento, escalabilidade, e capacidade de armazenamento. Na Figura 1, é possível observar o p rocesso evolutivo da Utility Computing.

20

Figura 1: Acontecimentos da u t i l i t y

Comp uting 

Fonte: Carvalho (2012) – (2012) – adaptado.  adaptado.

Esses acontecimentos foram apresentados a partir do ano de 1962, quando John McCarthy apresentou seu projeto Time-Sharing . Em 1966 Douglas Parkhill lança seu livro sobre Utility computing  e  e em 1969 Stuart Madnick apresenta a virtualização como uma alternativa para o projeto pr ojeto Time-Sharing . (CARVALHO, 2012) No início da década de 1970, com a recessão econômica no mundo, reduziuse o consumo da utility computing , assim como eletricidade e gás, e ainda nessa década a crise do petróleo afetou a computação utilitária. Em meados da década de 1980, surgiu a descentralização da informação, através dos PC ’s, ’s, impactando novamente o uso de Utility Computing (MOHAMED, 2009). Já em 1981 surge o computador pessoal da IBM ((Bellis ), dois anos depois a  APPLE 5  lança seu Bellis), computador pessoal com interface gráfica. Em 1987 surgiram os softwares como Excel  e  e Word , que executam tarefas exclusivas aos data centers da centers da época.

5 

Apple Inc. é uma empresa multinacional norte-americana que tem o objetivo de projetar e comercializar produtos eletrônicos de consumo, software de computador e computadores pessoais. Acesso em: 02 de novembro de 2015.

21

No início da década de 1990, mais especificamente em 1991, inicia-se a era do www, ou 3w, ou ainda Browser World Wide Web (Rede Web (Rede mundial de computadores), que foi assim chamado quando nasceu no laboratório CERN, na Suíça. Seu criador, Tim Berners-Lee, concebeu-a unicamente como uma linguagem que serviria para interligar computadores do laboratório a outras instituições de pesquisa e exibir documentos científicos de forma simples e fácil de acessar (TANENBAUM, 2010). Um ano depois, o High performance Computing Act  foi   foi aprovado no senado americano (NITRD). Em 1994, o Dr. Larry Smarr desenvolveu pesquisas na NCSA sobre metacomputação e, em 1997, o termo Cloud computing   foi usado academicamente pela primeira vez, no livro “ T The he Grid Blueprint for a New computing Infraestructure” . Esses foram os acontecimentos acontecimentos que antecederam antecederam a computação computação em Nuvem para a próxima seção veremos a evolução dos acontecimentos da Nuvem. 2.1.1.2 Acontecimentos da Computação em Nuvem Embora já existisse algo parecido idealizado por John McCarthy, a Computação em Nuvem surgiu pela primeira vez em uma palestra acadêmica em 1997, proferida pelo então professor de Sistemas de Informação Ramnath Cellappa. O seu desenvolvimento teve início em 1999, com o surgimento da primeira empresa fornecedora de aplicativos através da web (SALESFORCE.COM). Outro registro de surgimento da Computação em Nuvem confere esse pioneirismo ao CEO (da Google) Eric Schmidt, que durante uma conferencia em 2006 afirmou: Estamos presenciando o nascimento de um novo modelo emergente. As pessoas ainda não compreenderam o tamanho dessa oportunidade que está surgindo. Ela parte da premissa de que os serviços de dados e de arquitetura devam estar em servidores. Em uma nuvem, em algum lugar. Nós chamamos isso de Cloud Computing (informação verbal).

Na Figura 2, apresentam-se os acontecimentos concernentes à computação em nuvem.

22

Figura 2: Acontecimentos Acontecimentos da Computação em Nuvem

Fonte: Carvalho (2012) – (2012) – adaptado.  adaptado.

 A ordem desses acontecimentos acontecimentos se dá a partir de 1999, conforme apresentado na Figura 2. Em 1999, surgiu o primeiro modelo de serviço, o lançamento do Software como Serviço (SaaS), por meio do aplicativo de Gestão de Relacionamento ao Cliente (CRM), pela Salesforce.com ((Campbell-Kelly  ); em 2001, após a virada do século, Campbell-Kelly ); houve o surgimento da SOAP e W SDL, passos importantes na criação da Arquitetura Orientada a Serviços (SOA); em 2003, Harvard B.Shool publica

“It Does “It  Does Not Matter” ,

enfatizando a proposta de TI como utilidade pública; e em 2007, a Amazon anuncia o IaaS, no mesmo ano a SalesForce.com lança seu PaaS e, em 2011, o Gartner Group indica melhor posicionamento de mercado para SaaS, em relação à virtualização (CARVALHO, 2012).

2.2 Conceitos e definições Inicialmente, os dispositivos eram basicamente computadores de mesa, estações de trabalho e os chamados servidores, que armazenavam e transmitiam informações, como páginas da WEB e mensagens de e-mail (KUROSE, 2010). A TIC utilizava-se do recurso de compartilhamento da informação como uma de suas principais características, e a internet é um dos principais meios para tal. Segundo Tanenbaum (2010), a fusão dos computadores e das comunicações promoveu uma profunda influência na forma como os sistemas computacionais são organizados. O novo paradigma de tecnologia, chamado Cloud Computing ou Computação em Nuvem (traduzindo literalmente), representa muito bem esse novo cenário gerado. Alguns autores, como Taurion (2011), definem Cloud   como sendo

23

uma plataforma de fornecimento de serviços, infraestrutura, i nfraestrutura, plataforma e software sob demanda. Para a AWS6  Amazon (2014), "Computação em Nuvem", por definição, diz respeito à entrega sob demanda de recursos da TIC e aplicativos pela internet, com modelo de definição de preço conforme a utilização. Esses recursos podem ser dinamicamente reconfigurados para se ajustar a uma carga variável (escala), permitindo também uma melhor utilização dos recursos. Esse conjunto de recursos é tipicamente explorado por um modelo Pay-per-use  Pay-per-use  (pague pelo uso), em que as garantias são oferecidas pelo provedor de infraestrutura por meio de SLAs personalizados. Para Alberto (2010), a SLA é um acordo entre provedor de serviço e seu cliente, determinando a qualidade mínima de serviço aceitável pelo cliente, existindo uma provisão dinâmica de recursos e contratação de diversos serviços da Nuvem. De acordo com Taurion (2011), a Computação em Nuvem não pode ser vista como uma iniciativa de simples cunho tecnológico, de melhoria de infraestrutura. Dada a significância das possibilidades de serviços, a Computação em Nuvem precisa ser considerada sob uma perspectiva mais ampla de estratégia, ou seja, representa r epresenta muito mais. A sua utilização promove progresso e melhorias qualitativas de serviços, além de provocar um reposicionamento da própria empresa no mercado. Vale ressaltar que a definição do NIST (National Institute of Standards and Technology ) é a que melhor representa conceito da Computação em Nuvem e que foi adotada neste trabalho:  A Computação em Nuvem é um modelo que possibilita acesso, de modo conveniente e sob demanda, a um conjunto de recursos computacionais configuráveis (por exemplo, redes, servidores, armazenamento, aplicações e serviços) que podem ser rapidamente adquiridos e liberados com mínimo esforço gerencial ou interação interação com o provedor de serviços (MELL; GRANCE, 2009, s.p.).

6 

Empresa americana provedora de serviços em nuvem. Amazon Web Services. Disponível em: http://www.aws.amazon.com. Acesso em : 16 de agosto de 2015.

24

2.3 Características Para Mahmood (2011), a computação em nuvem está se tornando uma das palavras chaves da indústria de TIC. A nuvem é uma metáfora para a Internet ou infraestrutura de comunicação entre os componentes arquiteturais, baseada em uma abstração que oculta a complexidade de infraestrutura. Cada parte dessa infraestrutura é provida como um serviço e, esses serviços são, normalmente, alocados em data centers, centers, utilizando hardware compartilhado para computação e armazenamento (SOUSA, 2012).  As características que representam representam o modelo de Computação em Nuvem para este trabalho, conforme Mell e Grance (2009), são:



Alocação de recursos sob demanda:   permite que o usuário possa

dimensionar a infraestrutura necessária de recursos computacionais sob demanda. Similar a um serviço sob demanda, esta característica permite que usuários solicitem recursos em tempo de execução à medida que necessitar. 

Amplo acesso à rede:  os recursos são disponibilizados através do ambiente

de rede e devem estar disponíveis para acesso através de uma ampla gama de dispositivos como tablets, tablets, PCs, smartphones, smartphones, entre outros. 

 de   de Pooling 

Recursos: os recursos computacionais do provedor de serviço

são estruturados para servir a múltiplos usuários utilizando um modelo multitennant  (MT),  (MT), que disponibiliza diferentes recursos físicos e virtuais de maneira dinâmica, conforme a necessidade do usuário. Há um senso de independência local, ou seja, o usuário não precisa ter conhecimento da localização física dos recursos computacionais, bastando apenas especificar a localização em um nível de abstração mais alto (país, estado etc.). 

Elasticidade e Escalabilidade: a elasticidade é a característica que permite

que os recursos disponíveis ao usuário pareçam ilimitados, pois tais recursos podem ser adicionados e removidos de maneira rápida e automática, conforme a necessidade da carga de trabalho. Por seu turno, a escalabilidade está relacionada com o requisito de aumento da capacidade de trabalho mediante a adição proporcional de recursos.

25



Serviço medido: os recursos de um provedor Nuvem são automaticamente

controlados e otimizados pela capacidade de medição em um nível de abstração adequado para o tipo de serviço. A utilização dos recursos pode ser controlada, monitorada e relatada com transparência entre o provedor e consumidor do serviço. Borges et al. (2011) al. (2011) entendem que este monitoramento m onitoramento agrega transparência tanto para o provedor quanto para o cliente, sendo que normalmente são utilizados contratos referentes aos serviços (SLA) para especificar as características dos serviços, parâmetros de qualidade (QoS) e determinar os valores que serão cobrados. Um SLA define os níveis de disponibilidade, funcionalidade, desempenho e outros atributos relativos aos serviços, incluindo penalidades para o caso de violação das regras por qualquer uma das partes. 

Disponibilidade: os recursos devem estar disponíveis através da rede,

estando acessíveis por meio de dispositivos computacionais padrões, promovendo sua utilização por plataformas heterogêneas, como por exemplo, telefones celulares, laptops, laptops, PDAs etc. Desta forma, a nuvem, aparentemente, seria um ponto de acesso centralizado para as necessidades computacionais dos seus usuários, estando disponível o tempo todo e em qualquer lugar (BORGES et al., 2011). al., 2011).  Além das características apresentadas pelo NIST, destacam-se também a terceirização, virtualização, tipologia da nuvem e modelos de serviços oferecidos. Cada uma dessas características é tratada com mais atenção nas subseções a seguir. 2.3.1 Terceirização Com o advento da Computação em Nuvem, surgiu um novo formato de terceirização e contratação de serviços, que foi a contratação de recursos tecnológicos da informação e comunicação como serviços ( Outsourcing 7).

7 

OUTSOURCING  –   –  delegação/contratação de serviços de terceiros. Disponível em: http://cio.com.br/gestao/2006/06/12/idgnoticia.2006-06-12.0095975170/ Acesso em : 08 de dezembro de 2015.

26

Conforme Ramalho (1994), terceirização é um movimento pelo qual se transfere a outra empresa tarefas, processos, atribuições e serviços administrativos, verticalizando ações dentro da própria empresa. Esse modelo traz consigo vários benefícios, desde compartilhamento de informação até o escalonamento de mais recursos, como também a flexibilidade de migração, em que o cliente pode escolher o que deve terceirizar e como deve terceirizar. Outra característica desse novo tipo de terceirização é que a cada dia estão sendo convertidos novos ambientes como serviços, aumentando cada vez mais esse  pool   de recursos, como segurança, música, comunicação, monitoramento, entre outros, possibilitando assim uma diversidade maior no momento de terceirizar. A terceirização é um formato de negócio que tem crescido bastante entre as empresas. O’Brien O’Brien (2007) apresenta alguns motivos para terceirização ter ceirização da TIC:



Acesso aos recursos globais:  o mesmo benefício de recursos e

habilidades proporcionados pela terceirização que é usado para grandes empresas também pode ser utilizado para pequenas empresas, mantendo a mesma qualidade de seus projetos. 

Economia: a terceirização de TI acaba sendo uma linha estratégica para

se otimizar orçamentos. Empresas que possuem uma terceirização bem estruturada chegam a economizar de 40% a 80%. 

Foco em competências essenciais:  com a terceirização, a empresa

cliente tem a possibilidade de direcionar a sua estratégia e seus processos ao que é realmente o seu negócio. 

Conseguir níveis flexíveis de funcionários: é possível utilizar uma gama

de profissionais qualificados para projetos específicos ou rotineiros. A terceirização permite a aquisição de uma especialidade necessária. 

Menor prazo para lançamento:   combinar a força de trabalho existente

com o apoio terceirizado pode permitir uma produção de 24 horas por dia. Essa somatória pode servir para encurtar prazos de projetos e, assim, até fornecer uma vantagem competitiva.

27

2.3.2 Virtualização Há dez anos, quando o tema "nuvem" ainda estava sendo apresentado, seu foco era serviços simples, dentro de uma infraestrutura pública. Assim como outros modelos, o que é bastante comum na tecnologia, ela evoluiu na sua forma de uso. A Virtualização passou por processo semelhante, desde a virtualização de hardware e seus sistemas operacionais, até virtualização de redes e serviços.  A ideia de virtualização surgiu na década de 1960, a partir de um projeto idealizado na International Business Machines (IBM), com o objetivo maior de melhorar a utilização dos recursos de um servidor mainframes (máquinas mainframes (máquinas e servidores de grande porte). O surgimento e crescimento de outros modelos computacionais e, principalmente, da arquitetura cliente/servidor fez com que o projeto idealizado fosse descontinuado. Após três décadas, o conceito de virtualização voltou com mais entusiasmo. O ambiente virtual possui uma ideia de computação distribuída, virtualizando máquinas, tecnologias e métodos para dar suporte a uma estrutura de softwares (BAUN; KUNZE, 2011). Nos últimos anos, com a evolução da tecnologia, o poder de processamento dos computadores aumentou significativamente, no entanto, na sua maioria, todo esse poder de processamento estava sendo subutilizado. Uma das qualidades da virtualização é dispor desses recursos computacionais e seu objetivo é oferecer esses recursos a quem deles necessita para trabalhar. A virtualização pode ser implantada na forma total e, para este modelo, é construída uma réplica da máquina física, de modo que não há necessidade de que o sistema operacional visitante seja modificado para ter ciência de que está sendo executado em uma máquina virtual e na forma de paravirtualização, em que o sistema operacional visitante tem que ser modificado para ser executada a máquina virtual. Entre as vantagens da virtualização, destacam-se a melhor exploração dos recursos de processamento, a economia energética e a redução no espaço físico utilizado. Diante do exposto, é possível afirmar que a Computação em Nuvem pode ser considerada o termo sucessor da virtualização, pois tem entre suas características, a virtualização de infraestrutura, plataforma, software e outros serviços (CARISSIMI, 2008).

28

2.3.3 Tipologia da Nuvem  Antes mesmo de se tratar do modelo de implantação da Computação em Nuvem, é importante ressaltar que os serviços oferecidos em nuvem possuem uma forte tendência a ser utilizado em diversas empresas, independentemente de seu porte. Em relação à forma como a Computação em Nuvem é disponibilizada ao usuário final, Armbrust et al. (2009) al. (2009) defendem as seguintes categorias: ● Nuvens públicas: os serviços são disponibilizados na Internet e o usuário paga somente pelo que usa. Desse modelo de negócio, surgiu o conceito de computação como utilidade. ● Nuvens privadas: são os data centers internos centers internos das organizações que não são disponibilizados publicamente. Motahari, Stephenson e Singhal (2009) argumentam que a CN é o resultado de uma evolução natural da infraestrutura de TI das empresas. ● Nuvens híbridas: constituem uma composição de duas ou mais infraestruturas de CN (pública, privada ou comunitária), sendo que as entidades ainda se comportam como únicas, porém ligadas por tecnologias proprietárias ou padronizadas que permitem a portabilidade de dados e de aplicação. ● Nuvens comunitárias: a infraestrutura de CN é disponibilizada para uso exclusivo de uma comunidade específica de consumidores em organizações com objetivos e preocupações em comum, tais como: missão, requisitos de segurança, políticas, dentre outras. A operação e a gestão desses sistemas podem ficar a cargo de uma ou de mais organizações de dentro da comunidade. ● Nuvens de propósitos específicos: as nuvens de propósitos específicos fornecem serviços direcionados a casos de uso específicos e funcionalidades dedicadas.

29

2.3.4 Modelos de serviços oferecidos No ambiente da Computação em Nuvem, Nuvem , há vários modelos de serviços. Esses ambientes permitem que sejam definidos padrões de arquitetura de acordo com as necessidades do momento. Quanto aos tipos de serviços oferecidos em Computação em Nuvem, Motahari-Nezhad et Motahari-Nezhad  et al. (2009) al. (2009) sugerem a seguinte classificação: ● Infraestrutura como Serviço (Infrastruc ture

): as a Servic e - Iaa IaaS  S 

são

recursos de hardware oferecidos como serviços para usuários f inais. Neste modelo de negócios, as empresas provedoras alugam recursos computacionais para clientes a um custo de utilização estabelecido por tempo de uso. ● Plataforma como Serviço (Platform

): as a Service - PaaS 

é o

oferecimento, na Internet, da infraestrutura de apoio para o ciclo de desenvolvimento de uma aplicação, desde o levantamento dos casos de uso, definição da arquitetura, codificação, testes e operação até a manutenção. ● Software como Serviço (Softw are

as a Service - SaaS  ):

conforme

descrito por Armbrust et al.  al.  (2009), neste modelo, as aplicações são oferecidas como serviços na Internet, quebrando o modelo tradicional de software sob encomenda. As aplicações comerciais dessa categoria utilizam diversos modelos de cobranças, dentre eles: o modelo de cobrança mensal, no qual o usuário paga uma mensalidade pela utilização do software; e um por número de usuários. ● Banco de dados como Serviço ( Database

): as a Serv ice - DaaS 

éo

oferecimento de banco de dados como serviços. Geralmente utiliza uma arquitetura propícia para atender a diversos usuários, sendo os dados desses usuários são armazenados em uma única tabela física.  Além dos tipos de serviços ofertados pela Nuvem já citados, surgiram outras conversões de serviços. Segundo Santos et al. (2012), al. (2012), existem diversos outros tipos de produtos oferecidos "como serviços", o que levou alguns autores a usar, mais recentemente, o termo “X”aaS, utilizado para qualquer serviço transformado em ambiente nuvem, que pode ser entendido como "qualquer-coisa como serviço", por exemplo:

30

- Segurança como Serviço – Serviço  – Security as a Service (SecaaS) - Comunicação como Serviço – Serviço  – Communcation as a Service (CaaS) - Monitoramento como Serviço – Serviço  – Monitoring as a Service (MaaS) Service (MaaS) - Música como Serviço – Serviço  – Music  Music as a Service (MuaaS)

2.4 Vantagens e Desvantagens  A Computação em Nuvem se apresenta com vários benefícios, dentre eles escalabilidade ao pagamento somente do que foi consumido. Mas sabe-se, como toda tecnologia, que também existem desvantagens que serão abordadas nos tópicos seguintes. 2.4.1 Vantagens  Acredita-se que a principal vantagem da Computação em Nuvens seja a comodidade que possibilita o acesso aos serviços de qualquer lugar, bastando apenas ter um computador com acesso à internet de qualidade, o que traz mobilidade e flexibilidade aos usuários. Para Taurion (2009), existem outras vantagens da computação em nuvem que podem ser destacadas:



A administração da nuvem pode se situar em torno de 1/5 do que seria seria

necessário em sistemas distribuídos fisicamente; fi sicamente; 

Uma das vantagens do modelo modelo de cloud é pagar apenas pelos recursos

utilizados; 

No modelo computação computação em nuvem, o risco financeiro é mensal mensal (usa e paga)

e pode-se acompanhar mais de perto como o dinheiro está sendo gasto; 

O modelo computação em nuvem retira da empresa empresa todo o trabalho e o custo custo

de administrar toda a parafernália tecnológica, que geralmente não é o seu “core business”. business”. De acordo com Reese (2009), a possibilidade de alocar os recursos somente quando forem necessários também elimina a necessidade da aquisição antecipada

31

de equipamentos de TI. Com isso, esse investimento pode ser utilizado em outras atividades estratégicas da empresa. 2.4.2 Desvantagens Na Info Online (2009), a pesquisa realizada entre os profissionais de segurança das maiores empresas americanas relatou que 53% desses profissionais estão com suas atenções redobradas após a adesão das soluções ao ambiente Nuvem. Isso mostra que a segurança da informação apresenta-se como uma das desvantagens da Computação em Nuvem. O quesito exposição de dados é um dos que mais preocupam esses profissionais, uma vez que as informações estão sujeitas a grande exposição de ataques. Toda essa preocupação demonstra uma vulnerabilidade baseada, geralmente, nas questões de de privacidade das informações informações que estão na nuvem. nuvem. Para Gizmodo (2009) uma das desvantagens é a vulnerabilidade a acesso não autorizado que proporciona problema em dimensão gigantesca, já que a proposta da simplicidade e conectividade fica à disposição do bem e do mal. Outra desvantagem que se pode citar, é o fato de que, para utilizar a computação em nuvem obrigatoriamente necessita-se de uma conexão constante com a internet, preferencialmente uma banda larga, pois ela não permite trabalhar sem que estejamos conectados.

2.5 Adoção/Migração Para Computação Em Nuvem

Segundo uma pesquisa realizada pela IDC Brasil, o mercado de Nuvem Pública somou cerca de US$ 64 milhões (FIGUEIREDO, 2013). O crescimento médio anual projetado entre 2010 e 2014 é de 66,2%, totalizando um mercado de US$ 491,4 milhões em 2014. Em 2010, o mercado de SaaS representou 32% (US$ 20,8 mi) do valor total de mercado. O mercado de PaaS obteve participação de 12% (US$ 7,7 mi) e o mercado de IaaS 56% (US$ 35,8 mi). Para 2014, a IDC espera que o mercado de SaaS represente 39% (US$ 192 mi) do total, o mercado de PaaS 8% (US$ 39 mi) e o

32

mercado de IaaS 53% (US$ 261 mi), isso representa alternativas diversificadas para o mercado Brasileiro. De acordo com Verderami (2013), essas empresas buscam mais alternativas para suporte no avanço de suas atividades, sendo que um dos principais aspectos apontados como condição de desenvolvimento de suas atividades são a valorização e a inovação. Embora esses números da IDC apresentem perspectivas positivas, as barreiras para a adoção do modelo no mercado corporativo nacional estão localizadas na adaptação cultural que corresponde a 84%, seguida pela segurança e custo, empatados em 21%, conforme relata pesquisa realizada por Jacquet e Cavassana (2012). Entretanto, é possível que as empresas brasileiras se tornarão muito mais agressiva em avançar seus planos de nuvem após o tradicional atraso em relação aos Estados Unidos e Europa, revela a pesquisa realizada pela Capgemini realizada com 415 tomadores de decisão (MARI, 2014).

2.6 Desafios para essa migração no Brasil

No Brasil, é provável que o grande desafio que influenciam na decisão das empresas brasileiras de aderir ou não para a Nuvem seja o cumprimento das normas e leis vigentes que tratam diretamente da produção, manipulação e divulgação da informação. Para algumas empresas provedoras de serviços, é possível que um dos grandes obstáculos seja o cumprimento dessas exigências, como deve ser atendido. Como exemplo disso, há a Instrução Normativa GSI/PR nº 1, de 13 de junho de 2008, disposta nos incisos de I a IX do artigo 2º, 2º , segundo o qual os fornecedores f ornecedores de serviços devem seguir essas normas estabelecidas, o que não se verifica em sua maioria. Nessa normativa, entende-se por:

I - política de Segurança da Informação e Comunicações:  documento aprovado pela autoridade responsável pelo órgão ou entidade da administração pública federal, direta e indireta, com o objetivo de fornecer diretrizes, critérios e suporte administrativo suficientes à implementação da segurança da informação e comunicações;

33

II - segurança da Informação e Comunicações:   ações que objetivam viabilizar e assegurar a disponibilidade, a integridade, a confidencialidade e a autenticidade das informações;

III - disponibilidade:  propriedade de que a informação esteja acessível e utilizável sob demanda por uma pessoa física ou determinado sistema, órgão ou entidade;

IV - integridade:  propriedade de que a informação não foi modificada ou destruída de maneira não autorizada ou acidental;

V - confidencialidade: propriedade de que a informação não esteja disponível ou revelada a pessoa física, sistema, órgão ou entidade não autorizado e credenciado;

VI - autenticidade: propriedade de que a informação foi produzida, expedida, modificada ou destruída por uma determinada pessoa física ou por um determinado sistema, órgão ou entidade;

VII - gestão de Segurança da Informação e Comunicações:   ações e métodos que visam à integração das atividades de gestão de riscos, gestão de continuidade do negócio, tratamento de incidentes, tratamento da informação, conformidade, credenciamento, segurança cibernética, segurança física, segurança lógica, segurança orgânica e segurança organizacional aos processos institucionais estratégicos, operacionais e táticos, não se limitando, portanto, à tecnologia da informação e comunicações; comunicações;

VIII - quebra de segurança:  ação ou omissão, intencional ou acidental, que resulta no comprometimento da segurança da informação e das comunicações;

IX - tratamento da informação: recepção, produção, reprodução, utilização, acesso, transporte, transmissão, distribuição, armazenamento, eliminação e controle da informação, inclusive as sigilosas. Para Harauz et al. (2009), existe outro desafio: a confiança. Ela é a grande preocupação no modelo de computação em nuvem. Para armazenar dados das empresas nas nuvens existem fatores f atores como jurisdição, responsabilização, responsabilização, privacidade e ameaças associadas à tecnologia de virtualização. Conforme os levantamentos do Núcleo de Pesquisa de Segurança em Computação em Nuvem, há alguns desafios que o governo brasileiro precisa enfrentar para a adesão da nuvem, como:

34

Perda da Governança: o gerenciamento dos riscos em segurança da informação gera complexidade, tanto para quem contrata como para quem fornece, na segurança de dados e informações, nas questões legais e contratuais, na auditoria e conformidade e na interoperabilidade e portabilidade.

Segurança técnica e operacional da Nuvem: implica na segurança de acessos físicos e lógicos, na virtualização, nas respostas a incidentes e nas análises forense, pois possui complexidade para execução de perícias e obtenção de evidências, desafios no gerenciamento de chaves criptográficas e, por fim, na segurança de aplicações com gerenciamento de mudanças e detecção de códigos maliciosos.

Desafios da legislação Brasileira: na qual constam as instruções normativas nº 1 e 14 (Complementar). Também na contratação de serviços de Tecnologia da Informação: SLTI/MP (IN-04). Bem como o acesso à informação regido pela lei de nº 12.527 e decreto nº 7.724. A lei 12.527, dita em seu artigo 3º: Os procedimentos previstos nesta Lei destinam-se a assegurar o direito fundamental de acesso à informação e devem ser executados em conformidade com os princípios básicos da administração pública e com as seguintes diretrizes: I - observância da publicidade como preceito geral e do sigilo como exceção; II - divulgação de informações de interesse público, independentemente de solicitações; III - utilização de meios de comunicação viabilizados pela tecnologia da informação; IV - fomento ao desenvolvimento da cultura de transparência na administração pública; V - desenvolvimento do controle social da administração pública.

Por fim, observa-se que tanto as leis como as normativas possuem uma preocupação muito forte com a segurança, o que nos leva a crer que o principal desafio enfrentado por parte das empresas brasileiras que pretendem migrar para a plataforma da Nuvem é a segurança.

35

2.7 Resumo do capítulo Neste capítulo, abordou-se o referencial teórico dessa dissertação. Foram contextualizados os principais conceitos e definições da computação em nuvem e aspectos dos acontecimentos na evolução da Utility Computing e Cloud Computing , assim como, o processo de Adoção dessa arquitetura e f inalizando com a abordagem dos principais desafios enfrentados pelas empresas brasileiras na adoção e permanência na Nuvem. O próximo capítulo aborda a metodologia utilizada para o desenvolvimento da pesquisa e detalhes relacionados aos meios de divulgação, público alvo, pré-teste, ferramentas utilizadas e planejamento amostral.

36

3 METODOLOGIA DA PESQUISA Este capítulo explana a metodologia da pesquisa, aplicando os conceitos e métodos utilizados neste estudo. Na seção 3.1 são apresentados os modelos de pesquisas, como pesquisa bibliográfica, pesquisa descritiva, pesquisa experimental e estudos exploratórios. A seção 3.2 apresenta a proposta da pesquisa e suas especificidades. A seção 3.3 cita os tópicos que foram investigados. Na seção 3.4, apresenta-se o Planejamento  Amostral da pesquisa sob três perspectivas: dados preliminares, empresas que não aderiram à Nuvem e; empresas que já estão utilizando algum serviço em Nuvem. Na seção 3.5, apresenta-se o Público Alvo, tendo em vista que o convite para a participação na pesquisa tentou alcançar o seguinte público: empresas de TIC, startups em startups em tecnologia, Federações de Tecnologia, Associações (indústria, comércio e tecnologia), Parques Tecnológicos e Instituições de Ensino Superior - IES (públicas e privadas). Na seção 3.6, encontra-se o Pré-Teste, com um espaço amostral de tamanho 20 (Vinte). A seção 3.7 traz os Meios de Divulgação: foram utilizados recursos da WEB (e-mail, blog, redes sociais, página web). Na seção 3.8, apresentamse os Recursos Utilizados, como ferramenta de implementação de pesquisa, Servidor EC2 da AWS, Gerenciador de Serviços, SGDB, ferramenta de estatísticas e ferramenta de mineração de Dados. E, por fim, a seção 3.9 apresenta o resumo do capítulo. Um trabalho científico origina-se de uma pesquisa, de caráter inédito, que vise ampliar a fronteira do conhecimento, que busque estabelecer novas relações de causalidade para fatos e fenômenos conhecidos ou que apresente novas conquistas para o respectivo campo e conhecimento (GIL, 2002). A pesquisa é entendida tanto como procedimento de fabricação do conhecimento, quanto como procedimento de aprendizagem (princípio científico e educativo), sendo parte integrante de todo processo reconstrutivo de conhecimento (DEMO, 2000).  A pesquisa realizada baseia-se em um estudo empírico e criterioso sobre Serviço em Nuvem, a fim de apresentar um quadro representativo da realidade brasileira em relação à migração e à satisfação acerca dessa arquitetura. Mais especificamente, a pesquisa constitui-se como exploratória de natureza descritiva e explicativa, buscando dados e informações sobre sistema de Computação em Nuvem.

37

O estudo baseia-se no viés da Ciência e TIC, por meio de um levantamento, coleta e análise de dados. Nesta pesquisa, foi aplicada a abordagem quantitativa. Para identificação desses aspectos, desenvolveu-se uma pesquisa ( Survey ), ), que se efetiva buscando na realidade dados e informações sobre alguns questionamentos no contexto da Computação em Nuvem.

3.1 Modelos da pesquisa Para Severino (2000), a classificação quanto aos tipos de pesquisa é feita da seguinte forma: pesquisa bibliográfica, pesquisa descritiva, pesquisa experimental e estudos exploratórios.  A Pesquisa Bibliográfica procura explicar um problema a partir de referências teóricas publicadas em documentos. Busca conhecer e analisar as contribuições culturais ou científicas do passado existentes sobre um determinado assunto, tema ou problema. Já a Pesquisa Descritiva: observa, registra, analisa e correlaciona fatos ou fenômenos (variáveis), sem manipulá-los. Procura descobrir, com a precisão possível, a frequência com que um fenômeno ocorre, sua relação e conexão com outros, sua natureza e características.  A Pesquisa Experimental: caracteriza-se por manipular diretamente as variáveis relacionadas com o objeto de estudo. Tem sua manipulação das variáveis proporcionando o estudo das relações entre causas e efeitos de um determinado fenômeno. Criam-se situações de controle para evitar a interferência de variáveis intervenientes. Os experimentos são de grande importância para qualquer que seja o manifesto. Existem três principais formas primárias de se conduzir uma investigação experimental: o experimento, o estudo de caso e o Survey  S urvey  (TRAVASSOS  (TRAVASSOS et al., al., 2002).  A experimentação possui dois tipos de conjuntos: quantitativo e o qualitativo, e pode ser utilizado na Computação em Nuvem o quantitativo. Para Travassos et al. (2002), al. (2002), existem três tipos de processos de experimentação que auxiliam estas atividades: laboratório, voluntários e mundo real. O Laboratório consiste na primeira etapa de experimentação, na qual é dado o início à análise da teoria, como também os testes das hipóteses que serão confrontadas com a realidade. Partindo do princípio de que os testes realizados em laboratório foram positivos e satisfatórios, eles passam a ser realizados com pessoas

38

dispostas a ser voluntárias, testando ou fazendo parte do experimento. Por fim, após certificar-se de que as etapas anteriores foram bem-sucedidas, passa-se mundo real (ou ambiente de produção), certificando-se e possibilitando que quando aplicado o experimento num ambiente real se obterá sucesso. Finalmente, os estudos exploratórios têm por objetivo familiarizar-se com o fenômeno ou obter nova percepção do mesmo e descobrir novas ideias. A pesquisa exploratória realiza descrições precisas da situação e quer descobrir as relações existentes entre os elementos componentes da mesma. Recomenda-se o estudo exploratório quando há poucos conhecimentos sobre o problema a ser estudado. Para o desenvolvimento dessa dissertação, a pesquisa constitui-se como exploratória de natureza descritiva e explicativa, buscando dados e informações sobre sistema de computação tradicional e de Computação em Nuvem. O estudo baseia-se no viés da Ciência e TIC, mediante um levantamento, coleta e análise de dados de um Survey . Nesta pesquisa dar-se-á ênfase à abordagem da análise quantitativa.

3.2 Propósitos da Pesquisa  A proposta da pesquisa é a realização de um estudo planejado, com abordagem exploratória e aspecto investigativo. A finalidade é encontrar respostas sobre os motivos ou razões para que as empresas deixem de adotar essa nova arquitetura ambientada em nuvem, bem como em relação ao nível de satisfação dos respondentes que usam a computação em nuvem. O propósito é encontrar um padrão de resposta por meio do aprendizado automático, possibilitando uma comparação com o modelo tradicional (infraestrutura local). Sua aplicação acontece no cenário das empresas de pequeno, médio e grande porte. Para mensurar a dimensão ou porte aproximado das empresas e organizações, levou-se em consideração o quadro efetivo (quantidade de colaboradores) e faturamento anual. Para a pesquisa, utilizou-se o conceito de interrogação direta dos respondentes por meio do preenchimento de formulário online  online  a fim de, em seguida, mediante análise quantitativa, obter as conclusões correspondentes aos dados coletados. Existem vários fatores a ser considerados e questionados, que nos norteiam a um estudo que tente responder essa questão da não adesão à nuvem e da satisfação.

39

 As organizações empresariais nacionais devem analisar a oferta dos serviços em nuvem disponível equacionando, por um lado, a sensibilidade dos dados e, por outro, a sua criticidade. Após essa análise, as organizações devem identificar os fornecedores de serviços de Computação em Nuvem em função do tipo de aplicações e das garantias disponibilizadas por estes fornecedores (COIMBRA, 2011). Outro fator importante a ser considerado pela nuvem é sua resiliência, sua capacidade de retomar o seu formato original em caso ou medida de contingência, ou seja, readaptar-se ao ambiente após situações críticas. O sucesso de tecnologias modernas depende, em muito, de sua eficácia, sua facilidade de uso do ponto de vista do usuário final, como também grau de segurança da informação e controle, pois a Computação em Nuvem é a nova e emergente TIC que muda a forma de consumir, contratar e acessar serviços.

3.3 Tópicos da Investigação Pesquisar é procurar responder, por meio de processos científicos, dúvidas e problemas que devem ser formulados. Só assim se desencadeia todo o processo de investigação. Mesmo com o apelo forte sobre redução de custos, a migração para a plataforma nuvem acontece de maneira tímida. Diante desse cenário, elaborou-se uma pesquisa investigativa com o propósito de mapear os motivos reais pelos quais as empresas não estão aderindo a essa arquitetura, como também avaliar o grau de satisfação do uso daqueles que já aderiram a essa TIC. Em resumo, os questionamentos foram elaborados com base nas linhas de investigação a seguir: 3.3.1 De natureza organizacional: •

Problema cultural - o modelo tradicional de implantação de tecnologia dentro das organizações ainda é muito forte. As empresas ainda não se habituaram à ideia de ter que migrar seus serviços para um ambiente externo a sua organização?

•

Maturidade organizacional - as empresas não possuem expertise o expertise o suficiente para migrarem para ambiente que não estão habituadas a utilizarem?

40

•

Resistência às mudanças  –  as mudanças não são vistas com bons olhos pelos colaboradores das organizações. Em consequência disso, passam a resistir a elas?

3.3.2 Relativo à Segurança: •

O serviço de nuvem Privada é confiável  – existe um questionamento sobre a segurança da nuvem privada, posto que o contratante opta em contratar esses serviços com a garantia da segurança de sua informação. Daí o questionamento: qual a garantia de que estas informações não serão utilizadas por mãos erradas?

•

Vulnerabilidade da informação  – os fornecedores devem garantir a segurança da informação. Conforme a Normativa de nº 1, no seu inciso VIII: “a quebra de segurança da origem a ação ou omissão, intencional ou acidental, que resulta no comprometimento da segurança da informação e das comunicações”. O questionamento que q ue se faz, pois é, se as empresas se sentem confortáveis com o serviço oferecido?

3.3.3 Da Qualidade dos serviços: •

Serviços oferecidos  – as empresas precisam investir na tecnologia da cloud   de que necessitam por meio de um fornecedor com experiência e conhecimentos em que possam confiar?

•

Disponibilidade  – os prestadores de serviços conseguem garantir a disponibilidade total do serviço/informação?

•

Desempenho dos serviços/Banda Larga  – as empresas não estão dispostas a partir para um serviço em nuvem com a baixa qualidade dos serviços oferecidos pelas nossas operadoras de banda larga?

41

3.3.4 Da Integração de ambiente: •

Migração total  – os serviços oferecidos possibilitam a migração total da estrutura das organizações?

•

Migração parcial  – esse processo pode ser migrado de forma parcial, como migração gradativa?

•

Ponto de integração  – as organizações não estão dispostas a abandonar de vez suas estruturas internas. Para isso necessitam de soluções que possam integrar estas partes com perfeição aderindo a ambientes híbridos de integração?

3.4 Planejamento Amostral (Questionamentos) Esta pesquisa possui um caráter exploratório investigativo por meio de um Survey , e seus resultados devem ser utilizados somente no âmbito acadêmico. A fim de tentar elucidar os tópicos de investigação, sua distribuição foi definida a partir de 25 (vinte e cinco) questionamentos, em 3 (três) perspectivas: 5 (cinco) questionamentos referentes aos dados preliminares da empresa ou organização; 9 (nove) questionamentos para as Organizações que NÃO utilizam serviços em nuvem; e 11 (onze) questionamentos para as organizações que já utilizam algum tipo de serviços em nuvem. Para a identificação das empresas, procedemos de alguns questionamentos divididos em três perspectivas: 3.4.1 Perspectivas da identificação da Empresa ou Organização (I): 1. Qual a área de atuação da sua Empresa/Organização? Empresa/Organização? 2. Qual o faturamento atual bruto (anual) da sua Empresa/Organização? Empresa/Organização? 3. Qual o número de funcionários de sua Empresa/Organização? Empresa/Organização? 4. Você é o principal responsável na empresa por decisões relacionados a investimentos em TIC? 5. Sua Empresa/Organização utiliza algum tipo de serviço da tecnologia em nuvem?

42

3.4.2 Perspectivas das empresas que ainda não aderiram à nuvem (II): 1. Por quais motivos sua Empresa/Organização não utilizaria a Tecnologia Nuvem? 2. Qual(is) tipo(s) de nuvem sua Empresa/Organização Empresa/Organização adquiriria? 3. Quais seriam os outros motivos específicos específicos para sua empresa não utilizar os serviços em nuvem? 4. Se sua Empresa/Organização Empresa/Organização resolvesse migrar para a nuvem, qual serviço utilizaria? 5. Qual(is) dessa(s) empresas e serviços sua Empresa/Organização Empresa/Organização contrataria? 6. Qual o comportamento da sua Empresa/Organização em relação à resistência às mudanças dos envolvidos nesse processo de migração? 7. De que forma a resistência à mudança impactou diretamente no processo de implantação de alguma tecnologia na sua Empresa/Organização? 8. Sua Empresa/Organização abortou algum projeto por motivo de resistência à mudança? 9. A sua Empresa/Organização se sente preparada preparada para migrar para ambiente em nuvem? 3.4.3 Perspectivas das empresas que fazem uso da tecnologia nuvem (III): 1. Qual(is) serviço(s) sua Empresa/Organização Empresa/Organização encontra-se utilizando? 2. Das características abaixo, indique qual(is) a sua Empresa/Organização possui(em) mais satisfação? 3. O serviço em nuvem que sua Empresa/Organização está utilizando no momento está atendendo bem? 4. Que tipo de nuvem sua Empresa/Organização Empresa/Organização utiliza? 5. Em caso de nuvem privada, sua Empresa/Organização sente-se confortável quanto à segurança na sua utilização? 6. Qual o percentual de redução de custo que sua empresa alcançou com a migração para a nuvem?

43

7. O diferencial da nuvem é justamente o preço, e essa prática pode provocar uma demanda muito grande e consequentemente uma redução na qualidade do serviço. Mesmo com essa possibilidade, sua empresa/organização está disposta a permanecer utilizando esses serviços? 8. Sua Empresa/Organização mede a qualidade dos serviços prestados pela nuvem? 9. Os serviços em nuvem são cobrados com base base em preços pré-acordados? 10.

Os custos com nuvem são rateados de acordo com o consumo de cada

área de negócio da sua Empresa/Organização? 11.

O serviço adquirido utiliza-se de auditorias externas para redirecionar o

plano estratégico da Empresa fornecedora da nuvem para melhorar a qualidade do serviço?

3.5 Públicos Alvos Procurou-se canalizar a pesquisa para um público bem específico, com o propósito de atingir os objetivos. Assim, foram f oram selecionadas empresas ligadas à TIC. Para alcançar o público alvo, utilizou-se como canal de comunicação a web, web, sendo encaminhado convite de participação na pesquisa, para os seguintes segmentos: Empresas de TIC; Startups em tecnologia; Federações de Tecnologia; Associações (Indústria, Comércio e Tecnologia); Parques Tecnológicos; Instituições de Ensino Superior – Superior – IES  IES (públicas e privadas) e Comercio Varejista e atacadista.

3.6 Pré-teste Utilizou-se o espaço amostral de tamanho 20 como pré-teste, entre os dias 1º e 10 de fevereiro de 2015, antes da liberação definitiva para os respondentes. Assim, identificou-se que seriam necessários alguns ajustes em algumas questões para melhor entendimento do usuário respondentes. Essas correções foram realizadas com o feedback   enviado ao e-mail dos respondentes, contendo os seguintes questionamentos:

44



Quanto tempo tempo você levou para responder responder o questionário?



As questões questões estão dispostas em uma ordem lógica? lógica?



Existe algum algum termo que que não esteja apresentado apresentado com com clareza?



Os conceitos abordados estão bem detalhados?



Se você fosse modificar alguma questão questão ou alternativa, alternativa, qual modificaria? modificaria?

 Após esse mapeamento, identificou-se a necessidade de algumas alterações, como por exemplo, utilizar o uso do condicional, em que a questão só fosse exibida dependendo da resposta de uma questão anterior. Também foi sugerida uma melhor ordenação nas perguntas. Algumas questões alinhavam-se melhor em uma determinada posição ou ordem. A ordem das questões também otimizou o tempo utilizado para responder ao questionário, que possuía uma média de 4,5 minutos.

3.7 Meios de divulgação Por tratar-se de um meio de longo alcance, foram utilizados recursos da web (e-mail, blog , redes sociais, página web) com web) com o intuito de divulgar esta pesquisa em diversas regiões do país, em especial redes sociais, tendo o LinkedIn como LinkedIn como ferramenta mais utilizada. Uma pesquisa realizada em 2014 pela agência Americana de mídias sociais, WE ARE SOCIAL8, divulgou um status da internet pelo mundo que reuniu e cruzou dados de diversas pesquisas de diferentes órgãos. Identificou-se que 49% da população brasileira encontra-se conectada de alguma forma à Internet, dentre os quais 43% encontram-se nas redes sociais. Daí o motivo pelo qual se escolheu as redes sociais como instrumento de divulgação da pesquisa. Não só os usuários comuns, mas também as empresas utilizam essas ferramentas como canal de comunicação entre os meios.

8 Agencia

Americana que promove pesquisas em mídias http://wearesocial.com.br/ Acesso em: 15 de outubro de 2015.

sociais.

Disponível

em:

45

3.8 Recursos Utilizados (Ferramentas) No desenvolvimento de uma pesquisa dessa natureza ( online), online), pode-se fazer uso de diversos recursos relacionados à implementação da pesquisa, para garantir que ela tivesse disponibilidade de acesso via Internet. Os recursos utilizados foram: 

Servidor EC2 da AWS;



Gerenciador de serviços XAMPP;



IDE de desenvolvimento desenvolvimento LIMESURVEY;



Sistema de Gerenciamento de Banco de dados MySql Server;



Ferramenta de estatística SPSS-IBM;



Ferramenta de WEKA 3.6.10.



Ferramenta de modelagem diaw.exe 0.97.2

3.9 Resumo do Capítulo Neste capítulo, foi apresentada a metodologia científica utilizada para o desenvolvimento deste trabalho dissertativo. Foi abordada também a classificação quanto ao tipo de pesquisa, como por exemplo: uma pesquisa de caráter experimental em Laboratório ou Voluntário ou Mundo Real, além de outras classificações. Para essa pesquisa, adotou-se um estudo planejado, com abordagem exploratória e aspecto investigativo. Também foram citados neste capítulo: tópicos de investigação, planejamento amostral, público alvo, meios de divulgação, pré-teste desta pesquisa. E, por fim, abordaram-se as principais ferramentas utilizadas que viabilizaram essa pesquisa. O capítulo seguinte aborda a coleta dos dados, apresentando gráficos e frequências gerados na pesquisa. Essas informações possibilitaram a descoberta do conhecimento através da análise dos resultados.

46

4 COLETA DOS DADOS Este capítulo tem como objetivo apresentar as f requências e gráficos coletados a partir das respostas dos participantes. Na seção 4.1 são apresentados os dados preliminares, com informações que possibilitam a identificação da dimensão das empresas ou organizações. A seção 4.2 apresenta as frequências e gráficos sob a perspectiva das empresas ou organizações que não utilizam computação em nuvem. Na seção 4.3, citam-se as frequências e gráficos sob a perspectiva das empresas ou organizações que utilizam computação em nuvem. E, por fim, a seção 4.4 apresenta o resumo do capítulo. Para viabilizar as respostas, o questionário ficou disponível aos respondentes durante os meses de março e abril de 2015. O objetivo foi atingir tanto as empresas que não utilizam a Computação em Nuvem, quanto as que já utilizam algum tipo de serviço em Nuvem. Foram coletadas informações de 432 (quatrocentos e trinta e dois) respondentes durante o período em que o estudo ficou disponível: 175 (cento e setenta e cinco) 41% responderam o formulário correspondente aos que não utilizam Nuvem, 92 (noventa e dois) 21% respondentes afirmaram utilizar algum tipo de tecnologia em Nuvem. Identificou-se que 25 (vinte e cinco) 6% responderam a ambos os formulários e 140 (cento e quarenta) 32% responderam de forma incompleta. A esses dois últimos grupos não será aplicada a análise do material coletado, partindo do princípio que não é possível identificar a resposta correta. Por meio dessa coleta, pode-se ter uma visão aproximada dos indícios que distanciam essas instituições da Nuvem, assim como, a identificação de algumas variáveis de satisfação entre as instituições que já utilizam a Computação em Nuvem. Os resultados foram distribuídos de acordo com as perspectivas definidas na metodologia da pesquisa. Definiu-se o tipo de questionário como Estruturado e Fechado, na ordem de preenchimento dos seguintes formulários:



DADOS PRELIMINARES;



EMPRESAS QUE NÃO NÃO UTILIZAM COMPUTAÇÃO EM NUVEM;



EMPRESAS QUE UTILIZAM COMPUTAÇÃO COMPUTAÇÃO EM NUVEM.

47

O Gráfico 1 permite uma visão geral dessa coleta. Para possibilitar a coleta dos dados, utilizou-se a ferramenta SPSS 9  (Ferramenta de Estatística da IBM) para geração das estatísticas e frequências referente aos dados brutos coletados.

Gráfico 1: Resultado Geral. Resposta em ambos os formulários 6%

Resultado Geral Não utiliza Nuvem 41%

Resposta incompleta 32%

Utiliza Nuvem 21% Fonte: próprio autor.

4.1 Dados preliminares  A apresentação dos dados preliminares está subdividida quanto ao teor do questionamento efetuado, conforme segue apresentado. 4.1.1 Segmento de atuação Fazer um primeiro questionamento sobre o segmento de atuação permite identificar quais os segmentos existentes entre os participantes da pesquisa. Assim, a primeira questão feita foi: qual foi:  qual a área de atuação das Empresa/Organização? Empresa/Organização? O Gráfico 2 a seguir permite uma visão mais detalhada do resultado dessa coleta.

9 Statistical

Package for the Social Sciences - pacote estatístico para as ciências sociais. Disponível em: www.ibm.com/software/products/pt/spss-stats-base Acesso em: 01 de outubro de 2015.

48

Gráfico 2: Área de atuação.

15,7%

Comércio Atacadista

16,5%

Comércio varejista

21,0%

Governamental 6,4%

Industrial

8,2%

Outros

32,2%

Prestação de Serviços Fonte: próprio autor.

Para esse item, os seguintes resultados foram coletados: as empresas que atuam no segmento de “Prestação de Serviço” (terceirização) obtiveram o maior número de respostas, com um total de 86 (32.20%); em seguida, o segmento “Governamental”, “Governamental”, com 55 (21.0%) respostas; o segmento de “Comercio Varejista” aparece em terceiro, com 44 (16.50%) respondentes; em seguida, o “Comércio “Comércio  Atacadista” com 42 (15.70%) (15.70%) respondentes; os “Outros segmentos” tiveram um total de 22 (8.20%) respondentes; respondentes; a “Indústria” teve 17 (6.40%) respondentes; e, por fim, a rea de “Finanças” não apresentou respondente.

4.1.2 Quanto ao faturamento anual Identificou-se qual o faturamento anual estabelecendo-se um intervalo de valores para as empresas respondentes. A questão feita foi: hoje, qual o faturamento bruto (anual) da sua Empresa/Organização? Empresa/Organização ? detalhada pode ser vista no Gráfico 3.

Temos uma representação mais

49

Gráfico 3: Faturamento anual

 Acima de 1 Bilhão

7,5% 16,5%

Entre: 1 milhão e 2 Milhões

30,7%

Entre: 10 Milhões e 1 Bilhão 18,0%

Entre: 2 milhões e 10 Milhões Entre: 500 mil e 1 Milhão

11,6%

Menos que 500 Mil

15,7%

Fonte: próprio autor.

Com 82 (30.70%) respondentes, encontram-se as empresas com o faturamento “Entre 10 milhões e 1 Bilhão”. 48 (18.00%) (18.00%) respondentes declararam que suas empresas faturam “Entre 2 e 10 milhões”, milhões” , enquanto que 44 (16.50%) dos respondentes declararam que seu faturamento está “Entre 1 e 2 milhões”. De acordo com 42 (15.70%), respondentes o faturamento é “Menor que 500 mil”. Para 31 (11.60%) respondentes, seu faturamento encontra-se “Acima 500 mil e 1 milhão”. E com 20 (7.50%) respondentes estão estão as empresas que faturam “Acima de 1 bilhão” de reais.

4.1.3 Quadro efetivo (Quantidade de colaboradores) Em linhas gerais, a identificação da quantidade de colaboradores tem o propósito de dimensionar o tamanho aproximado da empresa ou organização. Nesse sentido, a questão que se fez foi: qual o número de funcionários de sua Empresa/Organização? Empresa/Organização? O Gráfico 4 apresenta os resultados desse questionamento.

50

Gráfico 4: Quantidade de colaboradores. colaboradores.

32,2%

 Acima de 1000 colaboradores Entre: 101 e 200 colaboradores

6,0%

Entre: 201 a 500 colaboradores

6,4% 24,7%

Entre: 501 a 1000 colaboradores Entre: 51 e 100 colaboradores

7,1%

Entre:21 e a 50 colaboradores

12,0%

Menor que 20 colaboradores

11,6%

Fonte: próprio autor.

Coletou-se que 86 (32.20%) respondentes possuem “Acima de 1000 colaboradores”; colaboradores”; 66 (24.70%) respondentes encontram-se “Entre 501 a 1000 colaboradores”; colaboradores”; 31 (11.60%) (11.60%) respondentes possuem “Menos que 20 colaboradores” ; 32 (12.00%) (12.00%) respondentes estão “Entre 21 e 50 colaboradores”; colaboradores” ; 19 (7.10%) respondentes possuem “Entre 51 e 100 colaboradores” ; 17 (6.40%) respondentes estão “Entre 201 e 500 colaboradores”; colaboradores” ; e 16 (6.00%) respondentes encontram-se “Entre 101 e 200 colaboradores”. 4.1.4 Responsável pelos investimentos em TI Para este item do questionário, foi solicitada a identificação do participante com o propósito de garantir que a pesquisa fosse respondida pela pessoa certa, ou seja, se realmente quem respondeu possui poder de mudança dentro da Empresa ou Organização. A questão feita foi: você é o principal responsável na empresa por decisões relacionados à investimentos em TIC ? TIC ? Identificou-se que 190 (71.16%) dos respondentes afirmaram “não “não””, enquanto que 77 (28.84%) respondentes disseram que “sim “ sim””, que são os responsáveis pelas decisões relacionadas a investimentos na área de TIC.

51

4.1.5 Quanto à utilização da Nuvem  A partir dessa abordagem é possível separar um total de 267 respostas que serão utilizadas para a análise da pesquisa que utilizam Computação em Nuvem, e que

não

utilizam

Computação

em

Nuvem.

A

questão

feita

foi:

sua

Empresa/Organização utiliza algum tipo de serviço da tecnologia em nuvem? nuvem ? Identificou-se que 175 (65.54%) dos respondentes afirmaram que NÃO utilizam Computação em Nuvem, enquanto que 92 (34.46%) respondentes afirmaram que utilizam algum tipo de serviço da Computação em Nuvem.

4.2 Sob a perspectiva das Empresas ou Organizações que NÃO utilizam Computação em Nuvem Para direcionar as respostas dos respondentes que não utilizam a Computação em Nuvem, desenvolveu-se um formulário específico para essas respostas, dispostas entre as questões 6 e 14 do questionário. 4.2.1 Motivo para não utilizar nuvem Esta variável, juntamente com as outras, servirá como base no processo de identificação das razões da não migração para a Computação em Nuvem. Fez-se o seguinte questionamento: questionamento: por  por quais motivos sua Empresa/Organização não utilizaria a Tecnologia Nuvem? Nuvem? O Gráfico 5 apresenta dos resultados para este questionamento.

Gráfico 5: Motivos para não utilizar nuvem.

Não queremos um serviço como este.

16,6%

Não pretendemos pagar por um serviço como este.

16,6%

Não podemos pagar por um serviço como este. Estamos satisfeito com a estrutura atual. Fonte: próprio autor.

29,7% 37,1%

52

Os resultados foram os seguintes: 65 (37.10%) dos respondentes disseram “Estarem satisfeitos com a estrutura atual” de su a empresa ou organização; 36 (29.70%) (29.70%) dos respondentes disseram que “Não podem pagar por um serviç o como este”; este”; 29 (16.60%) (16.60%) dos respondentes disseram que “Nã o pretendem pagar um serviço como este”; 29 (16.60%) respondentes informaram “Não queremos um serviço como este”. 4.2.2 Quanto ao tipo de nuvem O tipo de nuvem pode ser visto como um serviço específico para determinada funcionalidade no qual o contratante pode adquirir. A queles contratantes cujo objetivo é garantir a confidencialidade da informação podem optar por Nuvem Privada. Já aqueles com o propósito de cooperação podem optar por Nuvem Comunitária. Os que têm características voltadas ao comércio a opção poderia ser uma Nuvem Pública. E, caso o contratante queira um ambiente diversificado, pode optar por Nuvem Híbrida. Nesse contexto, a questão feita foi: qual(is) tipo(s) de nuvem sua Empresa/Organização adquiriria? adquiriria ? O Gráfico 6 detalha as informações dos dados coleta.

Gráfico 6: Tipo de nuvem.

49,1%

Nuvem Privada 38,3%

Nuvem Pública

Nuvem Híbrida

Nuvem Comunitária

8,0%

4,6%

Fonte: próprio autor.

86 (49.10%) (49.10%) dos respondentes responderam que adquiriria “Nuvem Privada”; 67 (38.30%) (38.30%) respondentes optaram por “Nuvem Publica” ; “Nuvem Hibrida” obteve 14

53

(8.00%) respostas; e pela pel a “Nuvem Comunitria” somente 8 (4.6%) (4. 6%) dos respondentes tiveram essa preferência. 4.2.3 Motivos específicos Nesse quesito, a questão feita foi a seguinte: quais seriam os outros motivos específicos para sua empresa não utilizar os serviços em nuvem? nuvem? O Gráfico 7 detalha a informação coletada.

Gráfico 7: Motivos específicos QUALIDADE DO SERVIÇO INOPERABILIDADE

5,1% 6,3%

MANUTENUBILIDADE

9,1%

GARANTIA DE ENTREGA

9,7%

CONFIABILIDADE DA… SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO

29,1% 40,6%

Fonte: próprio autor.

Coletou-se o seguinte cenário: 71 (40.60%) dos respondentes não utilizariam nuvem por questões de “Segurança da Informação”;  Informação”;  51 (29.10%) respondentes informaram que a “Confiabilidade da informação” seria o pr incipal pr incipal motivo; 17 (9.70%) dos respondentes acham que “Garantia de entrega do serviço” é o fator principal para essa migração; para 16 (9.10%) respondentes, a “Manutenubilidade” é o  o   principal fator; 11 (6.30%) dos respondentes  julgam a “Inoperabilidade” como o como  o motivo maior para não aderir à arquitetura em nuvem; e 9 (5.10%) respondentes declararam que é a “Qualidade do Serviço” que impossibilita essa adesão.

54

4.2.4 Quanto à migração para um Serviço  A característica marcante da nuvem é oferecer diversos ambientes de tecnologia como serviços, desde infraestrutura até mesmo funcionalidade com especificidade bem peculiar. Para tal, realizou-se uma abordagem nesse sentido a partir da seguinte pergunta: se s e sua Empresa/Organização resolvesse migrar para a nuvem qual serviço utilizaria? utilizaria ? O Gráfico 8 representa estas informações com mais clareza.

Gráfico 8: Tipos de serviços.

12,6%

PAAS

17,7%

STAAS

19,4%

DAAS

21,7%

SAAS

28,6%

IAAS Fonte: próprio autor.

 A “Infraestrutura como Serviço” obteve 50  50   (28.60%) dos respondentes; “Software como Serviço” obteve 38 (21.70%) (21.7 0%) respondentes; 34 (19.40%) dos respondentes optaram por “Banco de dados como Serviço” ; 31 (17.70%) respondentes preferiram “Armazenamento como Serviço”; “ Plataforma como serviço” serviço ” obteve 22 (12.60%) das respostas; e, finalmente, “Forensic como Serviços” não obteve respostas. 4.2.5 Quanto ao provedor do Serviço  A Computação em Nuvem é uma grande aposta das empresas atualmente. Pensando nisso, empresas como Google, Amazon, Azure, 3Tera, HP, Intel e outras,

55

que são fornecedoras de soluções em tecnologia, estão realizando investimentos nesse segmento computacional cada vez maior, disponibilizando soluções nos mais diversificados tipos de serviços em nuvem. Sobre esse aspecto, a questão feita foi: qual(is) dessa(s) empresas e serviços sua Empresa/Organização contrataria? contrataria ? O Gráfico 9 define melhor essa coleta de dados.

Gráfico 9: Provedor de serviço.

3TERA

3,4%

INTEL

4,0%

 AZURE

6,3% 39,4%

 AMAZON

46,9%

GOOGLE

Fonte: próprio autor.

 A empresa Google, Google, com 82 (46.90%), possui a preferência dos respondentes; a Amazon em  Amazon em segundo lugar com 69 (39.40%) dos respondentes; a Azure a  Azure da  da Microsoft tem a preferência de 11 (6.30%) dos respondentes; a Intel   tem 11 (4.00%) respondentes; e a 3Tera obteve  não 3Tera obteve 4 (3.40%) das respostas, enquanto a Sun e Sun e a HP  não obtiveram respostas. 4.2.6 Relativo à resistência r esistência (Migração) Em linhas gerais, é possível que os projetos de implantação de tecnologia tendam a apresentar alguns motivos de resistências e, para identificar esse contexto, definiu-se uma abordagem baseada na seguinte questão: qual o comportamento da sua Empresa/Organização em relação a resistência à mudanças dos envolvidos nesse processo de migração? migração ? O Gráfico 10 representa melhor essa coleta.

56

Gráfico 10: Resistência à mudança.

Substituição da equipe

6,9%

44,0%

Rever os processos

De maneira imparcial

8,0%

Conscientização dos envolvidos

41,1%

Fonte: próprio autor.

Obtiveram-se as seguintes coletas: 77 dos 175 (44.00%) respondentes, “Revisariam os processos”; 72 (41.10%) respondentes afirmaram que trabalhariam a “Conscientização dos envolvidos”; 14 (8.00%) respondentes agiriam de “Maneira imparcial”; imparcial”; 12 (6.90%) dos respondentes “Substituiriam a equipe”; e  e  enquanto 31 (17.71%) respondentes não responderam ou não opinaram nesta questão. 4.2.7 Relativo à resistência r esistência (Impacto) O propósito dessa abordagem é tentar identificar o impacto e de que forma os processos foram afetados pela resistência. O questionamento feito foi: de que forma a resistência à mudança impactou diretamente no processo de implantação de alguma tecnologia na sua Empresa/Organização? Empresa/Organização ? O Gráfico 11 pode detalhar melhor esses dados.

57

Gráfico 11: Impacto à mudança.

9,1%

Outros

37,7%

Nos prazos de entrega

Na qualidade final do produto/processo

33,1%

20,0%

Contornaríamos a situação

Fonte: próprio autor.

De alguma forma, o projeto sofre as consequências, se existe essa ocorrência de resistência à mudança. Com essa coleta, foi possível identificar alguns motivos: 66 (37.70%) dos respondentes afirmaram terem sido prejudicados na realização dos “Prazos de entrega”; entrega”; 58 (33.10%) (33.10%) respondentes afirmaram que a “Qualidade final do produto ou processo” foi diretamente afetada; 35 (20.00%) dos respondentes “Contornariam a situação”, caso houvesse resistência à mudança ; enquanto 16 (9.10%) (9.10%) dos respondentes tomariam “Outras soluções” para o problema. 4.2.8 Relativo à resistência r esistência (Fracasso)  Acredita-se que a resistência do usuário final talvez seja um dos principais problemas para que um projeto de implantação tecnológica tenha certa tendência ao fracasso. O propósito dessa questão é identificar as empresas ou organizações que abortaram algum tipo de projeto tecnológico em função da resistência do usuário. O questionamento foi: sua Empresa/Organização abortou algum projeto por motivo de resistência a mudança? Com a coleta, obtiveram-se os seguintes dados: 79 (45.14%) dos respondentes afirmaram que esse não foi o principal motivo para se abortar algum tipo de processo de implantação de tecnologia dentro da Empresa ou Organização; já 64 (36.57%) dos respondentes disseram que esse foi de fato o motivo principal para abortar um projeto

58

de tecnologia nas Empresas ou Organizações; não quiseram ou não opinaram 32 (18.29%) dos respondentes. 4.2.9 Quanto a estar preparada para migrar (Nuvem) Presume-se que a preparação das organizações para a migração a um ambiente Nuvem seja realizada com bastante planejamento. Nesse sentido, o que se questiona é se as Empresas ou Organizações encontram-se preparadas para a migração para a Nuvem. A questão feita foi: a sua Empresa/Organização se sente  preparada para migrar para ambiente em nuvem? Essa preparação para mudança pode ser vista melhor no Gráfico 12.

Gráfico 12: Preparação para migração.

24,6%

Totalmente

42,9%

Parcialmente

22,9%

Nos falta maturidade

Não pretendemos migrar 

9,7%

Fonte: próprio autor.

Identificou-se que dos 175 respondentes, 75 (42.90 %) estão “parcialmente “parcialmente preparados”; 43 preparados”; 43 (24.60%) (24.60%) dos respondentes se sentem “totalmente” preparados; preparado s; para 40 (22.90%) dos respondentes, “f alta alta maturidade” no processo de migração ; e 17 (9.70%) (9.70%) respondentes “não pretendem migrar” para um ambiente em nuvem definitivamente.

59

4.3 Sob a perspectiva perspectiva das Empresas ou Organizações que utilizam Computação em Nuvem Para direcionar as respostas dos respondentes que utilizam algum tipo de serviço da Computação em Nuvem, desenvolveu-se um formulário específico. Nesse formulário, atingiu-se 92 respondentes e as questões foram dispostas entre os números 15 e 25. 4.3.1 Quanto aos serviços utilizados Para este questionamento procurou-se identificar qual tipo de nuvem é utilizado. A pergunta foi: qual(is) serviço(s) sua Empresa/Organização encontra-se utilizando? Os dados estão representados no Gráfico 13.

Gráfico 13: Serviços utilizados.

BD como serviço Plataforma como serviço  Armazenamento como Serviço

6,5% 12,0% 13,0%

Infraestrutura como Serviço Software como Serviço

26,1% 42,4%

Fonte: próprio autor.

Neste questionamento obteve-se o seguinte resultado: dos 92 respondentes, 39 (42.40%) afirmaram utilizar “Software como Serviço”; “Infraestrutura como Serviço” representa a preferência de 24 (26.10%) dos respondentes; “Armazenamento como com o Serviço”  Serviço”  foi mencionado por 12 (13.00%) dos respondentes; “Plataforma como Serviço” representa a preferência de d e 11 (12.0%) dos respondentes; e “Banco de dados como Serviço”  Serviço”  foi a preferência de 6 (6.52%) dos respondentes. “Forensic como Serviço” Serviço” não obteve resultados.

60

4.3.2 Quanto ao grau de satisfação (Serviços utilizados) Também se optou pela identificação do grau de satisfação dos contratantes dos serviços utilizados no momento. A indagação feita foi: das características abaixo indique qual(is) a sua Empresa/Organização possui(em) mais satisfação? Esta coleta de dados pode ser visualizada no Gráfico 14.

Gráfico 14: Satisfação dos serviços.

Qualidade do serviço

13,0%

Escalabilidade

13,0% 19,6%

Segurança Preço

27,2%

Disponibilidade

27,2%

Fonte: próprio autor.

Coletaram-se as seguintes respostas:

“Disponibilidade” apresenta

a

característica de satisfação para 25 (27.20%) dos respondentes  –   –  a mesma quantidade se verificou em relação ao a o “Preço”; “Segurança” é representada por 18 (19.60%) dos respondentes;

“Escalabilidade” apresenta 12 (13.00%) (13.00 %) dos

respondentes; e “Qualidade dos Serviços” apresenta 12 (13.00%) (13 .00%) dos respondentes. 4.3.3 Quanto à satisfação (Atendimento) Outro item a ser identificado foi referente aos serviços ofertados se estão atendendo as expectativas dos contratantes. Fez-se, então, a seguinte pergunta: o serviço em nuvem que sua Empresa/Organização está utilizando no momento está atendendo bem? O Gráfico 15 detalha esses dados.

61

Gráfico 15: Satisfação quanto ao fornecedor.

39,1%

Regular 

60,9%

Bom

Fonte: próprio autor.

Para este questionamento, procurou-se identificar o nível de satisfação em relação aos serviços utilizados no momento: 56 (60.90%) dos respondentes classificam o ser viço viço utilizado como “Bom”; 36 “Bom”;  36 (39.10%) dos respondentes disseram que é “Regular”; e não houve respostas para “Péssimos” . 4.3.4 Quanto ao tipo de nuvem utilizada Para esta questão, identificou-se qual o tipo de nuvem que os contratantes estão utilizando no momento. A pergunta feita foi: que tipo de nuvem sua Empresa/Organização Empresa/Organização utiliza? Para representar essa coleta temos o Gráfico 16.

Gráfico 16: Tipo de nuvem sendo utilizada.

44,6%

Nuvem Privada

Nuvem Híbrida

25,0%

30,4%

Nuvem Pública

Fonte: próprio autor.

62

O resultado dessa questão foram os seguintes: a “Nuvem Privada” possui Privada”  possui 41 (44.60%) dos respondentes; 28 (30.40%) dos respondentes representam a “Nuvem Pública” Pública”;; e em seguida aparece a “Nuvem Hí Híbrida”, brida”, com 23 (25.00%) dos respondentes. Nenhum respondente optou por “Nuvem Comunitria”.

4.3.5 Segurança da Nuvem Privada  A segurança segurança de ambiente computacional computacional possui seus questionamentos questionamentos e, com a Computação em Nuvem, é provável que este seja um dos principais temas discutidos entre os contratantes e investidores. Para identificar qual o nível de satisfação das empresas em relação à segurança, questionou-se: questionou-se: em caso de nuvem  privada, sua Empresa/Organização Empresa/Organização sente-se confortável quanto à segurança na sua utilização? Para representar estes dados, apresenta-se o Gráfico 17.

Gráfico 17: Segurança da Nuvem Privada.

8,7%

Totalmente desconfortável

30,4%

Razoavelmente confortável 25,0%

Pouco confortável

32,6%

Muito confortável Ligeiramente desconfortável

3,3%

Fonte: próprio autor.

Verificou-se o seguinte resultado: 30 (32.60%) dos respondentes afirmaram estar “Muito Confortvel” com a segurança do  serviço contratado; 28 (30.40%) dos respondentes informaram estar “Razoavelmente “Razoavelmente Confortável”; Confortáve l”;   8 (8.70%) dos respondentes referiram estar “Totalmente Desconfortvel” em relação à segurança da

63

Computação em Nuvem; com 23 respostas (25.00 %) estão os “Poucos Confortveis” ; e “Ligeiramente Confortvel” com 3 com  3 (3.30%).

4.3.6 Quanto à redução de custo Existe um apelo forte da Computação em Nuvem, que é a redução do custo nos investimentos. Para essa questão, o propósito é identificar se as empresas que aderiram realmente alcançaram essa redução em seus custos. A indagação feita foi: qual o percentual de redução de custo que sua empresa alcançou com a migração  para a nuvem? Esses dados relacionados ao custo podem ser visualizados no Gráfico 18.

Gráfico 18: Redução de custo.

18,5%

Não houve redução de custo 7,6%

menos que 20%  Aproximadamente 40%

17,4%

 Aproximadamente 30%

17,4% 32,6%

 Aproximadamente 20%  Acima de 50%

6,5%

Fonte: próprio autor.

Como resultado, constatou-se o que segue: 30 (32.60%) dos respondentes disseram ter reduzido “Aproximadamente 20%” nos custos; 13 (18.50%) dos respondentes afirmaram que “Não houve redução” de custo c usto com a contratação da Nuvem; 12 (17.40%) (17.40%) dos respondentes afirmaram ter reduzido “Aproximadamente 30%” dos custos com o investimento da Computação em Nuvem; 12 (17.40%) dos respondentes afirmaram ter reduzido “ Aproximadamente “ Aproximadamente 40%” 40%”; 6 dos (6.50%) dos respondentes

consideram

que

houve

“Aproximadamente de 50%” dos investimentos. investimentos.

uma

redução

considerável

de

64

4.3.7 Quanto à demanda dos serviços É possível que a Computação em Nuvem esteja ganhando cada vez mais espaço entre as tecnologias, ocasionando uma concorrência entre os usuários dos serviços, o que gerou o seguinte questionamento: caso os serviços tenham baixa qualidade em função da demanda, qual seria a atitude dos contratantes? A indagação foi feita da seguinte forma: o diferencial da nuvem é justamente o preço, essa pr ática  pode provocar uma demanda muito grande e consequentemente consequentemente uma redução na qualidade do serviço. Mesmo com essa possibilidade, sua Empresa/Organização Empresa/Organização está disposta a permanecer utilizando esses serviços? O Gráfico 19 representa melhor essa coleta.

Gráfico 19: Demanda do serviço.

47,8%

Escalaríamos mais recurso

Cancelaríamos o contrato

14,1%

38,0%

 Aguardaríamos a solução

Fonte: próprio autor.

Obtiveram-se os seguintes dados: 44 (47.80%) dos respondentes afirmaram que “Escalariam mais recurso” para suprir as necessidades; 35 (38.00%) dos entrevistados afirmaram que não tomariam outra atitude, mas “Aguardariam uma solução” por parte  parte   dos fornecedores dos serviços; 13 (14.10%) dos respondentes afirmaram que “Cancelariam o Contrato” da prestação de serviços adquir idos. idos.

65

4.3.8 Quanto à qualidade dos serviços Para a adesão da Computação em Nuvem, a qualidade dos serviços ofertados é imprescindível no ato de contratar. A pesquisa realizada fez um levantamento sobre a medição dessa qualidade por parte dos contratantes desses serviços. Fez-se, assim, o seguinte questionamento: sua Empresa/Organização Empresa/Organização mede a qualidade dos serviços prestados pela nuvem?  A maioria dos respondentes (33 entrevistados, 35.87%) afirmou que não é medida a qualidade do serviço; 28 (30.43%) dos respondentes afirmaram que a qualidade é mensurada; não opinaram ou não responderam 31 (33.70%) dos entrevistados. 4.3.9 Quanto ao preço da Nuvem Os contratos firmados entre contratantes e contratados são regidos por acordos predefinidos entre as partes (SLA), e por isso realizou-se um questionamento sobre o atendimento ou não desse acordo. A pergunta foi: os serviços em nuvem são cobrados com base em preços pré-acordados? Nesse item, 42 (45.65%) dos respondentes afirmaram que estes acordos preestabelecidos em contrato são seguidos; 21 (22.83%) dos respondentes afirmaram que não são seguidos os acordos firmados em contratos no tocante aos preços praticados pelos serviços prestados; e 29 (31.52%) dos respondentes não opinaram ou não responderam r esponderam este questionamento. 4.3.10 Rateio de custo com Nuvem Mesmo com custo relativamente baixo da Computação em Nuvem, realizou-se um questionamento para tentar identificar se as empresas ou organizações contratantes fazem o rateio interno do investimento em Nuvem. O questionamento feito foi o seguinte: os custos com nuvem são rateados de acordo com o consumo de cada área de negócio da sua Empresa/Organização? Empresa/Organização? Coletaram-se os seguintes dados nessa amostragem: 36 (39.13%) dos respondentes afirmaram que não rateiam os custos da Nuvem internamente; 23

66

(25.00%) dos respondentes afirmaram que fazem o rateio; e 33 (35.87%) não opinaram ou não responderam essa questão. 4.3.11 Quanto à auditoria do fornecedor Os provedores de serviços em Nuvem possuem planejamentos para garantir a satisfação na qualidade dos serviços prestados aos seus contratantes. Questionou-se se os fornecedores fazem auditoria de seus processos para melhorar a qualidade de seus serviços. Fez-se a seguinte pergunta: o serviço adquirido utiliza-se de auditorias externas para redirecionar o plano estratégico da empresa fornecedora da Nuvem  para melhorar a qualidade do serviço? Para representar também essa coleta foi desenvolvido o Gráfico 20.

Gráfico 20: Melhoria dos serviços.

Sempre

18,5%

37,0%

Quase sempre

44,6%

Nunca

Fonte: próprio autor.

Obtiveram-se as seguintes amostras: 41 (44.60%) afirmaram que os provedores de serviços em nuvem nunca realizaram a auditoria para melhorar a qualidade dos serviços ofertados; 34 (37.0%) dos respondentes afirmaram que quase sempre é realizada essa auditoria de melhoramento dos serviços ofertado; e 17 (18.50%) dos respondentes afirmaram que sempre é realizada essa atividade de melhoria.

67

4.4 Resumo do Capítulo

Neste capítulo apresentou-se a Coleta dos Dados, a partir de um total de 25 questões para esta pesquisa investigativa, cujas informações são pré-requisitos para o capítulo seguinte de Análise de Dados, em que se realiza um estudo comparativo entre as respostas com o objetivo de encontrar correlação, possibilitando a identificação dos melhores casos a partir do treinamento realizado. A distribuição dos gráficos foi apresentada de acordo com a perspectiva dos formulários (Dados Preliminares, Não Utilizam Nuvem e Utilizam Computação em Nuvem). No capítulo seguinte, aborda-se a análise dos resultados explicitados nesta seção, aplicando mineração de dados para descoberta do conhecimento e fazendo uso da tarefa de classificação com algoritmo inteligente J48 10 (Árvore de Decisão).

 Algoritmo de aprendizado para extração de conhecimento recodificado na linguagem JAVA, a partir do algoritmo C4.5, que foi escrito na linguagem C (REVINT, Nº 1 2013).

10

68

5 ANÁLISE DOS DADOS O capítulo de análise dos dados tem como objetivo encontrar as respostas para os questionamentos feitos nessa pesquisa. A partir dessas análises, serão apresentadas duas hipóteses como respostas para esta pesquisa. Na seção 5.1 apresentam-se os conceitos e as definições sobre mineração de dados, bem como as etapas que compõem a descoberta do conhecimento a partir da mineração. Outro tópico dessa seção é o aprendizado automático e classificação por árvore de decisão. A seção 5.2 apresenta a extração do conhecimento através dos conjuntos de treinamentos com os respondentes que não usam Nuvem e com aqueles que utilizam o serviço. Na seção 5.3, apresentam-se as discussões dos resultados, apresentando os melhores casos descritos em cada hipótese. E, por fim, na seção 5.4, o resumo do capítulo.

5.1 Mineração de dados e Aprendizado Aprendizado automático Para a etapa de análise, utilizou-se a ferramenta WEKA 3.6 (Ferramenta de aprendizado automático), que foi fundamental no processo de aprendizado e construção do conhecimento. Criou-se um conjunto de treinamento baseado nas respostas dos participantes com as instâncias de quem usa ou não a Computação em Nuvem. A partir desse conjunto de treinamento, realizou-se o processamento dos dados visando à descoberta de conhecimento, utilizando-se para isso algoritmos inteligentes da área de Inteligência Artificial, especificamente o aprendizado automático. Nos testes, utilizaram-se algumas técnicas existentes na ferramenta WEKA, que é um Software livre do tipo Open Source  Source  (Código aberto) para mineração de dados, implementada em Java e que foi desenvolvida por um grupo de pesquisadores da Universidade de Waikato na Nova Zelândia. É provável que a ferramenta WEKA tenha se consolidado como a ferramenta de Data Mining 11 mais utilizada em ambiente acadêmico, apresentando recursos de mineração como: classificação, clusterização e associação, tendo disponível, para cada técnica, diversos algoritmos inteligentes.

11 Mineração

de dados é a exploração e análise de grandes quantidades de dados, a fim de descobrir padrões e regras significativas (BERRY e LINOFF, 2004).

69

Com base nesses recursos, optou-se pela utilização dessa ferramenta com o propósito de encontrar a melhor técnica, e consequentemente o melhor resultado minerado. 5.1.1 Mineração de dados Para a extração e descoberta do conhecimento nessa pesquisa, utilizar-se-á a técnica de Mineração de Dados, também conhecida como processo KDD, do inglês knowledge-discovery in databases. databases . Essa técnica surgiu nos anos 80 com a necessidade de analisar dados volumosos.  A KDD trata-se de uma área de conhecimento multidisciplinar que abrange as áreas de Inteligência Artificial, aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, redes neurais, sistemas especialistas e principalmente tecnologia em banco de dados. Pode-se, assim, dizer que KDD é um processo de extração e descoberta do conhecimento através da mineração de uma base de dados. Segundo Silberschatz (2006), Mineração de Dados é definida como sendo um processo de analisar grandes bancos de dados de forma semiautomática para encontrar padrões úteis. Já para Fayyad et al . (1996): “processo, não trivial, de extração de informações implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente úteis, a partir dos dados armazenados em um banco de dados”.  A Figura 4 apresenta uma visão aproximada do processo de mineração de dados com as seguintes etapas: entrada de dados, pré-processamento dos dados (recursos, dimensionalidade, normalização e subconjunto de dados), Mineração dos Dados e pós-processamento dos dados (padrões de filtragem, visualização e interpretação de padrões).

Figura 3: Etapas do processo de descobrimento de em Data Mining.

70

Fonte: Tan et al. (2009, al. (2009, p. 4) – 4) – adaptado.  adaptado.

Para se chegar ao conhecimento, além dos processamentos vistos na figura 4, a mineração possui outras fases desse processo CRISP-DM, de acordo com Larose (2005):

1. Entendimento dos Negócios:  nessa etapa, o foco é entender qual o objetivo que se deseja atingir com a Mineração de Dados. O entendimento do negócio irá ajudar nas próximas etapas.

2. Entendimento dos Dados: as fontes fornecedoras dos dados podem vir de diversos locais e possuírem diversos formatos

3. Preparação dos Dados: devido às diversas origens possíveis, é comum que os dados não estejam preparados para que os métodos de Mineração de Dados sejam aplicados diretamente.

4. Modelagem: é nesta fase que as técnicas (algoritmos) de mineração serão aplicadas.

5. Avaliação: considerada uma fase crítica do processo de mineração, nesta etapa é necessária a participação de especialistas nos dados, conhecedores do negócio e tomadores de decisão.

6. Distribuição: após executado o modelo com os dados reais e completos é necessário que os envolvidos conheçam os resultados. 5.1.2 Aprendizado Automático  Aprendizagem de Máquina, ou Machine learning , como também é conhecida, é uma técnica que permite que o computador aprenda ou aperfeiçoe seu desempenho em certas tarefas através de algoritmos inteligentes: é conhecida como aprendizagem de máquina que é um subcampo da Inteligência Artificial. Para Russell e Norvig (2003), a Inteligência Artificial é uma das ciências mais recentes, que atualmente abrange uma variedade enorme de subcampos, que vão desde áreas de uso geral, como aprendizado e percepção, até tarefas mais específicas, como jogos de xadrez.

71

Na maioria utilizam os algoritmos de aprendizagem de máquina que identificam padrões dentro de um conjunto de dados. Alguns desses algoritmos existem há bastante tempo, sendo aplicados nas mais diferentes áreas de conhecimentos, indústria, meteorologia na previsão do tempo, na medicina com diagnóstico médico. Enfim, está sendo utilizada nos mais diversos ramos da ciência. 5.1.3 Classificação por Árvore de Decisão  A classificação por Árvore de Decisão Decisão é uma técnica de pode pode ser aplicada nos treinamentos Supervisionados

12e

Não-supervisionados 13. Sua aplicação é com o

objetivo de prever valores de variáveis do tipo categóricas. Por exemplo, pode-se criar um modelo para classificar os clientes de um estabelecimento como bom pagador ou mau pagador. Nesse cenário, a classificação estabelece as categorias existentes no treinamento. Camilo e Carlos (2009) fazem um detalhamento desse funcionamento da classificação por árvore de decisão: O método de classificação por Árvore de Decisão funciona como um fluxograma em forma de árvore, onde cada nó (não folha) indica um teste feito sobre um valor (por exemplo, (idade > 20). As ligações entre os nós representam os valores possíveis do teste do nó superior, e as folhas indicam a classe (categoria) a qual o registro pertence. Após a árvore de decisão montada, para classificarmos um novo registro, basta seguir o fluxo na árvore (mediante os testes nos nós não-folhas) começando no nó raiz até chegar a uma folha. Pela estrutura que formam, as árvores de decisões podem ser convertidas em Regras de Classificação.

 A árvore de decisão também pode ser gerada utilizando a configuração com podagem ou sem podagem, segundo Breiman (1998). Essa configuração é utilizada para prevenir o problema do overfitting, que overfitting, que é um ajuste demasiado dos dados de treinamento, e para melhorar a classificação deve-se realizar a poda ou não da árvore. Para esta classificação utilizou-se o algoritmo J48, embora existam outras técnicas/tarefas com outros algoritmos, como cluster   com algoritmo CobWeb,  Associação com algoritmo Apriori, entre outros. A justificativa da utilização desse Neste tipo de aprendizagem, existe um "professor" que avalia a resposta da rede ao padrão atual de inputs. inputs. Disponível em: http://home.isr.uc.pt/~paulo/PROJ/NN95/node31.html Acesso em 10 de dezembro de 2015. 13 Nesta forma de aprendizagem, não existe "professor". A rede tem de descobrir sozinha relações, padrões, regularidades ou categorias nos dados que lhe vão sendo apresentados e codificá-los nas saídas. Disponível em: http://home.isr.uc.pt/~paulo/PROJ/NN95/node31.html Acesso em 10 de dezembro de 2015. 12

72

algoritmo é que, além de ser um classificador comumente utilizado pela comunidade acadêmica, é possível trabalhar com variáveis categóricas e fácil interpretação dos resultados, ele também é um classificador baseado em árvore de decisão, que pode mostrar/evidenciar as relações que levam um determinado respondente a utilizar ou não nuvem. Outro fator motivador para usar a tarefa de classificação é a possibilidade de criar um modelo capaz de a partir dos questionamentos levantados, as perguntas comuns, ser possível predizer as evidências de utilização ou não da Computação em Nuvem, bem como o seu nível de satisfação. Para Camilo e Carlos (2009), o sucesso das árvores de decisão se deve ao fato de ser uma técnica extremamente simples, não necessita de parâmetros de configuração e geralmente tem um grau de assertividade muito bom. Apesar de ser uma técnica extremamente poderosa, é necessária uma análise detalhada dos dados que serão usados para garantir bons resultados.

5.2. Extração do conhecimento Para a extração do conhecimento a partir dos atributos quantitativos, foi utilizado o treinamento supervisionado, aplicando a tarefa de classificação com árvore de decisão, a partir da utilização do algoritmo de aprendizado J48 14. Isso permitiu a classificação das respostas e geração da árvore, utilizando-se do processamento “com poda” poda” e “sem poda” poda ”, no qual o conhecimento adquirido é representado por meio de regras. 5.2.1 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem O primeiro conjunto de treinamento foi projetado no intuito de identificar os participantes que não utilizam nuvem, com o classificador J48 gerando uma árvore para cada configuração utilizada (com e sem poda). Pode-se ter uma visão geral da árvore de decisão construída na figura presente no Apêndice B1 deste trabalho. Esse processamento foi realizado conforme as configurações padrões da ferramenta

14 Algoritmo

de aprendizado para extração de conhecimento recodificado na linguagem JAVA, a partir do algoritmo C4.5, que foi escrito na linguagem C (REVINT, Nº 1 2013).

73

WEKA, utilizando o Cross-Validation15 , no qual foi gerada uma árvore de tamanho 25 (vinte e cinco) e com 21 (vinte e uma) folhas. Na visualização em um nível mais detalhado, foram destacados da árvore gerada os principais ramos, a partir da classificação dos resultados para os vetores de atributos. Vale ressaltar que para todos os conjuntos de treinamentos realizaramse as configurações com podagem e sem podagem da árvore, a fim de encontrar os melhores casos nessas formações das árvores e suas folhas serão representadas pelo identificador R=resultado , como por exemplo, R1, R2, R3 ...Rn. 5.2.1.1 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem - Com poda Para a subárvore cujo o nó faturamento é entre “1 e 2 milhões/ano” milhões/ano ” e segmento, o classificador identificou os melhores resultados, que podem ser visualizados na Figura 5, onde os resultados r esultados são representados de R1 a R6.

Figura 4: Árvore de decisão  – Faturamento entre 1 e 2 Milhões.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas do segmento de “Comércio Varejista” cujo faturamento se

encontra entre 1 e 2 milhões anual. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 13 (treze) ocorrências do treinamento, sendo identificados 38.4% das instâncias classificadas incorretamente. Supõe-se que

15 

Técnica de treinamento utilizando uma Validação Cruzada. Disponível https://www.weka.de/suche/cross+validation Acesso em 02 de dezembro de 2015.

em:

74

estas empresas são de pequeno porte e que estão descobrindo um potencial na nuvem. 

(R2) Empresas do segmento de “Comércio Atacadista” cujo faturamento se

encontra entre 1 e 2 milhões anual. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 27 (vinte e sete) ocorrências do treinamento, sendo identificados 22.22% das instâncias classificadas incorretamente. É provável que empresas que atuam nesse nicho de mercado tenham uma tendência a aderir ainda mais ao ambiente Nuvem, de acordo com a classificação do treinamento. 

(R3) Empresas do segmento de “Prestação “Prestação de Serviços” Serviços ” e com faturamento fat uramento

entre 1 e 2 milhões m ilhões anual. O treinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 52 (cinquenta e duas) ocorrências do treinamento, sendo identificados 40.38% instâncias classificadas incorretamente. Vale lembrar que um treinamento pode ser considerado malsucedido se atingir acima de 50% das instâncias classificadas incorretamente das ocorrências processadas. Provavelmente, como se tratam de empresas de prestação de serviços com baixo faturamento, elas não tenham recursos para investir na Computação em Nuvem. 

(R4) Empresas do segmento “Industrial” cujo faturamento fatur amento encontra-se encontra -se entre

1 e 2 milhões anual. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 11 (onze) ocorrências do treinamento e 100% de acertos, o treinamento foi bem-sucedido para essa classificação. Pelo faturamento desse segmento, é provável que sejam indústrias pequenas e que estão apostando na Nuvem para o aumento do seu faturamento. 

(R5) As As empresas que atuam em em “OUTROS segmentos” segmentos ” com faturamento

entre 1 e 2 milhões anual. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 22 (vinte e duas) ocorrências do treinamento, sendo identificados 18.18% das instancias classificadas incorretamente. 

Vale ressaltar ressaltar que que para para essa essa ramificação ramificação o caso considerado insignificante

(R6) não foi detalhado nessa análise. Para a subarvore em que o nó faturamento é “menor “menor que 500 mil” mil ”  anual, o classificador identificou os melhores resultados que podem ser analisados na Figura 6, onde os resultados são representados de R1 a R6.

75

Figura 5: Árvore de decisão  – Faturamento Menos que 500 mil.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas Empresas do segmento de “Comércio Varejista” Varejista”  cujo faturamento é

menor que 500 mil anual. O treinamento classificou que 100% não utilizaria Nuvem, com base nas 14 (quatorze) ocorrências do treinamento para essa classificação. É possível que o faturamento seja o principal motivo para não investir na Computação em Nuvem, pois se tratam de empresas com faturamento muito baixo. 

(R6) Empresas do segmento “Governamental” Governamental” de faturamento inferior a 500

mil anual. O treinamento classificou que a maioria não utilizaria nuvem, com base nas 25 (vinte e cinco) ocorrências do treinamento, sendo identificado que 8.0% das instâncias foram classificadas incorretamente. Pressupõe-se que o faturamento também esteja associado à não adesão. 

  Para os resultados R2, R3, R4 e R5, o classificador considerou-os

insignificante em função das quantidades de ocorrências. Para a subárvore cujo o nó faturamento é acima de 1 (um) bilhão anual, o classificador identificou os melhores casos, que podem ser visualizados melhor na Figura 7, onde os resultados r esultados são representados de R1 a R6.

76

Figura 6: Árvore de decisão  – Faturamento Acima de 1 Bilhão.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas do segmento de “Comércio Varejista“ cujo Varejista“  cujo faturamento se

encontra acima de 1 Bilhão anual. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 5 (cinco) ocorrências do treinamento e 100% de acertos para essa classificação. Presume-se que esse resultado seja por conta da grande quantidade de estabelecimentos existentes hoje no Brasil. Alinhado a isto, pode-se dizer também que o fator redução de custo influencia esse resultado. 

(R2) Empresas do segmento de “Comércio Atacadista” Atacadista” cujo faturamento é

superior a 1 bilhão anual. O treinamento t reinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 11 (onze) ocorrências do treinamento, sendo identificadas 18.18% das instâncias classificadas incorretamente. De acordo com essa classificação, pode-se dizer que o faturamento da empresa não seja o principal motivo para a não adesão, pois faturam acima de 1 bilhão. Um fator que provavelmente influencie essa classificação é que as grandes empresas atacadistas estão migrando para o formato misto que é uma nova bandeira chamada Atacarejo 16 e essa especificação não foi abordada na pesquisa. 

(R4) Empresas do segmento “Industrial” Industrial”  cujo faturamento “Acima “Acima de 1

Bilhão” Bilhão” anual, o treinamento classificou que utilizaria nuvem com base nas 4 (quatro) ocorrências do treinamento, sendo identificado que 25% das instâncias foram classificadas incorretamente. Com esses dados, é provável que as 16 

Forma de comércio que mistura atacado de venda de mercadorias em grandes ou médias quantidades. Disponível em: http://www.atacarejo.com.br/ Acesso em: 2 de dezembro de 2015.

77

empresas desse segmento estejam em busca de redução de custo com o investimento em Nuvem. 

Para as classificações dos resultados R3, R5 e R6, o classificador

considerou os resultados insignificantes em virtude das quantidades das ocorrências. Para a subárvore com nó outros faturamentos, o classificador identificou os dois melhores casos, que são detalhados melhor na Figura 8, onde os resultados são representados de R1 a R3.

Figura 7: Árvore de decisão  – Outros Faturamentos

Fonte: próprio autor.



(R2) Empresas cujo cujo faturamento está está entre 2 milhões milhões e 10 milhões anual. O

treinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 48 (quarenta e oito) ocorrências do treinamento e 100% de acerto para essa classificação. 

(R3) Empresas com o faturamento faturamento entre 500 mil e 1 milhão anual. O

treinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 31 (trinta e uma) ocorrências realizadas pelo treinamento e 100% de acerto para essa classificação.

78

Presume-se que para esses casos os segmentos não possuam conhecimento suficiente para utilizar essa tecnologia. Somente o resultado R1 não possui significância para esta classificação. 5.2.1.2 Matriz de Confusão – Confusão  – Com  Com poda  A matriz de confusão quantifica quantos exemplos da base de dados utilizada seriam classificados corretamente pelo modelo construído e representado na diagonal principal, sendo que os que seriam classificados incorretamente são representados pela diagonal transversal. FONSECA (1994)  A importância da matriz de confusão é poder mostrar como o modelo de classificação se comporta com os dados obtidos através dos questionamentos, quantos casos ele acerta/erra, quantos são os falsos positivos. T ambém pode-se dizer que é um resultado geral das instâncias classificadas corretas ou incorretamente. Essa interpretabilidade pode ser vista na Tabela 1 com o resultado do conjunto de treinamento dos respondentes que não usam nuvem quando configurado com poda. O algoritmo classificador J48 apresentou os seguintes resultados na matriz de confusão:

Tabela 1: Matriz de Confusão não usa nuvem  – com poda.  A 150 26

B 25 66

Não Sim

Fonte: próprio autor.

Na interpretabilidade da matriz temos: na linha diagonal principal, representada pelos valores 150 (cento e cinquenta) e 66 (sessenta e seis), que somados encontrase o total 216 (duzentos e dezesseis) instâncias classificadas corretamente; corretamente; a mesma operação é realizada para a diagonal transversal, representada pelos valores 26 ( vinte e seis) e 25 (vinte e cinco), em que 51 (cinquenta e um) instâncias foram classificadas incorretamente gerando um total geral de 267 (duzentos e sessenta e sete) instâncias para ambas as diagonais.

79



Instâncias classificadas classificadas corretamente com porcentagem: (216/267)*100= (216/267)*100= 80.8989%.



Instâncias

classificadas

incorretamente

tiveram

a

porcentagem:

(51/267)*100= 19.1011% de acurácias. Em geral, pode-se concluir que o "erro médio" seria de 19.10%. Assim, prevêse que, quando se utilizar o modelo para classificar com poda, erra-se em 19.10% dos casos.

5.2.1.3 Treinamento com participantes que NÃO usam Nuvem - Sem poda Para o processamento desse treinamento, foi alterado o parâmetro de configuração (Unpruned = True), utilizando o Cross-Validation, Cross-Validation, essas configurações implicam no tamanho da árvore a ser gerada/classificada e, após essas alterações, gerando uma árvore de tamanho 62 (sessenta dois) nós com 52 (cinquenta e duas) folhas, podendo também influenciar a quantidade de acertos das ocorrências, ficando baixa. Após a geração da árvore destacaram-se seus ramos de acordo com as melhores classificações. A visão geral da árvore de decisão pode ser visualizada no  Apêndice B2 deste trabalho. Para a subárvore com os nós Total Colaborador e segmento Varejista, o classificador identificou os três melhores casos, detalhados na Figura 9, onde os resultados são representados de R1 a R7.

80

Figura 8: Árvore de decisão  – Total Colaborador e Varejista.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas com mais de 1000 colaboradores e segmento “Varejista” Varejista”. O

treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 3 (três) ocorrências do treinamento e somente 33.33% das instâncias classificadas incorretamente. É provável que essa ocorrência para esse atributo (Total de colaboradores) classifique essas empresas como sendo empresas de grande porte, talvez por essa razão elas estejam em busca da economia de recursos. 

(R6) Empresas com quantidade quantidade de colaboradores colaboradores entre 21 e 50 e segmento segmento

“Varejista” Varejista”. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base em 3 (três) ocorrências realizadas pelo treinamento e 33.33% das instâncias classificadas incorretamente. Mesmo com pouca ocorrência para essa classificação, mas consideradas suficientes para a análise, foi possível identificar que empresas pequenas possuem interesse na Nuvem. 

(R7) Empresas com menos de 20 colaboradores e segmento “Varejista” Varejista”. O

treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base em 6 (seis) ocorrências realizadas pelo treinamento e 33.33% das instâncias classificadas incorretamente. Embora essa quantidade de ocorrências tenha sido baixa, mas suficiente, é possível identificar na classificação que empresas com poucos colaboradores também estão utilizando Nuvem.

81



Para as classificações dos resultados R2, R3, R4 e R5, o classificador

considerou os dados insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. Para a subarvore com os nós Total Colaborador e segmento Atacadista, o classificador identificou os dois melhores casos, detalhados na Figura 10, onde os resultados são representados de R1 a R7.

Figura 9: Árvore de decisão  – Total Colaborador e Atacadista.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas com mais de 1000 colaboradores e segmento “ Atacadista”  Atacadista”.

O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 9 (nove) ocorrências do treinamento e 22.22% das instâncias classificadas incorretamente. Novamente, as quantidades das ocorrências nas respostas foram baixas, mas, mesmo assim, o classificador consegue identificar a utilização da nuvem com base no segmento e quantidade de colaborador. 

(R7) Empresas com menos de 20 colaboradores e segmentos segmentos “ Atacadista”  Atacadista”.

O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base em 13 (treze) ocorrências realizadas pelo treinamento e 7.69% das instâncias classificadas incorretamente. Para essa classificação, pode-se observar que existiu um

82

percentual de acerto muito bom, acredita-se que essa adesão seja por conta da expansão dos pequenos varejos. 

Para as classificações classificações dos resultados R2, R3, R3, R4, R5 e R6, R6, o classificador

considerou os números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. Para a subárvore com os nós Quantidade de Colaborador e segmento Prestação de Serviços, o classificador identificou os cinco melhores casos detalhados na Figura 11, onde os resultados são representados de R1 a R8.

Figura 10: Árvore de decisão  – Total Colaborador e Prestação de Serviços.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas com mais mais de 1000 colaboradores colaboradores e segmento segmento “Prestação “Prestação de

serviços” serviços”, cujo respondente é “Responsável “Responsável pela TIC” TIC ”. O treinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 25 (vinte e cinco) ocorrências do treinamento e 36% das instâncias classificadas incorretamente. Para esta classificação, há alguns atributos diversificados que são “Total de colaborador es”, es”, segmento de “Prestação “Prestação de serviço” serviço ” e se é “Responsável “Responsável pela TIC” TIC”. É provável que se trate de empresas de grande porte no segmento de prestação de serviços em virtude da quantidade de colaboradores acima de 1000 e que, mesmo sendo empresas grandes, é possível que não estejam

83

interessadas em investir na nuvem. Outra observação é o fato do respondente não ser o responsável pelas decisões dentro do setor de TIC, o que pode ter influenciado no resultado desse treinamento. 

(R2) Empresas com com mais de 1000 colaboradores colaboradores do segmento segmento “Prestação

de Serviços” Serviços”, cujo respondente é responsável pela TIC. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base nas 7 (sete) ocorrências do treinamento e 42.85% das instâncias classificadas incorretamente. Mesmo a ocorrência de erros para essa classificação tendo sido grande, se comparado ao número de vezes que isso acontece, é possível identificar a classificação correta, pois o respondente do questionário é o responsável pela TIC. Pressupõe-se que ele tenha poder de mudança dentro da organização, daí o fato de usar nuvem para essa classificação. 

(R4) Empresas com número número de colaboradores colaboradores entre 201 e 500 do segmento

“Prestação de Serviços” Serviços ”. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base em 4 (quatro) ocorrências realizadas pelo treinamento, sendo 25% das instâncias classificadas incorretamente. Novamente devido à quantidade de colaboradores, em que se pode categorizar como empresa de médio porte, presume-se que essa categoria e segmento também estejam aderindo à Nuvem. 

(R7) Empresas com número de colaboradores colaboradores entre 21 e 50 do segmento

“Prestação de Serviços” Serviços ”. O treinamento classificou que utilizaria Nuvem, com base em 4 (quatro) ocorrências realizadas pelo treinamento e 25% das instancias classificadas incorretamente. Essa classificação é um pouco semelhante à classificação das empresas “entre “entre 201 e 500 colaboradores” colaboradores ” e pode-se concluir que também nessa categoria as empresas estão aderindo à Nuvem. 

(R8) Empresas com menos de 20 colaboradores do segmento segmento “Prestação de

Serviços” Serviços”. O treinamento classificou que a maioria não utilizaria Nuvem, com base em 7 (sete) ocorrências realizadas pelo treinamento e 14.28% das instâncias classificadas incorretamente. Nessa classificação, pode-se perceber que se tratam de empresas de pequeno porte, daí presume-se que, para essas empresas, não existe interesse na Nuvem em virtude de recursos para o investimento.

84



  Para as classificações dos resultados R3, R5 e R6, o classificador

considerou os números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. Para a subárvore com o nó outros segmentos, o classificador identificou somente um caso, detalhado na Figura 12, onde os resultados são representados de R1 e R2.

Figura 11: Árvore de decisão  – Outros segmentos.

Fonte: próprio autor.



(R2) Para as empresas de “Outros “Outros segmentos” segmentos”, o treinamento classificou que

a maioria não utilizaria Nuvem, com base nas 22 (vinte e duas) ocorrências do treinamento e 18.18% das instâncias classificadas incorretamente. Nessa classificação, a quantidade de acertos é muito satisfatória, sendo possível que essas empresas classificadas não conheçam a tecnologia Nuvem, a partir do grau de acerto do classificador. 

Para o resultado da classificação R1 o treinamento não o considera

significante. 5.2.1.4 Matriz de Confusão – Confusão  – Sem  Sem poda Para o conjunto de treinamento dos respondentes que não usam nuvem, quando foi configurado como “SEM PODA”, PODA”, o algoritmo classificador J48 apresentou os seguintes resultados na matriz de confusão. A interpretabilidade pode ser vista na Tabela 2 com o resultado r esultado do conjunto de treinamento dos respondentes que não usam nuvem.

85

Tabela 2: Matriz de Confusão  – Sem poda.  A 151 23

B 24 69

Não Sim

Fonte: próprio autor.

Na interpretabilidade da matriz temos: na linha diagonal principal, representada pelos valores 151 (cento e cinquenta e um) e 69 (sessenta e nove), há um total 220 (duzentos e vinte) instâncias classificadas corretamente; a mesma operação é realizada para a diagonal transversal, representada pelos valores 23 (vinte e três) e 24 (vinte e quatro), totalizando 47 (quarenta e sete) instâncias classificadas incorretamente, gerando um total geral de 267 (duzentos e sessenta e sete) instâncias para ambas as diagonais.   Instâncias classificadas corretamente com porcentagem (220/267)*100=



82.397% de exatidão.   Instâncias classificadas incorretamente com procentagem (47/267)*100=



17.603% de inexatidão. Em geral, pode-se concluir que o "erro médio" seria de 17.603%. Assim, prevêse que, quando se utilizar o modelo para classificar sem poda, erra-se em 17.603% dos casos. 5.2.2 Treinamento com participantes que usam Nuvem - Satisfação  A outra linha de investigação desta pesquisa é identificar se as empresas que estão utilizando Nuvem no momento estão realmente satisfeitas com os serviços ofertados/utilizados. Com base nessa linha, foi desenvolvido um conjunto de treinamento para a verificação das hipóteses. Também para esse aprendizado automático, foram realizados os testes com a configuração com poda e sem poda, para verificar qual o melhor resultado encontrado. Outra situação realizada para esse treinamento foi a exclusão de alguns atributos que para a análise não tinham significância, como: auditoria de processos, rateio dos custos entre os setores da organização, preços praticados e outros. É

86

provável que esses atributos não tenham influência no grau de satisfação dos usuários de nuvem participantes dessa pesquisa. 5.2.2.1 Treinamento com participantes que usam Nuvem  – Com  – Com poda Para o processamento desse treinamento, permaneceu a configuração padrão utilizando o Cross-Validation, Cross-Validation, o que gerou uma árvore de tamanho 6 (seis) com 5 (cinco) folhas. Também nesta árvore, destacaram-se seus ramos de acordo com as melhores classificações. A visão geral da árvore de decisão se encontra no apêndice B3 desta dissertação. Para a subárvore cujo o nó a satisfação da Segurança da Nuvem Privada é questionada, o classificador identificou os melhores casos, detalhados na Figura 13, onde os resultados são representados de R1 a R4.

Figura 12: Árvore de decisão  – Segurança da Nuvem Privada.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas que estão utilizando utilizando Nuvem Privada e se sentem muito muito

confortáveis com a segurança. O treinamento classificou que essas empresas estão satisfeitas com esse serviço, pois o classificador realizou 30 (trinta) ocorrências, com 16.66% das instâncias classificadas incorretamente. É provável que essa classificação tenha sido encontrada porque as empresas se sentem seguras ao utilizarem Nuvem Privada, daí o nível de satisfação desses respondentes ter alcançado uma boa acurácia. 

  (R2) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão pouco

confortáveis com a segurança. O treinamento classificou que essas empresas estão pouco satisfeitas com esse serviço, pois o classificador realizou 23 (vinte

87

e três) ocorrências, com 39.130% das instâncias classificadas incorretamente. Como a Nuvem Privada foi identificada como “pouco confortável” confortável ”, é possível que isso tenha influenciado o resultado do treinamento. tr einamento. 

(R3) Empresas que estão estão utilizando Nuvem Privada Privada e estão razoavelmente

confortáveis com a segurança. O treinamento tr einamento classificou que, mesmo estando razoavelmente confortáveis, essas empresas estão satisfeitas com esse serviço, pois o classificador realizou 28 (vinte e oito) ocorrências com 32.142% das instâncias classificadas incorretamente. É possível que essas empresas não estejam focadas em acompanhar a qualidade do serviço de Nuvem Privada no momento. 

(R4) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão totalmente

desconfortáveis com a segurança. O treinamento classificou que essas empresas estão pouco satisfeitas com esse serviço, pois o classificador realizou 8 (oito) ocorrências com 25% das instâncias classificadas incorretamente. É possível que o atributo totalmente desconfortável tenha influenciado no resultado do treinamento. 5.2.2.2 Matriz de Confusão – Confusão  – Com  Com poda Para o conjunto de treinamento dos respondentes que usam nuvem quando foi configurado como “com “com poda” poda”, o algoritmo classificador J48 apresentou os seguintes resultados na matriz de confusão. Essa interpretabilidade pode ser vista na Tabela 3 com o resultado do conjunto de treinamento dos respondentes que usam nuvem.

Tabela 3: Matriz de Confusão Usa Nuvem  – Com poda.  A 42 19

B 14 17

Não Sim

Fonte: próprio autor.

Na interpretabilidade da matriz temos: na linha diagonal principal, representada pelos valores 42 (quarenta e dois) e 17 (dezessete), encontra-se o total 59 (cinquenta e nove) instâncias classificadas corretamente; a mesma operação é realizada para a diagonal transversal, representada pelos valores 19 (dezenove) e 14 (quatorze),

88

somando 33 (trinta e três) instâncias que foram classificadas incorretamente, gerando um total geral de 92 (noventa e dois) instâncias para ambas as diagonais. 

Instâncias classificadas corretamente corretamente com porcentagem porcentagem (59/92)100=

64.1304% de exatidão. 

Instâncias classificadas incorretamente com com porcentagem porcentagem (33/92)*100= (33/92)*100=

35.8696% de inexatidão. Em geral, pode-se concluir que o "erro médio" seria de 35.8696%. Assim, prevê-se que, quando se utilizar o modelo para classificar com poda, erra-se em 35.8696% dos casos. 5.2.2.3 Treinamento com participantes que usam Nuvem  – Sem  – Sem poda Para o processamento desse treinamento, alterou-se a configuração padrão parametrizando a propriedade (Unpruned ( Unpruned = True), True ), mantendo-se a opção de CrossValidation  Validation  com Folds = Folds = 10, gerando-se uma árvore de tamanho 46 com 38 folhas. Dessa árvore gerada, destacaram-se seus ramos de acordo com as melhores classificações. A visão geral da árvore de decisão se encontra no Apêndice B4 desta dissertação. Para a subárvore composta pelos nós satisfação da Segurança da Nuvem Privada e “Quantidade de colaborador ”, o classificador identificou os melhores casos, detalhados na Figura 14, onde os resultados são representados de R1 a R5.

Figura 13: Árvore de decisão  – Seg. da Nuvem Privada e Colaboradores

Fonte: próprio autor.

89



  (R1) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão muito

confortáveis com a segurança e possuem menos que 20 colaboradores. O treinamento classificou que essas empresas estão satisfeitas com a Computação em Nuvem, em virtude do item de segurança prestado no serviço, pois o classificador realizou 5 (cinco) ocorrências com 40% das instâncias classificadas incorretamente. Embora a quantidade de erros se aproxime de 50% do total de ocorrência, considera-se um bom resultado, tendo em vista que existe uma variável na classificação anterior que é “muito confortável” confortável”. 

  (R2) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão muito

confortáveis com a segurança e possuem entre 21 e 50 colaboradores. O treinamento classificou que essas empresas estão satisfeitas com a Computação em Nuvem, em função do item de segurança, pois o classificador realizou 5 (cinco) ocorrências com 25% das instâncias classificadas incorretamente. Embora a quantidade quantidade de erros erros se aproxime de 20% do total total de ocorrência, considerou-se um bom resultado. 

(R5) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão muito

confortáveis com o item de segurança e possuem mais de 1000 colaboradores. O treinamento resultou em 100% de exatidão, isso significa que estas empresas podem estar realmente satisfeitas com a Computação em Nuvem. Presume-se que são empresas de grande porte buscando melhorias em seu faturamento e redução de custo. 

Para as classificações classificações dos resultados R3 e R4, R4, o classificador classificador considerou os os

números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. Para a subarvore composta pelos nós satisfação da Segurança da Nuvem Privada, Redução de Custo e Tipo de Serviços Utilizados, o classificador identificou os melhores casos, detalhados na Figura 15, onde os resultados são representados de R1 a R9.

90

Figura 14: Árvore de decisão  –Seg. Nuvem Privada, Custo e Tipo de Serviço.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas que estão estão utilizando Nuvem Privada Privada e estão razoavelmente

confortáveis com a segurança e possuem redução de custo acima de 50%. O treinamento classificou que estão “Satisfeitas “Satisfeitas”” com a Computação em Nuvem, pois o classificador realizou 100% de acertos para essa classificação. Presumese que o fato de essas empresas estarem razoavelmente confortáveis com o item de segurança da Nuvem Privada não significa dizer que não estejam satisfeitas com a Computação em Nuvem de modo geral. Acredita-se que o que deve garantir a satisfação é a redução de custo, que é acima de 50% nos investimentos dos recursos. 

(R2) Empresas que estão estão utilizando Nuvem Privada Privada e estão razoavelmente

confortáveis com a segurança e possuem redução de custo de aproximadamente de 20%. O treinamento classificou que essas empresas estão satisfeitas com a Computação em Nuvem, em função da redução de custo, pois o classificador identificou 11 (onze) ocorrências com 9.09% das instâncias classificadas incorretamente. 

(R8) Empresas que estão estão utilizando Nuvem Privada Privada e estão razoavelmente

confortáveis com a segurança e possuem redução de custo aproximadamente de 30%. O treinamento classificou que estão satisfeitas com a Computação em

91

Nuvem em virtude da redução de custo, pois o classificador obteve 3 (três) ocorrências com 33.33% das instâncias classificadas incorretamente. É possível que o tipo de armazenamento para essa classificação tenha influenciado no classificador. 

  Para as classificações dos resultados R3, R4, R5, R6, R7 e R9, o

classificador considerou os números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. Para a subárvore composta pelos nós satisfação da Segurança da Nuvem Privada e Redução de Custo, o classificador identificou somente um caso, detalhado na Figura 16, onde os resultados são representados de R1 a R6.

Figura 15: Árvore de decisão  – Seg. da Nuvem Privada, Redução de custo.

Fonte: próprio autor.



(R4) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão totalmente

desconfortáveis com a segurança. O treinamento classificou que estão pouco satisfeitas com a adesão à Nuvem, pois o classificador realizou 100% corretamente para essa classificação. Presume-se que, mesmo tendo uma redução de custo de aproximadamente 40%, essas empresas estão desconfortáveis quanto à segurança da Nuvem Privada Pr ivada podendo existir algum fator externo que justifique essa insatisfação. 

Para as classificações classificações dos resultados R1, R2, R2, R3, R5 e R6, R6, o classificador

considerou os números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências.

92

Para a subárvore composta pelos nós satisfação da Segurança da Nuvem Privada, Segmento e Características da Nuvem, o classificador identificou somente um caso, detalhado na Figura 17, onde os resultados são representados de R1 a R5.

Figura 16: Árvore de decisão  –Nuvem Privada, Segmento e Características.

Fonte: próprio autor.



(R1) Empresas que estão utilizando Nuvem Privada e estão pouco

confortáveis e pertencem ao segmento seg mento de “Prestação “Prestação de serviços” serviços ”. O treinamento classificou que essas empresas estão pouco satisfeitas com a disponibilidade da Nuvem, pois o classificador realizou 4 ocorrências com 25% das instâncias classificadas incorretamente. É provável que essa classificação se dê em função da disponibilidade de recursos e, como são do segmento de prestação de serviços, elas dependem de outros fornecedores de serviços para executar suas demandas. 

Para as classificações dos resultados R2, R3, R4 e R5, o classificador

considerou os números insignificantes em virtude das quantidades de ocorrências. 5.2.2.4 Matriz de Confusão – Confusão  – Sem  Sem poda Para o conjunto de treinamento dos respondentes que usam nuvem quando foi configurado como “sem “sem poda” poda”, o algoritmo classificador J48 apresentou os seguintes

93

resultados na matriz de confusão. Essa interpretabilidade pode ser vista na Tabela 4 com o resultado do conjunto de treinamento dos respondentes que usam nuvem.

Tabela 4: Matriz de Confusão Usa Nuvem  – Sem poda.  A 37 23

B 19 13

Não Sim

Fonte: próprio autor.

Na interpretabilidade da matriz temos: na linha diagonal principal, representada pelos valores 37 (trinta e sete) e 13 (treze), encontra-se o total de 50 (cinquenta) instâncias classificadas corretamente; a mesma operação é realizada para a diagonal transversal, representada pelos valores 23 (vinte e três) e 19 (dezenove), somando 42 (quarenta e dois) instâncias que foram classificadas incorretamente, gerando um total geral de 92 (noventa e duas) instâncias para ambas as diagonais.   Instâncias classificadas corretamente com porcentagem (50/92)100=



54.3478% de exatidão.   Instâncias classificadas incorretamente com porcentagem (42/92)*100=



45.6522% de inexatidão. Em geral, pode-se concluir que o "erro médio" seria de 45.6522%. Assim, prevê-se que, quando se utilizar o modelo para classificar sem poda, erra-se em 45.6522% dos casos.

5.3 Discussão dos Resultados No que tange aos resultados, percebeu-se o desprezo de algumas variáveis por parte do algoritmo de classificação. Um fator a se considerar é a correlação entre as perguntas, sendo que nem todas essas perguntas possuíam uma paridade, o que impediu que fosse aplicada a análise final dessas respostas para os 25 vetores de atributos.  A forma como foi elaborada a pesquisa apresenta duas linhas de investigação investigação o que, consequentemente, gera duas hipóteses (para explicar o não uso da Nuvem e a satisfação do uso da Nuvem). Essas hipóteses evidenciarão a identificação dos

94

motivos da não adesão levando em conta os melhores casos do classificador, assim como os indicadores de satisfação por parte daqueles respondentes que já se encontram no ambiente computacional em Nuvem. Na Tabela 5, podem-se visualizar os casos em que se alcançou 100% de exatidão para os treinamentos realizados.

Tabela 5: Casos com 100% de acertos Conjunto Treinamento

Variáveis

Tipo Treino

Melhor Resultado

Instâncias Classificador

NÃO usa Nuvem

Segmento(indústrial) ROB >=1 e 2<= Mi

Com poda

R4

11 Sim

NÃO usa Nuvem

Segmento(Varejista)ROB <=500 Mil

Com poda

R1

14 Não

NÃO usa Nuvem

Segmento(Varejista)ROB >=1 Bi

Com poda

R1

5 Sim

NÃO usa Nuvem

Segmento(Outros) ROB >=2 e 10<= Mi

Com poda

R2

48 Não

NÃO usa Nuvem

Segmento(Outros) ROB >=500 e 1<= Mi

Com poda

R3

31 Não

Usa Nuvem

N.Privada Quantidade Colab. >= 1000

Sem poda

R5

15 Satisfeito

Usa Nuvem

N.Privada Redução de Custo >= 50%

Sem poda

R1

3 Satisfeito

Usa Nuvem

N.Privada Redução de Custo >= 40%

Sem poda

R4

4 Satisfeito

Fonte: próprio autor.

5.3.1 Hipótese para não usar Nuvem  A pesquisa investigativa realizada nesta dissertação abordou alguns aspectos na tentativa de encontrar variáveis como resposta da não adesão à Computação em Nuvem, tentando identificar questões bem específicas para nortear essa problemática. Nesta hipótese presume-se que o faturamento anual, de modo geral, talvez não seja o fator determinante para a não adesão à Computação em Nuvem, tendo em vista que o classificador identificou com 100% de exatidão nesse aspecto no treinamento. Empresas que faturam entre 2 milhões e 10 milhões anualmente, bem como empresas que faturam entre 500 mil e 1 milhão de Receita Operacional Bruta (ROB), são empresas de pequeno porte, conforme tabela de classificação do BNDES (2010). É possível que essas empresas não possuam recurso suficiente para esse tipo de investimento. Para Saraceni et al . (2011), mais de 90% das empresas brasileiras formalmente registradas são de pequeno e médio porte. Nesta pesquisa também se pôde concluir, por meio do treinamento, que os melhores casos das empresas que utilizaria Nuvem possuem um faturamento de entre 1 e 2 milhões anual e que as porcentagens com melhores nível de acertos estão nos segmentos de “Indústria”, “Comércio Atacadista” e “Varejista”. De De acordo com esse

95

faturamento (classificação BNDES), elas se enquadram em microempresas, o que leva a crer que, embora sejam empresas desse porte, elas estejam dispostas a sair da margem de microempresas e aumentar a sua ROB. Pode-se citar outra classificação interessante para essa hipótese, em que empresas que possuem o ROB acima de 1 bilhão e são do segmento “Varejista” que poderia estar na Nuvem por se tratar de empresas de grande porte. É provável que essas empresas possuam um nível de maturidade e conhecimento necessário para investir e aderir à Computação em Nuvem, seria esse, portanto, o motivo de o treinamento classificarem-nas dessa forma. Conclui-se também que é possível que a variável “quantidade de colaboradores” colaboradores ” não possua influência nos n os resultados da adesão ou não à Nuvem, segundo a classificação. Em linhas gerais, pode-se concluir que as variáveis que mais influenciam, segundo os treinamentos realizados, em classificar se uma empresa utilizaria ou não a Computação em Nuvem são as variáveis  segmento e faturamento das empresas, pois os resultados mais significativos foram apresentados nesses treinamentos.

5.3.2 Hipótese de satisfação em estar na nuvem Identificou-se que, quando o treinamento foi realizado utilizando a configuração de “com poda”, o classificador, por meio da validação cruzada, gerou a variável “segurança da Nuvem Privada” Privada ” como preponderante, pois os melhores casos possuem essa variável como nó principal da árvore de decisão gerada. Assim, podese concluir que o fator segurança influencia na satisfação final do contratante, pois o melhor caso classificado pelo algoritmo de classificação aponta os maiores níveis de exatidão para a empresa satisfeita com a contratação de algum tipo de serviço na Computação em Nuvem. J quando o treinamento foi realizado utilizando a configuração “s “ sem poda”, foi possível perceber o aumento de níveis da árvore, a partir das subárvores geradas. O classificador identificou que a varivel va rivel “r  “r edução edução de custo” é preponderante, quando o nível de satisfação com a segurança da Nuvem Privada é “r  “r azoavelmente azoavelmente confortvel” e a redução, acima de 50%, o treinamento possui 100% de acertos nas ocorrências,

96

o que nos leva a crer que a redução do custo é um dos principais responsáveis pela satisfação dos contratantes da Nuvem. Também se analisaram casos em que as empresas estão muito confortáveis com a segurança da Nuvem Privada e possuem mais de 1000 colaboradores. Presume-se que, embora não se tenha a representação r epresentação do faturamento e redução de custo nessa classificação, são empresas de grande porte pela quantidade de colaboradores. Nesse treinamento, alcançou-se exatidão de 100%, no qual se pôde perceber que a segurança da Nuvem Privada influenciou essa satisfação. Outra classificação importante está relacionada à situação de conforto apresentada pela utilização da Nuvem Privada. Privada . Quando é “pouco “ pouco confortvel” e o segmento da empresa é “Comércio Atacadista” , o nível de satisfação pela utilização da Nuvem também é pequeno, mostrando a combinação perfeita do classificador com os resultados esperados. Em linhas gerais, com base nos melhores casos e porcentagem de acerto, é provável que o nível de satisfação dos contratantes que estão utilizando a Computação em Nuvem hoje esteja relacionada às variáveis   redução de custo e

segurança da Nuvem, principalmente a de redução de custo, pois nesta a precisão dos treinamentos foram as melhores. Conclui-se que as empresas, embora possuam outras características para atingir o nível de satisfação, estão mais interessadas no quanto economizam com esses investimentos. Como a própria característica da Computação em Nuvem é o apelo forte à redução de custo, essa classificação atingida pelo aprendizado automático está dentro do esperado.

5.4 Resumo do Capítulo O capítulo de análise é considerado o principal nesta pesquisa. Nele foi possível descrever, na parte introdutória, alguns conceitos sobre mineração de dados, assim como aprendizagem automática e classificação por árvore de decisão.  Apresentou-se também a análise dos Dados, a partir da informação coletada no capítulo anterior (Coleta dos Dados). Para a extração do conhecimento, foi aplicada a tarefa de classificação por árvore de decisão, fazendo uso do algoritmo inteligente J48. Procurou-se treinar os conjuntos utilizando a configuração de podagem e sem

97

podagem, para se ter uma dimensão da porcentagem de acertos nos treinamentos aplicados, esses treinamentos foram separados por formulários cada um com um propósito: se usa Nuvem ou não e com podagem p odagem ou não. As distribuições dos ramos das árvores estão dispostas de acordo com o tipo de treinamento realizado. Os resultados foram descritos utilizando a identificação da folha como “R=Resultado”, como por exemplo, R1, R2, R3...Rn. Após essa classificação dos resultados, separaram-se os melhores casos e para estes melhores descreveram-se as hipóteses, explanadas nas duas linhas das investigações conforme a abordagem da pesquisa. O capítulo seguinte traz as Considerações Finais, dispondo a finalização deste trabalho dissertativo e apresentando os trabalhos correlatos a esse e as perspectivas de trabalhos futuros.

98

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este capítulo tem como objetivo realizar a finalização da pesquisa abordada em três seções: na seção 6.1 são apresentadas as ameaças dos resultados, onde foi possível identificar quais fatores podem ter interferido nos resultados; na seção 6.2 apresentam-se os trabalhos correlatos, no qual são realizadas comparações de pesquisas já realizadas com essa pesquisa, além dos trabalhos futuros que se apresentam como extensão da atual pesquisa; e, por fim, a seção 6.3 traz a Conclusão.

6.1 Ameaças aos resultados  A pesquisa foi desenvolvida com variáveis diversificadas e categóricas, por este motivo não foi possível aplicar a análise em todos os atributos gerados. Por não existir correlação (paridade) entre todas as variáveis existentes na pesquisa, foram aplicadas as análises somente de variáveis que possuem correlação. Em virtude disso, alguns atributos (questões) foram desprezados e considerados sem significância para esse tipo de aprendizado automático (classificação por árvore de decisão). Outro fator observado é que, embora tenha sido realizado o Pré-teste, após a liberação da pesquisa propriamente dita, algumas inconformidades foram identificadas na informação coletada, gerando dificuldade na análise dos resultados finais. Identificou-se que o critério de obrigatoriedade das respostas  – o  – o fato da não obrigatoriedade de algumas questões  –   –  culminou no número de 140 (cento e quarenta) respondentes com respostas incompletas, o que resultou no descarte dessas informações. Além disso, as respostas realizadas em ambos os formulários  – em um total de 25 (vinte e cinco) respondentes  –   –  também foram desconsideras e considerados ruídos. Para o atributo especifico de “segmento “ segmento””, observou-se que a alternativa categórica “Atacarejo” não “Atacarejo” não foi especificada nesta pesquisa, o que pode ter influenciado no resultado desse item do treinamento de área de atuação. Referente ao resultado geral da pesquisa em relação às ameaças, conclui-se que, mesmo com algumas anomalias, os níveis de acurácia dos resultados apresentados pelo treinamento foram satisfatórios e a atenção não foi dada apenas para aqueles considerados irrelevantes.

99

6.2 Trabalhos correlatos e trabalhos futuros f uturos Para maior clareza na exposição dos trabalhos correlatos e futuros, apresentam-se na subseção 6.2.1 os trabalhos correlatos e na subseção 6.2.2 os trabalhos futuros. 6.2.1 Trabalhos correlatos  A decisão de migrar para o ambiente em Nuvem é uma atitude que deve ser tomada com muita segurança e consistência. A reflexão e o discernimento são indispensáveis no processo decisório, permitindo a verificação do contexto da empresa e a possibilidade de mudança e, mais ainda, a extensão para o futuro da organização como um todo. A mudança feita de forma não planejada muito provavelmente acarreta diversos problemas, sobretudo financeiros. Essa discussão pode justificar os argumentos acima elaborados, apresentamse trabalhos relacionados com a investigação do processo migratório para a plataforma Nuvem no Brasil, interesse deste trabalho tr abalho dissertativo. No trabalho dissertativo de Ramalho (2012), realizou-se uma pesquisa sobre a adoção das empresas brasileira do ambiente em Nuvem, na qual identificou as características dos serviços de Computação em Nuvem utilizados no Brasil e o seu grau de aderência em cada serviço. Durante o processo de investigação, ele fez um levantamento das empresas brasileiras que adotam o ambiente Nuvem e conseguiu mapear as características dos serviços empregados por essas organizações, utilizando para isso alguns questionamentos, tais como os que seguem: (1) Quais serviços de Computação em Nuvem são oferecidos no mercado e quais as suas características? (2) Quais as motivações das organizações na escolha do fornecedor de Computação em Nuvem? e (3) Qual a importância para a organização dos serviços de Computação em Nuvem contratados? (RAMALHO, 2012, p. 04).

No processo de terceirização de um serviço, devem ser observados os impactos nas organizações e as estratégias de terceirização, tomando como exemplo algumas categorias de empresas, como Suporte, Fábrica, Alinhamento e Estratégia.

100



Suporte. Firmas desta categoria são caracterizadas por terem baixa

dependência operacional e estratégica de TI. Para este caso, recomenda-se a terceirização, especialmente para firmas de grande porte. 

Fábrica. O perfeito funcionamento das operações de TI é crucial para o

desempenho das atividades organizacionais. Para firmas neste quadrante, a recomendação é terceirizar, a menos que sejam firmas de grande porte e com processos gerenciais maduros. 

Alinhamento. Nesta categoria, as iniciativas de negócio proporcionadas

pela TI são críticas para o posicionamento estratégico da organização no futuro. As firmas deste quadrante devem combinar serviços terceirizados t erceirizados com não terceirizados. Na Computação em Nuvem, a estratégia mais usual é terceirizar serviços não estratégicos, tais como serviços de hospedagem e e-mail corporativo, por exemplo. 

Estratégica. Firmas neste quadrante também devem combinar serviços

terceirizados com não terceirizados. Os dados apresentados por RAMALHO (2012) foram coletados por meio de um questionário, enviados para os respondentes por e-mail publicado em fórum de TI, e conteve 96 casos. A amostragem utilizada é não probabilística, pois os resultados tendem a ser não generalizados. Todavia, como o estudo é exploratório, seus resultados possibilitam a formação de uma base para os futuros trabalhos de natureza explicativa. Comparado com a pesquisa de investigação deste trabalho, pode-se diferenciar o direcionamento da investigação realizada. Em vez de se investigar o impacto dessa terceirização, abordaram-se aqui os motivos da não adesão/satisfação da nuvem baseado no custo. Um mapeamento sistemático foi realizado por Carvalho  (2012). Nesta pesquisa, o autor procurou realizar uma investigação na área de Computação em Nuvem sintetizando informações importantes. A proposta do autor foi que, a partir do estudo sistemático, com o propósito de apresentar mecanismos que auxiliem os interessados na adesão ao ambiente Nuvem, alcançasse-se um Mapeamento Sistemático sobre Computação em Nuvem. Foram realizadas buscas automáticas, pelas quais ele conseguiu reunir 2977 (dois mil novecentos e setenta e sete) títulos, dos quais 301 foram identificados como relevantes e classificados de acordo com oito perguntas de pesquisa. Seguindo alguns critérios de relevância e exclusão: QP1 - Que desafios são encontrados em relação a problemas econômicos?

101

QP2 - Quais problemas e soluções foram encontrados quanto a garantia de serviço? QP3 - Qual o impacto social de Computação em Nuvem? QP4 - Quais desafios foram encontrados em relação à concepção de serviços em um ambiente de Computação em Nuvem? QP5 - Quais principais desafios foram encontrados em relação à propriedade elástica de Computação em Nuvem? QP6 - Quais os principais problemas e soluções acerca do armazenamento em Computação em Nuvem? QP7 - Como é feito o monitoramento do uso de recursos em Computação em Nuvem? QP8 - Quais os principais problemas quanto a segurança em Computação em Nuvem? (CARVALHO, 2012)

Critério de inclusão na pesquisa: • O trabalho explorasse a rea de Computação em Nuvem como foco principal; • O trabalho relacionasse Computação Computação utilitria com Computação em Nuvem; • O estudo comparasse Computação em Nuveme Computação em Grade. Os critérios escolhidos para exclusão foram: • Estudos sem foco na rea de Computação em Nuvem; • Estudos duplicados; duplicados; • Keynotes, Whitepapers e Whitepapers e apresentações.

Para Carvalho  (2012), os indícios do mapeamento encontrados nesta pesquisa apontam que o interesse direcionado à Computação em Nuvem pela possibilidade de baixo custo inicial é fundamentado em resultados concretos e positivos. No entanto, toda a transparência e comodidade (serviços on demand ) proporcionada pela Computação em Nuvem mascaram a complexidade do uso de estratégias e tecnologias adotadas para implantar serviços nesse modelo. Tomamos como base para este trabalho as referências, produzidas a partir do estudo sistêmico de Carvalho, de forma que conseguimos citar fontes confiáveis no trabalho atual. Um estudo sistemático sobre a elasticidade da Computação em Nuvem, realizado por Emanuel et al. (2013), al. (2013), publicado no 31º Simpósio de Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), em 2013, apresenta a capacidade de adicionar ou remover recursos, sem interrupções e em tempo de execução, para lidar com a variação da carga. De acordo com Garg et al. (2012), al. (2012), elasticidade é a capacidade de um serviço escalar, durante períodos de pico, caracterizada pelo tempo

102

médio para expandir ou contrair a capacidade do serviço e capacidade máxima do serviço. Nessa pesquisa, Emanuel et al.  al.  (2013) faz a análise de desempenho que envolve coleta de dados formais e informais, para ajudar os clientes e patrocinadores a definir e alcançar seus objetivos. Desse modo, apresenta várias perspectivas sobre um problema ou oportunidade, determinando o direcionamento para barreiras ou desempenho bem-sucedido, e propõe um sistema de solução com base no que é descoberto. Inclui: medição, modelagem, estatística, projeto experimental, simulação, teoria das filas etc. Em geral, são identificados três aspectos: sistema  –   –  qualquer conjunto de hardware, software e firmware; métricas – métricas  – critérios  critérios utilizados para avaliar o desempenho do sistema ou componentes; e cargas de trabalho  –   –  requisições realizadas pelos usuários do sistema. Também no estudo é realizada uma abordagem para avaliação de desempenho, levando em consideração consideração tarefas, tais como: defina metas e o sistema; liste os serviços e seus resultados; selecione métricas; liste parâmetros; selecione fatores para estudo; selecione técnica de avaliação; selecione carga de trabalho; projete os experimentos; analise e interprete os dados; apresente os resultados.  Ao final do processo, foi apresentada uma metodologia para revisão sistemática simplificada, em que foi realizado todo o planejamento da pesquisa e, em seguida, a consolidação dos resultados. Para os autores, os benefícios da revisão foram enormes, como: aspectos relacionados às formas de realizar análise de desempenho, ferramentas, benchmarks, t rabalho, métricas e tendências de pesquisa em benchmarks, cargas de trabalho, elasticidade em Computação em Nuvem, com aspectos de análise de desempenho.  A abordagem realizada nessa pesquisa segmenta-se na capacidade elástica de adicionar e remover recursos na Computação em Nuvem, a partir da qual se pode ter uma visão do funcionamento dos recursos ofertados pela Nuvem e entender melhor os resultados da pesquisa atual sobre a satisfação das empresas levando em conta esses benefícios. O trabalho de Jacquet e Cavassana (2012), na linha de pesquisa que discute algumas das tendências relevantes do mercado de Computação em Nuvem, foi feito com o propósito de identificar pontos específicos que refletem a experiência na utilização da Computação em Nuvem, no universo das pequenas, médias e grandes empresas. Também apresenta um breve histórico do desenvolvimento desenvolvimento de tecnologias e realiza uma pesquisa de campo com empresas que já implantaram esta nova

103

ferramenta. Como instrumento de coleta de dados, foi utilizado o questionário, composto de perguntas sobre pontos específicos que refletem as experiências das empresas. Foram consultadas empresas de pequeno, médio e grande porte. O questionário continha 25 questões de múltipla escolha e questões abertas, focalizando 5 (cinco) aspectos: dados da empresa; motivos da escolha; Impactos/Custos pós-implementação; Vantagens/Desvantagens aos usuários finais; Considerações.  A pesquisa envolveu envolveu 300 (trezentas) (trezentas) empresas que que adotaram Computação Computação em Nuvem no período de 2010/2012. De fato, apenas 60 (sessenta) empresas se mostraram interessadas em responder o questionário e isto foi conseguido por meio de contato telefônico. Como conclusão mais relevante, destacam-se as diferenças entre empresas brasileiras que ainda sofrem com a falta de conhecimento sobre o tema, enquanto a principal preocupação na Europa e Estados Unidos é a segurança. O trabalho conclui que o Brasil ainda está na etapa inicial de implantação da Computação em Nuvem. Esta pesquisa permitiu conhecer as variáveis de escolha da tecnologia e os seus impactos no negócio do cliente. Destacam-se quatro pontos, a saber: fundamentação teórica sobre a evolução computacional até Computação em Nuvem; definição das características e camadas de Computação em Nuvem; compreender as principais variáveis prós e contras desta tecnologia; comparar os dados obtidos com referencial teórico analisado. Jacquet e Cavassana (2012) concluíram que as razões e barreiras para uma empresa adotar a solução de Computação em Nuvem variam conforme o seu tamanho, visão estratégica, disponibilidade de recursos, necessidades, entre outras questões. Entre as principais barreiras destaca-se a adaptação cultural, diagnosticada como o maior empecilho para a implementação da plataforma, motivo que pode estar relacionado à falta de informação e conhecimento sobre Computação em Nuvem, pois se trata de uma tecnologia recente e em constante evolução.  Ao comparar as pesquisas relacionadas, identificou-se que o diferencial da pesquisa realizada nesta dissertação são as linhas de investigações (identificação dos motivos de não usar nuvem e satisfação de quem utiliza), assim como a descoberta e extração do conhecimento adquirido através da mineração de dados e aprendizagem de máquina.

104

6.2.2 Trabalhos Futuros Como proposta de extensão para esta pesquisa pode-se realizar uma investigação sobre algumas informações pontuais que não foram abordadas nessa pesquisa dissertativa, abaixo teremos algumas abordagens como proposta para trabalhos futuros.

A Reaplicação da pesquisa: o objetivo da reaplicação da pesquisa, além de atualização dos dados, é o aperfeiçoamento mediante a identificação de outras variáveis para o melhoramento dos resultados. Para isso, deve ser realizada uma reestruturação das perguntas com um critério de paridade viabilizando a interpretação melhor na descoberta e extração do conhecimento.

Segurança da Computação em Nuvem: evidenciar as medidas de proteção tomadas por parte dos provedores de serviços da Computação em Nuvem no que tange à segurança da informação. De acordo com a norma ISO/IEC 27002:2005, suas características básicas da segurança da Informação são:  Confidencialidade: propriedade que limita o acesso a informação tão somente



às entidades legítimas, ou seja, àquelas autorizadas pelo proprietário da informação.   Integridade: propriedade que garante que a informação manipulada



mantenha todas as características originais estabelecidas pelo proprietário da informação, incluindo controle de mudanças e garantia do seu ciclo de vida (nascimento, manutenção e destruição).  Disponibilidade: propriedade que garante que a informação esteja sempre



disponível para o uso legítimo, ou seja, por aqueles usuários autorizados pelo proprietário da informação. O objetivo é investigar se essas características estão sendo cumpridas.

Conversão de novos serviços:  o dinamismo que a Computação em Nuvem possui permite que novos serviços sejam convertidos (Música, Comunicação, Testes, Segurança, Monitoramento) para esse ambiente. A proposta é investigar esses novos serviços, como essas conversões acontecem e como elas funcionam.

105

6.3 Conclusões

Tem-se escrito muito sobre Computação em Nuvem e sua importância dentro das organizações no que tange à redefinição de um cenário ideal na TIC. A Computação em Nuvem também está redefinindo a forma como as empresas passaram a se relacionar com a informação. É provvel que a “dependência” dos profissionais pelo espaço/estrutura física esteja com seus dias contados, uma vez que a facilidade com que um ambiente em Nuvem pode disponibilizar esses recursos tornou mais prática, rápida e flexível as atividades das empresas. Este trabalhou realizou um estudo através de um Survey , com o propósito de averiguação de duas situações da Computação em Nuvem, evidenciando os motivos pelos quais as empresas ou organizações não estão aderindo ao ambiente computacional da Nuvem, além da identificação da satisfação por parte das empresas que já migraram para esse ambiente.  A análise evidenciou que algumas variáveis categóricas, apresentadas como importantes na pesquisa, foram desprezadas pela classificação dos treinamentos, variáveis do tipo: motivos específicos, provedor, serviço que contratariam, resistência a mudança, qualidade do serviço e demanda do serviço. Para a demonstração destes resultados, o treinamento classificou como importantes as variáveis: faturamento, segmento, quantidade de colaboradores, segurança da Nuvem Privada, redução de custo e tipo de Nuvem. De acordo com essas variáveis, foram analisados os melhores casos e identificou-se que para migrar para esse ambiente não existe uma influência da Receita Operacional Bruta (ROB), pois tanto os participantes de empresas que faturam entre 1 e 2 milhões e acima de 1 bilhão contratariam os serviços em nuvem. Outro fator que não influência é o segmentos, pois se trata de segmentos bem diferenciados, conclui-se que esses aspectos não interferem na tomada a decisão de aderir ou não. Em relação às evidencias de satisfação para aqueles participantes da pesquisa que já estão no ambiente da Computação em Nuvem, foram identificadas duas variáveis que também influenciaram no treinamento, sendo: a segurança da Nuvem e a redução de custo. O apelo econômico que a Computação em Nuvem defende faz com que se tenha confiança nesse resultado, principalmente pela variável custo.

106

 Acredita-se, portanto, nos resultados apresentados pela pesquisa, pois a proposta apresentada pôde coletar evidências para todos os questionamentos realizados, seja pela descoberta por meio da mineração ou nas frequências (gráficos) das informações coletadas para aquelas variáveis consideradas irrelevantes para o treinamento. Sabe-se da importância do aperfeiçoamento deste estudo, pois deve proporcionar uma informação precisa e contundente para as empresas, comunidade acadêmica e comunidade da Computação em Nuvem.

107

REFERÊNCIAS  ALBERTO, F, H. Uma abordagem de acordo de nível de serviço Para Computação em Nuvem. Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Santa Catarina-SC. Florianópoles-SC, 2010. 97 p.  ARMBRUST, M; FOX, A; GRIFFITH, GRIFFITH, R; JOSEPH, A; A; KATZ, R. Above the clouds: A Berkeley view of cloud computing. Technical Report n. UCBEECS - 2009-28. CA (US): University of California, Berkeley  –   –  Electrical Engineering and Computer Sciences, 2009. Disponível em: . Acesso em: 23 de outubro de 2015.  AMAZON –  AMAZON – AWS|  AWS| Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Hospedagem. Disponível em: em: Amazon,  Amazon, 2015. Acesso em 14 de junho de 2015. BAUN, C.; KUNZE, M.; NIMIS, J.; TAI, S. Cloud computing: web-based dynamic IT services. Heidelberg, Berlin, Alemanha: Springer-Verlag, 2011. BERRY, M.J. A; LINOFF, G.S. Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management. 2 ed. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc, 2004 BEZERRA, B.Y; BARROS, A.B.P. Computação em Nuvem. 1 ed. Computação em Evolução, 2011 BORGES, H. P.; SOUSA, J. M; SCHULZE, B; MURY, A. R. Computação em Nuvem. Brasil, 2011. 48 p. Disponível em: http://livroaberto.ibict.br/handle/1/861. http://livroaberto.ibict.br/handle/1/861. Acesso em: 16 de novembro de 2015. BNDES, Banco Nacional de Desenvolvimento: Classificação do porte das 2010. Disponível em: < Empresas, http://www.bndes.gov.br/SiteBNDES/bndes/bndes_pt/Ins http://www.bndes.gov.br/SiteBNDES /bndes/bndes_pt/Institucional/Apoio_Financ titucional/Apoio_Financeiro/ eiro/ porte.html> Acesso em: 30/11/2015. BREIMAN. L. Randomizing Outputs To Increase Prediction Accuracy. Technical Report 518, May 1, Statistics Department, UCB (in press Machine Learning), 1998. BUBLITZ, E. Catching the cloud: managing risk when utilizing cloud computing. Property, Casualty Risk e Benefits Management, 114(39), 2010, p. 12-16. CAMILO,C.O.; CARLOS, J.S. Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas. Universidade Federal de Goiás- UFG-RT-INF_001-09 - Relatório Técnico, 2009. CARISSIMI, A. Virtualização da teoria a soluções. Minicursos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores – Computadores  – SBRC 2008, p. 173-207, 2008.

108

CARVALHO F. J. S. Um mapeamento sistemático de estudos em Computação em Nuvem. Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco-PE. Recife, 2012. 145 p. CASTRO. C, M. A prática da pesquisa. 2. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2006. COIMBRA. G. O caminho da Cloud. São Paulo, v. 1, p. 13, ComputerWorld Novembro. 2011. DEMO, P. Metodologia do conhecimento científico. São Paulo: Atlas, 2000. EMANUEL F. C.; FLÁVIO R. C. S.; DANIELO G. G.; JOSÉ, N. S. Elasticidade em Computação na Nuvem: Uma Abordagem Sistemática. 31 Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos – Distribuídos  – SBRC,  SBRC, 2013. FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. From data mining to knowledge discovery: An overview. In: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press / The MIT Press, MIT, Cambridge, Massachusetts, and London, England, 1996, p.1-34.

IDC Brasil. FIGUEIREDO, A. B. Disponível  –  http://br.idclatin.com/prodserv/consulting// Acesso em: 21 de março de 2015. http://br.idclatin.com/prodserv/consulting

em:

FONSECA, J. Introdução de Árvore de Decisão: HistClass - proposta de algoritmo não paramétrico. Dissertação (Mestrado em Engenharia Informática)Universidade Nova Lisboa, Lisboa, 1994. GIL, A. C. Como elaborar um projeto de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2002. GIZMODO BRASIL Os riscos ocultos da Computação em Nuvem Nuvem, Agosto, (2009). Disponivel em: http://imasters.com.br/artigo/14010/tecnologia/os-riscos-ocultos-dacomputacao-em-nuvem/ computacao-em-nuvem/ Acesso 06 de janeiro de 2016. GARG , S. K; VERSTEEG, S; BUYYA, R. A framework for ranking of Cloud Computing services. Future Generation Computer Systems, 2012. HARAUZ, J; KAUFMAN, L. M; POTTER, B. Data Security in the World of Cloud Computing. published on the IEEE Journal on Cloud Computing Security, July/August 2009, Vol. 7, No.4, pp. 61-64. HURWITZ, J; BLOOR, R; KAUFMAN, M. Cloud Computing For Dummies HP Special Edition. Indianapolis: Wiley Publishing, 2010. JACQUET, A; CAVASSANA H, Computação em Nuvem: pesquisa de aceitação e implantação no mercado corporativo brasileiro.  2012. Disponível em: http://www.portalamericas.edu.br/revista/pdf/ed10/art04.pdf http://www.portalamericas.edu.br/revista/p df/ed10/art04.pdf > Acesso em 21 de junho de 2015.

109

KRUTZ, R; VINES, D. R. Cloud Security: A Comprehensive Guide to Security Cloud Computing. Indianapolis: Wiley Publishing, 2010 KUROSE , J.F. Redes de Computadores e a Internet. 5. ed. São Paulo: Pearson, 2010. LAROSE, D. T. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Wiley and Sons, Inc, 2005. LINTHICUM, D. S. Computação em Nuvem and SOA Convergence in Your Enterprise: A Step-by-Step Guide. Guide. 1. ed. São Paulo: Pearson Education, 2010. 265 p. LINTHICUM, D. S. Sim, a nuvem está substituindo hardware e software corporativos Disponível em: < http://cio.com.br/tecnologia/2013/12/03/sim-a-nuvemesta-substituindo-hardware-e-software-corporativos/>  Acesso em 07 de janeiro de 2016. MAHMOOD, Z; HILL, R. Cloud computing for enterprise architectures . Londres, Inglaterra: Springer-Verlag, 2011. MARI, A. Cloud adoption grows in Brazil as organizations prepare for tighter budgets Disponivel em: http://www.zdnet.com/article/cloud-adoption-grows-in-brazilas-organizations-prepare-for-tighter-budgets/, Capgemini, 2014. Acesso em 08 de  janeiro de 2016. MELL P; GRANCE T. The NIST Definition of Cloud Computing. Special Publication 800-145, 2009 MOTAHARI-NEZHAD, H. R., STEPHENSON, B., SINGHAL, S. Outsourcing Business to Cloud Computing Services: Opportunities and Challenges. HP Laboratories Development. Technical Report HPL-2009-23, 2009. Disponível em . Acesso em 28/10/2015. MOHAMED, A. A history of Cloud Computing. ComputerWeekly.com, ComputerWeekly.com, março 2009. O’BRIEN, J. Sistemas de Informação e as Decisões Gerenciais na era da Internet. 13. ed. São Paulo: Saraiva, 2007. RAMALHO, J.; MARTINS, H. Terceirização: diversidade e negociação no mundo do trabalho. São Paulo: Hucitec, 1994. RAMALHO; C. N. L. R. Um Estudo sobre Adoção da Computação em Nuvem no Brasil. Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade de São Paulo. São Paulo-SP, 2012. REESE, G. Cloud Application Architectures. 1. ed. Sebastopol, CA (US): O'Reilly Media, Inc., 2009. RITTINGHOUSE, J. W.; RANSOME, F. J. Cloud Computing: Implementation, Management and Security. CRC PRESS, 2009.

110

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2. ed, 2003. SANTOS, U.; AMELOTTI, L. A.; VILLAR, F.; FEDOROWICZ, E. Cloud Security Alliance: Adoção da Computação em Nuvem e suas motivações. Brasil Chapter, 2012. SANTOS, ANDRÉ. Computação em nuvem: Vantagens e Desvantagens. {Online}. Disponível em: mas-o-que-sera-descubra-conosco/> - Acesso em 6 de janeiro 2016. SARACENI, A. V.; ANDRADE J. P. P; MATOS, S. N. Computação em nuvem como ferramenta de gestão para pequenas e médias empresas brasileiras.   2011. Disponível em: Acesso em: 15 de dezembro de 2015. SEVERINO, A. J. Metodologia do trabalho científico. 1. ed. São Paulo: Cortez, 2000. SILBERSCHATZ, A.; KORTH, H. F.; SUDARSHAN, S. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, Campus, 2006. SOUSA, F. R. C.; MOREIRA, L. O.; MACHADO, J. C. Computação em Nuvem: Conceitos, Tecnologias, Aplicações e Desafios. ERCEMAPI, Parnaíba, 2009. TAN, P.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introdução ao DATAMINING: Mineração de Dados. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna, 2009. TANENBAUM, A. S., Rede de Computadores. 5. ed. Hardcover, 2010. TANZIM, K. M.; ALI, A.B.M.S.; WASIMI, S.A., Monitoring Insiders Activities in Cloud Computing Using Rule Based Learning, in Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom), 2011 IEEE 10th International vol., no., pp.757-764, 16-18 Nov. 2011 Conference on  on  , doi: 10.1109/TrustCom.2011.99 10.1109/TrustCom.2011.99 TAURION, C. Cloud computing  –  computação em nuvem: transformando o mundo da tecnologia da informação. Rio de Janeiro: Brasport, 2009. TAURION, C. Ameniza as tempestades de questionamentos sobre Computação em Nuvem. São Paulo, v. 1, p. 1, Novembro, 2011. TAURION, C. É hora de explicar os tsunamis transformadores da TI para os CEOs, 2015. Disponível em:http://cio.com.br/gestao/2015/02/04/e-hora-de-explicaros-tsunamis-transformadores-da-ti-para-os-ceos/ os-tsunamis-transformadores-da-ti-para-os-c eos/ Acesso em: 14 de junho de 2015. TRAVASSOS, G; GUROV, D; AMARAL, E; Introdução a Engenharia de Software  –  Programa de Engenharia de Experimental. Relatório Técnico: RT-ES-590/02  –  Sistemas e Computação - COPPE/UFRJ – COPPE/UFRJ  – Rio  Rio de Janeiro, 2002.

111

VERDERAMI, B. M. Avaliando o uso da Computação em Nuvem na TI para pequenas e médias empresas brasileiras. Revista Científica, v.2, n.1, UNG, 2013. VECCHIOLA, C., Chu, X., and Buyya, R. Aneka: A software platform for .net-based cloud computing. CoRR, abs/0907.4622, 2009.

112

APÊNDICES

113

APÊNDICE A1  – Formulário da Pesquisa

114

APÊNDICE A2 - Formulário das empresas que utilizam Nuvem

115

APÊNDICE B1 – Visão Geral da Árvore de decisão  – Com poda

116

APÊNDICE B2 – Visão Geral da Árvore de decisão  – Sem poda

117

APÊNDICE B3 – Visão Geral da Árvore de decisão Usa Nuvem – Com poda

118

APÊNDICE B4 – Visão geral da árvore de decisão usa Nuvem  – Sem Poda

119

APÊNDICE B5  – Treinamento Dados preliminares.

120

APÊNDICE B5  – Arquivo Não usa nuvem

121

APÊNDICE B6  – Classificação das Empresas Classificação

Receita Operacional Bruta anual (ROB)

Microempresa

Menor ou igual a R$ 2,4 milhões

Pequena empresa

Maior que R$ 2,4 milhões e menor ou igual a R$ 16 milhões

Média empresa

Maior que R$ 16 milhões e menor ou igual a R$ 90 milhões

Média-grande empresa

Maior que R$ 90 milhões e menor ou igual a R$ 300 milhões

Grande empresa

Maior que R$ 300 milhões Fonte: BNDES, 2010 (adaptado).