#bigdata #hadoop #spark
Permito-me a fazer uma breve revisão de um aspecto de teoria
econômica. Uma transação econômica consiste tipicamente da venda de um objeto (produto
ou serviço). Há um importante parâmetro no objeto vendido, que é o seu “nível
de diferenciação”. Se o objeto for muito diferenciado, é dito ser “de marca”
(também chamado de “diferenciado”). Se for pouco diferenciado, é dito o objeto ser
“mercadoria”. O nível de diferenciação muda a qualidade da transação. Se o
mercado está em uma situação de oferta abundante, uma transação de objeto tipo “mercadoria”
tende a deixar o comprador feliz e o vendedor triste; já uma transação de
objeto tipo “de marca” tende a deixar o comprador triste e o vendedor feliz.
Explico com exemplos. Pensemos primeiramente na missão de
comprar objetos do tipo “mercadoria”. Esse é o caso de quem está querendo comprar
computadores para equipar uma sala, para digamos 20 pessoas; no caso em que “qualquer
computador serve”. Considera-se que há dinheiro disponível, e que se vive num
local bem articulado, tal como uma grande cidade, onde há oferta abundante de
produtos de informática. A especificação diz que “qualquer computador serve” (o
que caracteriza o objeto como mercadoria). Nesse caso, procura-se por preço. O vendedor
pouco pode fazer a não ser baixar o preço, o que lhe reduz o ganho da operação
de venda. Pensemos num segundo exemplo, na missão de comprar objetos do tipo “de
marca”. Esse é o caso de colocar em produção um sistema de informação que é
baseado num componente de software que é propriedade licenciada de algum
fornecedor. Vou citar um produto em particular com o qual já tive que interagir
no caso de um projeto – o IBM web sphere – que é um servidor de aplicação. Uma
certa empresa desenvolvera um sistema baseado nesse componente, e desejava
colocar em produção 7 unidades do seu sistema. Para fazê-lo, a lei exige que se
compre 7 licenças do componente em questão. O preço dessas licenças não era
nada barato e estava causando problemas ao projeto. A empresa tinha pressa
(sempre tem), e não era viável em pouco tempo adaptar o software para que
deixasse de depender do componente em questão, e utilizar uma opção gratuita
com funcionalidade equivalente (o componente gratuito mais indicado nesse caso
seria o JBoss). Resultado, a empresa acabou comprando as licenças pagando o preço
que o vendedor pediu (que era bem alto). Em resumo, no segundo exemplo o objeto
negociado era “de marca”, o comprador ficou triste e o vendedor ficou feliz.
A qualidade de um componente de software ser gratuito (muitas
vezes combinado com ser também open-source), impede que o usuário do mesmo
eventualmente precise pagar por licenças no momento de colocar o sistema em
produção. Desde que o componente de software em questão efetivamente funcione
bem, a qualidade de ser gratuito e open-source é bem atrativa para o engenheiro
de software que toma decisões de dependência tecnológica de sistemas. Os
componentes da tecnologia de Big Data, incluindo Hadoop e Spark são gratuitos e
open-source. Pode-se implantar um cluster com qualquer quantidade de workers, e
não se precisa pagar por licenças dos componentes do Big Data. Isso agrada
muito a empresas e consumidores de serviços de informação. Analisemos como fica
o ambiente econômico de serviços de informação nesse ambiente cheio de
componentes gratuitos e open-souce.
Pela perspectiva das empresas (como consumidoras), governos
e outros consumidores de serviços de informação, Big Data é uma excelente
opção, em rápida expansão de uso. O fato de ser tudo gratuito e open-source é
um fator a estimular muito a sua ampla utilização. Não há possibilidade de um
usuário de Big Data tornar-se de alguma forma pressionado em custos no momento
de se colocar em produção novos sistemas de informação (como descrito no segundo
exemplo, dois parágrafos acima). Em resumo, seja para novos sistemas, seja para
substituição de sistemas antigos, pelas suas excelentes qualidades, a
tecnologia de Big Data é uma tecnologia no foco do momento atual.
Pela perspectiva das empresas (como fornecedoras),
profissionais e consultores de serviços de informação, Big Data é também uma
excelente opção, em rápida expansão de uso. O fato de ser tudo gratuito e
open-source, que tanto estimula os consumidores, é fator a estimular o estudo
da tecnologia, para tornar o fornecedor devidamente conhecedor da habilidade
que pretende fornecer. Os melhores projetos e salários hoje tendem a estar
relacionados a projetos de Big Data. Mas esse grupo de fornecedores merece uma
reflexão adicional. Como aconteceu com todas as outras tecnologias de
informação (e.g. Java, web, C++, Banco de Dados e outras), a tendência é que a
tecnologia de informação torne-se mercadoria. Como vimos, quando um objeto
negociado é da categoria mercadoria, “qualquer fornecedor serve”. Essa é a
situação em que o comprador fica feliz e o fornecedor (vendedor) fica triste.
Cientes do inevitável destino de tornar-se mercadoria, um
dos instintos dos fornecedores é o de “produtizar” suas melhores habilidades e
ideias. Ao invés de fornecer sua habilidade para os consumidores, desenvolver
um produto e licenciar o produto para o consumidor. Se o consumidor contrata
via outsourcing um serviço de desenvolvimento de software, o consumidor é
proprietário desse software. Se o cliente licencia um software, a propriedade
segue sempre sendo do fornecedor.
Então o que o fornecedor deve fazer, desenvolver software
para os consumidores, ou para si mesmo e licenciar o produto desenvolvido? Essa
é uma resposta que varia caso a caso. A resposta depende muito das
oportunidades que efetivamente se consegue contratar, e do conhecimento que já
se tem acumulado, entre outros fatores. Pode acontecer de um contrato ser
interessante para o fornecedor, por leva-lo a incrementar sua experiência com
certas tecnologias. Tudo isso é levado em conta na hora de definir o preço do
serviço. Para aumentar a complexidade da decisão, tudo varia rapidamente com o
tempo. Muita gente está mudando rapidamente sua compreensão das tecnologias. O
mundo todo está mudando muito rapidamente, com a introdução de novos serviços que
mudam o panorama. Há um exemplo de serviço merece ser mencionado no caso de Big
Data. É a possibilidade de se criar facilmente um cluster de Spark na cloud,
com quantos computadores se desejar. Essa possibilidade – que está disponível
para todos nesse planeta – torna o problema de implantação de cluster de Big
Data muito fácil.
É lícito especular que os ventos de mudança seguirão sendo
bem fortes. Diante disso, dá vontade de lembrar da frase do Érico Veríssimo: “Quando
os ventos de mudança sopram, umas pessoas levantam barreiras, outras constroem
moinhos de vento”.
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Sergio
Barbosa Villas-Boas (sbVB), Ph.D.
software development, Big Data,
cloud, mobile, IoT, HPC, optimization
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