Olá, estudante! Agora que você está fera na otimização de armazenagem de dados, daremos sequência ao assunto! Nesta lição, você terá a compreensão abrangente do dimensionamento de dados no contexto de sistemas de tecnologia da informação, assim, ao final, você será capaz de compreender o que é o dimensionamento de dados e sua importância na gestão de sistemas e aplicativos de tecnologia. 

Além disso, também conhecerá os principais fatores que influenciam o dimensionamento de dados, como volume, variedade, velocidade e veracidade dos dados. Aprenderá a analisar os requisitos de dimensionamento de dados de um projeto ou sistema, levando em consideração a capacidade de armazenamento, o desempenho e as necessidades de escalabilidade.

Sendo assim, esta lição lhe abastecerá com o conhecimento e as habilidades necessárias para dimensionar, de forma eficaz, os dados em sistemas de tecnologia da informação, o que lhe permitirá enfrentar os desafios da gestão de dados em um mundo cada vez mais digital e orientado por dados. Vamos lá?

No desenvolvimento de software, o dimensionamento de dados é uma prática crítica que resolve uma série de desafios comuns e problemas cotidianos. Dentre essas possibilidades, destacaremos um desses desafios típicos que o dimensionamento de dados contribui para superar: o declínio no desempenho à medida que os dados crescem, resultando em aplicativos os quais apresentam lentidão. Esse cenário manifesta-se através de consultas de banco de dados prolongadas e carregamentos de página demorados.

O dimensionamento de dados permite o design de sistemas capazes de lidar, de forma eficaz, com grandes volumes de informações, e envolve otimizar consultas, usar índices e adotar estratégias de armazenamento escalável. Em resumo, o dimensionamento de dados é fundamental para garantir que os sistemas de software funcionem de maneira eficiente, escalável e segura, independentemente do volume de informações os quais eles precisem gerenciar. Com essa solução, você ajudará a garantir que os aplicativos e sistemas possam atender às crescentes demandas dos usuários e permanecer competitivos no mundo digital em constante evolução.

Na lição de hoje, você verá um case fictício sobre a TechnoSolutions, uma empresa de tecnologia que oferece um serviço de streaming de vídeo muito popular, concorrente de gigantes da indústria. No entanto, eles enfrentam um sério desafio: à medida que o número de usuários e o catálogo de vídeos cresceram, a empresa começou a ter problemas de desempenho, como lentidão na reprodução de vídeos e atrasos na busca. Além disso, o custo de armazenamento em nuvem estava se tornando proibitivo, pois o catálogo de vídeos continuava crescendo. Para resolver esses problemas, a TechnoSolutions então decidiu implementar uma estratégia de dimensionamento de dados.

A empresa implementou o dimensionamento vertical de servidores (com servidores mais poderosos), particionamento de dados, no qual os vídeos foram “divididos” com base em critérios, como popularidade e gênero, e compactação de dados, na qual os vídeos foram comprimidos, o que reduziu o custo de armazenamento em nuvem.

Com o dimensionamento de dados, o desempenho da plataforma melhorou notavelmente, pois os usuários começaram a experimentar carregamentos mais rápidos e reprodução de vídeo suave. Os custos de armazenamento em nuvem, que também eram um problema, foram reduzidos em 30%, economizando muito por ano, e de bônus, a TechnoSolutions ficou em conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD, que foi aprimorada. Dessa forma, a empresa conquistou a confiança dos usuários.

Viu só como a utilização do dimensionamento de dados é importante? 

O dimensionamento de dados é o processo de planejar, projetar e implementar sistemas de software e bancos de dados, de forma a acomodar e gerenciar grandes volumes de informações, de maneira eficiente e eficaz. Isso envolve a capacidade de adaptar o sistema para lidar com o aumento substancial na quantidade de dados, garantindo que o desempenho, a escalabilidade e a disponibilidade sejam mantidos. 

AWS Docs (DIMENSIONAMENTO..., [c2024a], on-line) diz que você pode dimensionar as instâncias de banco de dados ajustando a memória ou a potência computacional para mais ou para menos, conforme os requisitos de performance e capacidade mudam.

Em essência, o dimensionamento de dados é o mecanismo que permite aplicativos e sistemas crescerem e se ajustarem à crescente demanda de dados, proporcionando uma experiência de usuário consistente, além de manter os custos sob controle.  O dimensionamento de dados é crucial em sistemas de software e bancos de dados por várias razões, uma vez que afeta significativamente o desempenho, a escalabilidade, os custos e a eficiência. Vamos entender alguns benefícios do dimensionamento de dados?

Existem diferentes tipos de dimensionamento de dados, cada um focando em aspectos específicos do gerenciamento e manipulação dos dados. Nesta lição, nosso foco será entender o dimensionamento horizontal e vertical.

Em muitos casos, o melhor resultado é alcançado por meio da combinação de dimensionamento vertical e horizontal, o que é conhecido como escalabilidade elástica. Para você ter uma ideia, segundo AWS Docs (DIMENSIONE..., [c2024b], on-line), quando você aprende a dimensionar corretamente, há a possibilidade de economizar até 70% em sua fatura mensal, no caso de utilização dos serviços da AWS.

Por exemplo, você pode começar com um servidor verticalmente escalável e, quando atingir um limite, adicionar servidores horizontalmente para distribuir a carga. Essa escolha entre dimensionamento vertical e horizontal depende das necessidades específicas de um sistema. O dimensionamento vertical é mais apropriado quando você tem uma carga de trabalho previsível e pode acomodá-la em um único servidor. O dimensionamento horizontal é preferível quando a demanda é variável e você precisa de flexibilidade para adicionar ou remover servidores, conforme necessário. Mas, como dito, em muitos casos, uma combinação de ambas as estratégias é a chave para criar sistemas escaláveis e eficientes.

É importante se lembrar que o dimensionamento de dados não é apenas uma consideração técnica, mas também uma estratégia de negócios essencial. Sistemas bem dimensionados garantem que as empresas possam atender às demandas do mundo digital em constante evolução, fornecer serviços de alta qualidade aos usuários e permanecer competitivas no mercado. Portanto, compreender e aplicar princípios de dimensionamento de dados é crucial ao sucesso em longo prazo de qualquer organização a qual dependa de sistemas de software e gerenciamento de dados.

O dimensionamento de dados é essencial para garantir que sistemas de software e banco de dados lidem eficientemente com grandes volumes de informações, mantendo um desempenho consistente, escalabilidade e disponibilidade, por isso, hoje lhe apresentarei um passo a passo com tarefas e pontos que devem ser avaliados ao realizar o dimensionamento de dados! 

O primeiro passo é compreender os requisitos do sistema para dimensionar os dados adequadamente, portanto, é necessário analisar as necessidades do sistema em termos de capacidade de armazenamento, volume de dados, desempenho e escalabilidade. Depois disso, deve-se compreender de onde vêm os dados, ou seja, identificar as fontes dos dados. Para isso, liste todas essas fontes que serão usadas pelo sistema, incluindo bancos de dados, feeds de dados externos e sistemas de terceiros. 

Além disso, também é preciso avaliar a estrutura dos dados, incluindo o esquema do banco de dados, tipos de dados, índices e relacionamentos, pois tal análise ajudará a determinar como os dados serão particionados. 

O próximo passo é definir os critérios de particionamento, tendo como base os requisitos do sistema e a estrutura dos dados. Essa ação envolve, às vezes, a escolha de campos-chave para particionar os dados, como datas ou categorias. 

Com os critérios definidos, podemos passar para o próximo passo, que é selecionar a estratégia de particionamento. Nesse momento, ocorre a escolha entre dimensionamento vertical e horizontal, ou uma combinação de ambos, com base nos critérios definidos. É o momento de escolher se o sistema será escalado em um servidor único ou se múltiplos servidores serão usados.

Depois disso, passamos para a etapa de planejar a distribuição dos dados, dessa forma, se o sistema for distribuído, é preciso planejar como os dados serão distribuídos entre os servidores. Essa ação envolve, muitas vezes, a replicação de dados ou o uso de particionamento em cluster. 

Após essa etapa, há a implementação das métricas de monitoramento. Definiremos métricas de monitoramento para acompanhar o desempenho do sistema, a utilização de recursos e a integridade dos dados, o que possibilitará a detecção precoce de problemas.

Com tudo definido, planejado e implementado, o próximo passo é testar e otimizar. É preciso realizar testes de carga e desempenho, visando a garantir que o dimensionamento atenda aos requisitos do sistema. Se for necessário, otimiza-se o dimensionamento e a distribuição dos dados. 

Não podemos esquecer de um passo muito importante, que é documentar o dimensionamento, sendo assim, mantenha uma documentação detalhada, incluindo os critérios de particionamento, a estratégia escolhida e os resultados dos testes, pois será valiosa às futuras manutenções e expansões. E claro, não podemos esquecer de reavaliar periodicamente! O dimensionamento de dados não é um processo único, portanto, reavalie-o periodicamente à medida que os requisitos do sistema evoluem e os volumes de dados mudam.

Seguindo esse passo a passo, você garantirá que o dimensionamento de dados seja realizado de forma eficaz, atenda às necessidades do sistema, mantenha o desempenho e garanta a escalabilidade. 

E você, como faria o dimensionamento de dados de um software de controle de uma escola? Consegue, com seus colegas e professores, traçar uma estratégia baseada no que aprendeu nesta lição, para as operações que conhece dentro do software acadêmico de sua escola? Debata com seus colegas esse assunto!