Olá, estudante! Depois de estudarmos os algoritmos e os modelos de aprendizado de máquina na lição anterior, agora, conheceremos os recursos de hardware utilizados em Big Data, que dão suporte à análise dos grandes conjuntos de dados tratados pela Ciência de Dados. Assim, nesta lição, você aprenderá os conceitos fundamentais relacionados a esses recursos em ambientes de Big Data, bem como as principais tecnologias que viabilizam o armazenamento, o processamento e a análise de grandes volumes de dados.

Além disso, exploraremos alguns temas, como capacidade de armazenamento, processamento paralelo, arquitetura distribuída e escalabilidade, demonstrando como servidores, clusters, redes e unidades de processamento impactam diretamente a eficiência e o desempenho das soluções de Big Data. Ao final, você, futuro Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, estará apto a reconhecer os requisitos técnicos básicos para a implementação de sistemas de Big Data em diferentes contextos organizacionais.

Vamos lá?

Com o crescimento exponencial da geração de dados em ambientes corporativos, científicos e sociais, surge um grande desafio: como armazenar, processar e analisar volumes massivos de informações de maneira eficiente e em tempo hábil? Computadores convencionais, com capacidade limitada de memória, processamento e armazenamento, tornam-se rapidamente insuficientes diante da complexidade e da velocidade com que os dados são gerados.

Essa limitação compromete a extração de insights relevantes, a atualização de modelos analíticos e a tomada de decisões em tempo real. É nesse contexto que os recursos de hardware voltados ao Big Data oferecem soluções essenciais. A utilização de clusters, servidores de alto desempenho, armazenamento distribuído e arquiteturas paralelas permite escalar o processamento e garantir que os dados sejam tratados com agilidade e confiabilidade.

Dessa forma, esses recursos possibilitam que cientistas e técnicos de dados conduzam análises complexas, mesmo em cenários de altíssima demanda computacional, viabilizando aplicações, como monitoramento em tempo real, personalização de serviços e previsões baseadas em grandes volumes de informação.

Vamos entender melhor como isso funciona na prática?

Agora que você conseguiu visualizar, mesmo que brevemente, a importância de estudar os recursos de hardware voltados ao Big Data, vamos entender como eles funcionam na prática? Para isso, conheça a AgroVision, uma empresa fictícia do setor agrícola especializada em soluções tecnológicas para o campo que enfrentava dificuldades em analisar os dados gerados por sensores instalados em suas fazendas inteligentes. Esses sensores coletavam informações em tempo real sobre umidade do solo, temperatura, índices de produtividade e previsão do tempo, resultando em terabytes de dados por semana. Com a infraestrutura de hardware tradicional, a equipe de tecnologia não conseguia processar essas informações com rapidez suficiente para oferecer recomendações eficientes aos agricultores, impactando diretamente a tomada de decisões sobre irrigação, plantio e colheita.

Para resolver o problema, a empresa decidiu investir em uma infraestrutura robusta de Big Data, baseada em servidores de alto desempenho distribuídos em um cluster local, com sistemas de armazenamento escalável e balanceamento de carga. A adoção dessa arquitetura permitiu o uso de frameworks como Hadoop e Spark, otimizando a coleta, o processamento paralelo e a análise preditiva de grandes volumes de dados em tempo quase real.

Como resultado, os algoritmos passaram a fornecer insights precisos e em tempo hábil, como o melhor momento para irrigar ou aplicar fertilizantes, reduzindo custos operacionais e aumentando significativamente a produtividade das lavouras. Portanto, esse exemplo ilustra muito bem como os recursos de Big Data podem transformar a tomada de decisões e gerar valor real em diferentes contextos empresariais.

Vamos entender mais esse assunto?

Big Data se refere ao conjunto massivo e diversificado de dados gerados diariamente por pessoas, empresas, dispositivos e sensores ao redor do mundo. Provost e Fawcett (2016) definem o termo como um conjunto de dados grandes demais para os sistemas tradicionais. Diferentemente dos dados convencionais, o Big Data apresenta desafios únicos devido às características específicas, exigindo uma infraestrutura tecnológica diferenciada para armazenamento, processamento e análise.

Para compreender melhor esses desafios, é essencial conhecer as principais características dos dados em Big Data, frequentemente resumidas pelos chamados "4 Vs": volume, variedade, velocidade e veracidade. O volume se refere à imensa quantidade de dados gerados, que pode alcançar petabytes ou até exabytes. Marquesone (2016) destaca que isso evidencia uma dimensão de dados sem precedentes. A variedade está relacionada à diversidade dos tipos de dados, que podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados, originados de fontes tão distintas quanto redes sociais, sensores IoT, imagens, vídeos e registros transacionais. Marquesone (2016) reforça que, antes de armazenar qualquer informação, é necessário definir a estrutura, a sequência, o tamanho e o tipo.

A velocidade representa a rapidez com que esses dados são produzidos e precisam ser processados para gerar valor em tempo adequado. Segundo Marquesone (2016), trata-se da rapidez na coleta, análise e utilização dos dados. Por fim, a veracidade diz respeito à confiabilidade e à qualidade das informações, que podem apresentar ruídos, inconsistências ou erros. Marquesone (2016) complementa que a veracidade indica o grau de confiança que se pode ter em um conjunto de dados utilizado em soluções de Big Data.

Diante dessas características, o hardware tradicional — concebido para cargas de trabalho menores e menos complexas — se torna insuficiente para atender às demandas do Big Data. Os equipamentos convencionais apresentam limitações na capacidade de armazenamento, no poder de processamento e na velocidade de acesso aos dados. Além disso, a arquitetura centralizada desses sistemas não suporta adequadamente o processamento paralelo e distribuído necessário para lidar com grandes volumes de dados em tempo real.

Portanto, o Big Data impulsiona a necessidade de arquiteturas e recursos de hardware específicos que sejam escaláveis, distribuídos e capazes de processar e armazenar dados em larga escala com eficiência. Compreender essas demandas é essencial para que você, futuro Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, possa projetar e operar soluções tecnológicas alinhadas às exigências atuais do mercado.

Compreender os recursos de hardware voltados para Big Data é essencial para você, futuro Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, porque permite reconhecer os limites e as possibilidades da infraestrutura que sustenta soluções baseadas em grandes volumes de dados. Ao dominar conceitos, como armazenamento em larga escala, processamento paralelo e arquitetura distribuída, você será capaz de colaborar de forma mais eficaz com arquitetos de sistemas e engenheiros de dados, contribuindo para o desenvolvimento de aplicações mais rápidas, escaláveis e resilientes.

Para consolidar esse conhecimento, chegou o momento de colocar a teoria em prática! Nesta prática simples, você aprenderá a identificar como os recursos de hardware — CPU, memória e disco — se comportam durante a execução de uma tarefa de processamento de dados, utilizando Python e a biblioteca psutil. Essa abordagem ajuda o futuro técnico em Desenvolvimento de Sistemas a observar, na prática, como o uso de hardware pode ser impactado em atividades comuns relacionadas ao Big Data, mesmo em escala reduzida.

• Passo 1: Instale a biblioteca necessária (se ainda não tiver instalado) com o comando: pip install psutil.

• Passo 2: Implemente o código em Python da Figura 1 a seguir e, na sequência, execute o código. Observe como a execução da tarefa afeta os recursos de hardware da sua máquina:

O código apresentado utiliza as bibliotecas psutil e pandas para monitorar o impacto de uma tarefa de processamento de dados no uso dos recursos de hardware de um computador. Inicialmente, ele cria um DataFrame com 1 milhão de linhas, no qual uma coluna contém números inteiros, e outra os quadrados desses números, simulando uma base de dados considerável. Em seguida, o script coleta as informações sobre o uso de CPU, memória e disco antes do processamento, por meio de funções da biblioteca psutil.

A tarefa simulada consiste em uma operação de agrupamento e soma que força a máquina a executar uma atividade computacionalmente intensiva. Após a execução, os mesmos indicadores de hardware são coletados novamente, e os resultados antes e depois da operação são exibidos no terminal. Essa prática demonstra, de forma simples, como tarefas de análise de dados podem impactar o desempenho do sistema, ajudando você, futuro Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, a compreender a importância da infraestrutura de hardware em projetos que envolvem grandes volumes de dados.

Essa experiência mostra, de forma prática e segura, como operações aparentemente simples podem influenciar diretamente o consumo de recursos do sistema. Em cenários reais de Big Data, essa consciência auxilia no dimensionamento correto da infraestrutura necessária para garantir desempenho e eficiência. Para aprofundar o aprendizado, desafie seus colegas ou professores a testar outras alterações e configurações, analisando as variações no uso de hardware.