Agroinformática
In memory computing chega ao agro A novidade tecnológica nos ajudará a tomar melhores decisões, em tempo real, analisando um maior volume de informações! Manfred Schmid *
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*O autor é engenheiro agrônomo e diretor da Agrotis Agroinformática.
a informática, a cada dia temos mais formas de mensurar e registrar. Se antes dependíamos de leituras e digitações, hoje temos coletores eletrônicos (até em celulares) e a IoT (Internet das Coisas) que faz com que diversos equipamentos com sensores coletem informação e se comuniquem com o software pela nuvem. Os bancos de dados estão cada vez maiores, mais ricos e complexos. Este grande volume de informação, se tratado da maneira tradicional, compromete a performance dos sistemas, podendo confundir resultados. Brincando, falamos que passamos a ter um bando de dados, em vez de um banco de dados. Na informática tradicional, o software aplicativo tem um front que é a camada que os usuários vêm e operam, e uma camada back onde rodam as principais funcionalidades. Toda a informação é armazenada pelos sistemas de Bancos de Dados nos discos rígidos dos computa-
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dores e servidores. Imagine o Banco de Dados como uma bibliotecária, que busca nas prateleiras (discos rígidos) os livros (informação) que precisamos, e depois guarda os mesmos no lugar certo. Quando trabalhamos, nosso software “pede” a informação necessária ao banco de dados, que a coleta nos discos rígidos, as organiza e entrega ao software. Do trabalho são geradas novas informações, que são armazenadas de forma ordenada pelo banco de dados. Cada operação de Entrada/ Saída demanda processamento e comunicação. Mesmo sendo leigo, dá para imaginar o que acontece quando o volume de informação aumenta muito. Para resolver este problema, criou-se os Data Warehouse, sistemas paralelos, que recebem informação de outros bancos de dados, às vezes de fontes e sistemas distintos. Podem analisar grande volume de informação, depurando correlações entre elas. Mas geralmente não são atualizados em tempo real, pois a comunicação com outras bases é complexa e cara, feita então de forma periódica. Com o aumento da informação e o surgimento de técnicas de Analytics (inteligência artificial), esta estrutura evoluiu para o Big Data. Neste modelo, enquanto as transações são feitas em sistemas aplicativos, as análises mais qualificadas ficam em outros sistemas, aumentando a complexidade e custo do trabalho dos gestores. Pela impossi-
bilidade de analisar em tempo real, em única ferramenta, algumas decisões ficam comprometidas. Desta necessidade surgiu a tecnologia in memory ou “computação em memória”. Os dados passam a ser carregados e executados na memória, removendo do processo as várias operações de entrada/saída aos discos, que limitavam o desempenho. O acesso à memória é muito mais rápido do que o acesso em disco. Para imaginar o ganho de tempo, pense na diferença entre responder uma informação memorizada, contra lê-la em um livro, para então respondê-la. Esta tecnologia exige, no entanto, computadores servidores especiais, com muito mais memória RAM do que em equipamentos tradicionais. Esta dificuldade é minimizada ao usuário, quando as soluções “em memória” são fornecidas na nuvem. A tecnologia in memory já está disponível ao agronegócio através de várias aplicações. Estamos participando de projetos de implantação de ERPs completos e aplicativos específicos para revendas de insumos, fábricas de fertilizantes, cerealistas, beneficiadores de sementes e produtores rurais, utilizando como plataforma o SAP Hana. Pelos resultados iniciais, podemos afirmar que a tecnologia in memory vai revolucionar também a agroinformática. Com isso, você poderá operar em tempo real um grande volume de informação, e tomar as melhores decisões na nova economia agrodigital.