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Imagem de Os 5 principais motivos para usar o Node-RED agora no tecmundo

O Node-RED é confiável e efetivo, seu código é aberto e está pronto para a produção

Por Steve Perry
Voc&ecirc; provavelmente j&aacute; ouviu falar do <a href="https://nodered.org/" target="_blank">Node-RED</a>. Sabe aquela ferramenta superincr&iacute;vel, que opera em navegadores, arquiteta os fluxos e conecta os n&oacute;s para integrar facilmente dispositivos IoT com aplicativos? Sim, essa mesma.
Talvez voc&ecirc; tenha pensado em us&aacute;-la, talvez n&atilde;o.
Nesta postagem, mostrarei os cinco principais motivos pelos quais voc&ecirc; deve usar o Node-RED em seus aplicativos. Agora mesmo.
<h2 dir="ltr">#1 &ndash; Desenvolvido em um stack de tecnologia confi&aacute;vel e efetivo</h2>
<h3 dir="ltr">Node.js</h3>
No n&uacute;cleo do Node-RED est&aacute; o Node.js, que, como voc&ecirc; sabe, &eacute; um runtime do JavaScript e que <a href="https://nodejs.org/en/" target="_blank">possui o maior ecossistema de componentes de c&oacute;digo aberto</a> do universo (ok, eu acrescentei a &uacute;ltima parte, mas &eacute; o maior do mundo). Por conta disso, &eacute; maduro, possui uma comunidade ativa e MUITAS pessoas o est&atilde;o usando.
Por ser maduro e t&atilde;o utilizado, voc&ecirc; pode confiar que ele ir&aacute; funcionar. Mas n&atilde;o aceite minha palavra como garantia. Pergunte <a href="https://www.infoworld.com/article/2610110/paypal-and-netflix-cozy-up-to-node-js.html" target="_blank">ao PayPal. Ou &agrave; Netflix</a>. Ou ao <a href="https://hackernoon.com/walmart-strives-to-be-an-online-retail-leader-with-node-js-9484a4ff51f7" target="_blank">Walmart</a> (<a href="https://thinkmobiles.com/blog/node-js-app-examples/" target="_blank">eu poderia continuar</a>).
<h3 dir="ltr">Javascript</h3>
Ok, ent&atilde;o Node.js significa JavaScript, certo? Claro, mas isso n&atilde;o &eacute; uma coisa ruim. Ame ou odeie, o JavaScript existe desde SEMPRE e, encaremos os fatos, n&atilde;o ir&aacute; a lugar algum.
Eu j&aacute; o utilizei e admito que relutei no come&ccedil;o, mas, <a href="https://www.sitepoint.com/three-javascript-quirks-java-c-developers-should-know/" target="_blank">apesar de suas peculiaridades</a>, ele funciona. Al&eacute;m disso, &eacute; f&aacute;cil de aprender e de usar e <a href="https://dzone.com/articles/why-is-javascript-the-programming-language-of-the" target="_blank">&eacute; potente</a>. Existem v&aacute;rias raz&otilde;es (<a href="https://medium.com/javascript-non-grata/the-five-top-reasons-to-use-javascript-bd0c0917cf49" target="_blank">clique aqui para conhecer cinco delas</a>) para se usar o JavaScript.&nbsp;
<h3 dir="ltr">Navegadores</h3>
Um navegador &eacute;, tecnicamente, parte de um stack de tecnologia? N&atilde;o sei, talvez eu esteja me concedendo liberdades criativas aqui. Mas fa&ccedil;o isso para enfatizar o seguinte: escrever GUIs (sigla de Interface Gr&aacute;fica do Usu&aacute;rio em ingl&ecirc;s) &eacute; dif&iacute;cil, principalmente as boas como as que voc&ecirc; e eu escrevemos.
Quando voc&ecirc; consegue combinar um pouco de marca&ccedil;&atilde;o (HTML/CSS), um pouco de c&oacute;digo (JavaScript) e uma pitada de metadados (JSON) e obter uma interface de usu&aacute;rio com uma apar&ecirc;ncia bastante n&iacute;tida, ent&atilde;o isso vale a pena ser abordado.
Ah, e os navegadores s&atilde;o universais. Voc&ecirc; gosta do Safari? &Oacute;timo! Firefox? Sensacional! Chromium? Opera? Todos s&atilde;o bem-vindos (sim, at&eacute; mesmo voc&ecirc;, Chrome).
<h2 dir="ltr">#2 &ndash; JSON &ndash; muito melhor do que XML</h2>
<h3 dir="ltr">O que h&aacute; de errado com XML</h3>
Eu n&atilde;o sou f&atilde; de XML. O XML &eacute; incrivelmente flex&iacute;vel, poderoso e expressivo, mas n&atilde;o gosto dele porque pode ser facilmente manipulado e transformado em uma enorme pilha de metadados de aplicativos que s&atilde;o muito dif&iacute;ceis de ler.
Quando um desenvolvedor de aplicativos cai nas m&atilde;os do "vamos descrever TODOS os nossos metadados em XML!", n&atilde;o h&aacute; como convenc&ecirc;-lo do contr&aacute;rio. Ele est&aacute; enfeiti&ccedil;ado. Determinado a transformar a configura&ccedil;&atilde;o do aplicativo em um emaranhado louco de n&oacute;s (geralmente antes de deixar a equipe, ou pior, a empresa).
<h3 dir="ltr">Metadados melhores</h3>
O Node-RED utiliza JSON (ou seja, JavaScript Object Notation) para descrever seus metadados. N&atilde;o existe XML aqui. O JSON pode ser distorcido? &Eacute; &oacute;bvio que sim, mas, em minha sincera opini&atilde;o, &eacute; mais dif&iacute;cil e &eacute; simplesmente mais f&aacute;cil de ler do que XML.
<h2 dir="ltr">#3 &ndash; Visualize a borda (da rede)</h2>
<h3 dir="ltr">A programa&ccedil;&atilde;o baseada em fluxo &eacute; legal</h3>
O que diabos &eacute; "programa&ccedil;&atilde;o baseada em fluxo" (FBP)? &Eacute; apenas um jeito superlegal de visualizar a funcionalidade de um aplicativo. <a href="https://jpaulm.github.io/fbp/index.html" target="_blank">Criada na d&eacute;cada de 1970 por J. Paul Morrison</a> para um banco canadense, a FBP &eacute; uma maneira diferente de pensar em programa&ccedil;&atilde;o, que divide o problema em dados, em processos que operam nesses dados e na rede que conecta tais processos.
Os processos s&atilde;o agrupados em um fluxo para cumprir um objetivo. Da mesma forma, os fluxos podem ser logicamente agrupados para atingirem objetivos de ordem superior, e assim por diante. Dados entram e dados saem.
E, sem surpresa alguma, a FBP se revela bastante apropriada para a programa&ccedil;&atilde;o visual. Ent&atilde;o voc&ecirc; pode desenhar c&oacute;digos. Sim. Desenhar. C&oacute;digos. Que funcionam. Isso n&atilde;o &eacute; incr&iacute;vel?
<h3 dir="ltr">Vida nas bordas</h3>
Que bordas? Ah, a <a href="https://developer.ibm.com/depmodels/edge-computing/" target="_blank">borda</a> da rede (edge). Sim, &eacute; onde muitas das inova&ccedil;&otilde;es acontecem. Por qu&ecirc;? Porque &eacute; a&iacute; que muitos dados est&atilde;o sendo criados. Um mont&atilde;o deles. O tempo todo. Dados de sensores, c&acirc;meras e de GPS de dispositivos m&oacute;veis, como telefones e dispositivos vest&iacute;veis. E nem me fa&ccedil;a mencionar todos os dados de carros aut&ocirc;nomos (eles est&atilde;o chegando, acredite).
Precisa inovar usando todos esses dados? Bem, meu amigo, essa &eacute; a "vantagem" e &eacute; a&iacute; que brilha o Node-RED.
De que forma? J&aacute; que o Node-RED foi projetado e constru&iacute;do pela equipe da <a href="https://emerging-technology.co.uk/" target="_blank">IBM Emerging Technology Services</a> como uma maneira de visualizar o envio e o recebimento de mensagens <a href="https://developer.ibm.com/articles/iot-mqtt-why-good-for-iot/" target="_blank">MQTT (Transporte de Telemetria da Fila de Mensagens)</a> de e para dispositivos de hardware, a conex&atilde;o do hardware, bem como seus fluxos de dados aos aplicativos &eacute; feita em DNA do Node-RED. Se voc&ecirc; precisa criar um prot&oacute;tipo para demonstrar sua ideia, por que n&atilde;o usar um que foi projetado para a borda?
<h2 dir="ltr">#4 &ndash; N&atilde;o &eacute; um brinquedo</h2>
Ent&atilde;o voc&ecirc; construiu um prot&oacute;tipo no Node-RED e seu cliente est&aacute; impressionado. E agora?
Agora voc&ecirc; constr&oacute;i esse prot&oacute;tipo para criar o produto final, &eacute; claro. Mas continue no Node-RED! Se o que voc&ecirc; precisa criar &eacute; uma &uacute;nica fun&ccedil;&atilde;o nova, uma cole&ccedil;&atilde;o de novas funcionalidades ou um aplicativo inteiro do navegador ao <a href="https://flows.nodered.org/node/node-red-node-mysql" target="_blank">banco de dados</a>, o Node-RED te atender&aacute; perfeitamente, do prot&oacute;tipo &agrave; <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-workshop-node-red-production/" target="_blank">produ&ccedil;&atilde;o</a>.
E se voc&ecirc; n&atilde;o conseguir encontrar um componente para atender &agrave;s suas necessidades dentre os milhares que est&atilde;o dispon&iacute;veis gratuitamente, <a href="https://nodered.org/docs/creating-nodes/" target="_blank">pode escrever o seu</a>!
Confira o <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/how-to-create-a-node-red-starter-application/" target="_blank">Node-RED Starter</a> na IBM Cloud, por exemplo; isso guiar&aacute; o seu caminho rumo &agrave; cria&ccedil;&atilde;o de grandes funcionalidades. &nbsp;
<h2 dir="ltr">#5 &ndash; N&atilde;o &eacute; apenas para a IoT</h2>
O Node-RED permite a cria&ccedil;&atilde;o de funcionalidade ao conectar fluxos de dados entre n&oacute;s utilizando um navegador. E ganhou enorme popularidade no espa&ccedil;o da IoT, modelando bits de funcionalidade de aplicativos entre dispositivos de IoT, como sensores, c&acirc;meras e roteadores sem fio.
No entanto, o Node-RED &eacute; muito mais do que uma tecnologia de IoT (se voc&ecirc; estiver se sentindo criativo). Existem ZILH&Otilde;ES de n&oacute;s prontos no site <a href="https://flows.nodered.org/" target="_blank">flows.nodered.org</a>. Mas e se voc&ecirc; n&atilde;o gostar deles? <a href="https://nodered.org/docs/creating-nodes/" target="_blank">Codifique o seu</a>!
A quest&atilde;o &eacute; que um n&oacute; &eacute; um bloco de c&oacute;digos que pode fazer praticamente o que voc&ecirc; quiser. Precisa ler alguns dados do Twitter? Feito. Precisa analisar um tweet por meio de um programa de sentimentos para verificar se o tweet est&aacute; feliz, triste ou indiferente? Feito. Precisa ler dados de um formul&aacute;rio da internet? Feito tamb&eacute;m. Executar uma fun&ccedil;&atilde;o sem servidor rodando no <a href="https://www.ibm.com/cloud/functions" target="_blank">OpenWhisk</a>? Feit&iacute;ssimo.
Voc&ecirc; entendeu a mensagem. Ele &eacute; SUPER flex&iacute;vel. E poderoso.
Confira todo o <a href="https://developer.ibm.com/components/node-red/" target="_blank">conte&uacute;do excelente do Node-RED</a> no IBM Developer para descobrir seus pr&oacute;prios motivos para come&ccedil;ar a utiliz&aacute;-lo ainda hoje. 
...
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Os 5 principais motivos para usar o Node-RED agora

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Imagem de Analisando conjuntos de dados médicos abertos para obter insights no tecmundo

Como o uso de machine learning com Watson Studio e scikit-learn ajuda a prever como será a prescrição de opioides nos Estados Unidos


Por Madison Meyers
<h3 dir="ltr">Resumo</h3>
Com tantos problemas de sa&uacute;de no mundo de hoje, cientistas de dados encontraram uma mina de ouro no trabalho de extrair significado e interpretar dados relacionados a estes problemas. Esta padroniza&ccedil;&atilde;o se aprofunda no conjunto de dados sobre as mortes por overdose de opioides. Leia a seguir sobre como explorar esses dados em um notebook do Watson&trade; Studio, visualizar algumas descobertas iniciais utilizando o Pixie Dust, e depois usar o scikit-learn para testar diversos modelos e avaliar quais apresentam as previs&otilde;es mais exatas de como ser&atilde;o as prescri&ccedil;&otilde;es de opioides.
<h3 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h3>
Overdoses de opioide est&atilde;o se tornando um problema cada vez maior nos Estados Unidos. Embora cientistas de dados n&atilde;o possam resolver esse problema sozinhos, eles podem olhar para os dados, observar o que exatamente acontece e quais elementos podem levar a determinados resultados.
Este padr&atilde;o de c&oacute;digo mostra o uso de scikit-learn e do Python (no IBM Watson Studio) para prever como ser&aacute; a prescri&ccedil;&atilde;o de opioides com base em um conjunto de dados Kaggle, que inclui valores como mortes por overdose da droga, tipo de medicamento prescrito e a prescri&ccedil;&atilde;o em si. Com esse padr&atilde;o, voc&ecirc; poder&aacute; explorar os dados em um notebook do Watson Studio e usar o Pixie Dust para visualizar algumas descobertas iniciais de diversas maneiras. Ap&oacute;s terminar a explora&ccedil;&atilde;o inicial, voc&ecirc; pode usar o scikit-learn para testar diversos modelos, e assim descobrir quais apresentam as previs&otilde;es mais exatas de prescri&ccedil;&otilde;es de opioides. Com a biblioteca do scikit-learn, voc&ecirc; poder&aacute; acessar facilmente diversos classificadores de machine learning que podem ser implementados com um n&uacute;mero relativamente baixo de linhas de c&oacute;digo.
Este padr&atilde;o de c&oacute;digo foi criado para cientistas e amantes de dados que se interessem por quest&otilde;es de justi&ccedil;a social ou de sa&uacute;de, ou para aqueles que estejam aprendendo DSX e machine learning. Ele vai te guiar pela explora&ccedil;&atilde;o de dados, limpeza de dados, modelos de treinamento e avalia&ccedil;&atilde;o.
Ap&oacute;s completar esse padr&atilde;o, voc&ecirc; dever&aacute; saber como:
<ul>
<li dir="ltr">
Utilizar o Watson Studio;
</li>
<li dir="ltr">
Explorar diversos dataframes;
</li>
<li dir="ltr">
Visualizar explora&ccedil;&otilde;es;
</li>
<li dir="ltr">
Limpar os dados usando Python e pandas;
</li>
<li dir="ltr">
Construir diversos modelos de machine learning para prever uma vari&aacute;vel target;
</li>
<li dir="ltr">
Avaliar o desempenho dos modelos.
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Fluxo</h3>
<img alt="Watson Studio" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/19/watson-studio-19193543880033.png" />Fluxo do uso de machine learning com Watson Studio
<ul>
<li dir="ltr">
Fa&ccedil;a o login no Watson Studio;
</li>
<li dir="ltr">
Fa&ccedil;a o upload dos dados em forma de ativos de dados no Watson Studio;
</li>
<li dir="ltr">
Inicie um notebook no Watson Studio e insira o ativo de dados criado anteriormente;
</li>
<li dir="ltr">
Crie visualiza&ccedil;&otilde;es de dados com o Pixie Dust;
</li>
<li dir="ltr">
Explore os dados com pandas;
</li>
<li dir="ltr">
Teste modelos de machine learning com o scikit-learn;
</li>
<li dir="ltr">
Avalie o desempenho das predi&ccedil;&otilde;es.
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h3>
Encontre os passos detalhados para o padr&atilde;o no <a href="https://github.com/IBM/predict-opioid-prescribers/blob/master/README.md" target="_blank">README</a>. Estes passos devem te mostrar como:
<ul>
<li dir="ltr">
Inscrever-se no IBM Watson Studio;
</li>
<li dir="ltr">
Criar o notebook;
</li>
<li dir="ltr">
Rodar o notebook;
</li>
<li dir="ltr">
Salvar e compartilhar;
</li>
<li dir="ltr">
Limpar os dados utilizando Python;
</li>
<li dir="ltr">
Rodar diversos modelos usando o scikit-learn para prever como ser&aacute; a prescri&ccedil;&atilde;o de opioides;
</li>
<li dir="ltr">
Avaliar os modelos.
</li>
</ul>
...
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Analisando conjuntos de dados médicos abertos para obter insights

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Imagem de Determine tópicos em tendência com análise de fluxo de cliques no tecmundo

Utilize o Apache Spark e o Apache Kafka para coletar, analisar e gerar relatórios sobre dados sobre visitantes de websites

Por: Prashant Sharma e <a href="https://developer.ibm.com/profiles/rich.hagarty/" target="_blank">Richard Hagarty</a>.
Atualizado em: 28 de mar&ccedil;o de 2019. | Publicado em: 27 de fevereiro de 2018.
<h3 dir="ltr">Resumo</h3>
A an&aacute;lise de fluxo de cliques &eacute; o processo de coletar, analisar e gerar relat&oacute;rios a respeito de quais p&aacute;ginas um usu&aacute;rio visita, o que pode oferecer informa&ccedil;&otilde;es &uacute;teis sobre caracter&iacute;sticas de uso de um site. Neste padr&atilde;o de codifica&ccedil;&atilde;o, utilizaremos a an&aacute;lise de fluxo de cliques para demonstrar como detectar t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real no Wikip&eacute;dia.
<h3 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h3>
A an&aacute;lise de fluxo de cliques &eacute; o processo de coletar, analisar e gerar relat&oacute;rios a respeito de quais p&aacute;ginas um usu&aacute;rio visita, o que pode oferecer informa&ccedil;&otilde;es &uacute;teis sobre caracter&iacute;sticas de uso de um site.
Alguns usos populares desse tipo de abordagem incluem:
<ul>
<li dir="ltr">
Testes A/B: estudo estat&iacute;stico de como usu&aacute;rios de um site s&atilde;o afetados por mudan&ccedil;as de uma vers&atilde;o A para uma vers&atilde;o B;
</li>
<li dir="ltr">
Gera&ccedil;&atilde;o de recomenda&ccedil;&otilde;es em sites de venda: padr&otilde;es de cliques de consumidores em um portal indicam como um usu&aacute;rio foi influenciado a comprar algo. Essa informa&ccedil;&atilde;o pode ser utilizada como geradora de recomenda&ccedil;&otilde;es para futuros padr&otilde;es de cliques;
</li>
<li dir="ltr">
Publicidade direcionada: similar &agrave; gera&ccedil;&atilde;o de recomenda&ccedil;&otilde;es, &eacute; poss&iacute;vel rastrear cliques do usu&aacute;rio em sites e utilizar essa informa&ccedil;&atilde;o para direcionar publicidade em tempo real e com mais efici&ecirc;ncia;
</li>
<li dir="ltr">
T&oacute;picos em tend&ecirc;ncia: a an&aacute;lise do fluxo de cliques pode ser utilizada para estudos ou gera&ccedil;&atilde;o de t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real. Considerando-se um intervalo de tempo em particular, &eacute; poss&iacute;vel exibir os itens mais acessados para otimizar o n&uacute;mero de cliques.
</li>
</ul>
No padr&atilde;o de codifica&ccedil;&atilde;o a seguir, demonstraremos como detectar t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real no Wikip&eacute;dia. Para executar essa tarefa, utilizaremos o Apache Kafka como fila de mensagens, assim como o mecanismo de streaming estruturado Apache Spark para realizar a an&aacute;lise. Essa combina&ccedil;&atilde;o &eacute; bem conhecida por caracter&iacute;sticas como usabilidade, alto rendimento e baixa lat&ecirc;ncia.
Ao completar esse padr&atilde;o, voc&ecirc; vai entender como:
<ul>
<li dir="ltr">
Utilizar o <a href="https://jupyter.org/" target="_blank">Jupyter Notebooks</a> para carregar, visualizar e analisar dados;
</li>
<li dir="ltr">
Executar o Jupyter Notebooks no <a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-studio" target="_blank">IBM Watson Studio</a>;
</li>
<li dir="ltr">
Realizar uma an&aacute;lise de fluxo de cliques utilizando o mecanismo de streaming estruturado Apache Spark;
</li>
<li dir="ltr">
Construir um fluxo de processamento de baixa lat&ecirc;ncia utilizando o Apache Kafka.
</li>
</ul>
<img alt="Usu&aacute;rio / Nuvem p&uacute;blica
" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/13/usuario-nuvem-publica-13174532315288.png" />Usu&aacute;rio / Nuvem p&uacute;blica 
<ul dir="ltr">
<li>
<div>1. Conecte-se com o Apache Kafka e configure uma inst&acirc;ncia em execu&ccedil;&atilde;o de um fluxo de cliques;</div>
</li>
<li>
<div>2. Execute um Jupyter Notebook no Watson Studio que interaja com o servi&ccedil;o Apache Spark subjacente. Isso tamb&eacute;m pode ser feito localmente com o Spark Shell;</div>
</li>
<li>
<div>3. O Apache Spark carrega e processa os dados vindos do Apache Kafka;</div>
</li>
<li>
<div>4. Os dados processados s&atilde;o transmitidos novamente a voc&ecirc; por meio do Jupyter Notebook (ou reposit&oacute;rio de sink, no caso de execu&ccedil;&atilde;o local).</div>
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Encontre o passo a passo detalhado deste padr&atilde;o em <a href="https://github.com/IBM/kafka-streaming-click-analysis/blob/master/README.md" target="_blank">README</a>. Existem duas maneiras de exercitar essa habilidade:
<ul>
<li dir="ltr">
Executando tudo localmente utilizando Spark Shell;
</li>
<li dir="ltr">
Utilizando o Jupyter Notebooks no <a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-studio" target="_blank">IBM Watson Studio</a>. Nota: para realizar esse tipo de abordagem, voc&ecirc; precisar&aacute; de um servi&ccedil;o <a href="https://www.ibm.com/cloud/event-streams" target="_blank">Event Streams</a>, que cobra taxas nominais.
</li>
</ul>
...&nbsp;
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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Determine tópicos em tendência com análise de fluxo de cliques

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Imagem de Use o Spring Kafka para acessar um serviço do Event Streams no tecmundo

Envie e receba mensagens para o Event Streams

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Use o Spring Kafka para acessar um serviço do Event Streams

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Imagem de Acelere pesquisa reversa de imagens com GPU para extrair características no tecmundo

Extraia feature vectors para machine learning usando GPU para aumento de desempenho

Por: <a href="https://developer.ibm.com/profiles/krbalaga" target="_blank">Krishna Chaitanya Balaga</a>, <a href="https://developer.ibm.com/profiles/scott.dangelo" target="_blank">Scott Dangelo</a> e Sandhya Nayak.
Publicado em: 18 de maio de 2020.
<h2 dir="ltr">Resumo</h2>
Nesse padr&atilde;o de c&oacute;digo, trabalhe por meio do processo de an&aacute;lise de um conjunto de dados de imagem utilizando uma rede convolucional pr&eacute;-treinada (VGG16) e extraia vetores de representa&ccedil;&atilde;o num&eacute;rica de caracter&iacute;sticas (feature vectors) para cada imagem atrav&eacute;s de um notebook do Jupyter.
<h2 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h2>
Os algoritmos de machine learning (aprendizado de m&aacute;quina) fornecem muitas ferramentas &uacute;teis para a solu&ccedil;&atilde;o de problemas concretos. Uma das esferas na qual o machine learning teve grande sucesso &eacute; o reconhecimento de imagens. Por meio do uso do poder computacional para a identifica&ccedil;&atilde;o de imagens e compara&ccedil;&atilde;o destas com outras, voc&ecirc; pode utilizar m&aacute;quinas para executar tarefas que, alguns anos atr&aacute;s, poderiam ser realizadas apenas por humanos. Engenheiros e cientistas de dados que trabalham com reconhecimento de imagem podem encontrar alguns desafios que, por sua vez, possivelmente limitam o trabalho que pode ser feito com algoritmos de machine learning. A maior limita&ccedil;&atilde;o &eacute; o tempo e o poder computacional necess&aacute;rios para criar as camadas de machine learning em uma rede neural profunda, necess&aacute;rias para o reconhecimento de imagens. Embora grandes conjuntos de dados e algoritmos complexos possam ser executados em muitas configura&ccedil;&otilde;es comuns de hardware, o tempo necess&aacute;rio para criar camadas neurais, treinar um modelo e extrair recursos pode ser proibitivamente alto. O uso de uma Unidade de Processamento Gr&aacute;fico (GPU) para realizar uma grande quantidade de c&aacute;lculos em paralelo revolucionou o mundo da computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica, e a descoberta de que as mesmas GPUs tamb&eacute;m podem ser usadas para acelerar o desempenho de tarefas de machine learning produziu um efeito semelhante no mundo da intelig&ecirc;ncia artificial. Nesse padr&atilde;o de c&oacute;digo, demonstramos uma tarefa comum para recupera&ccedil;&atilde;o de imagem por conte&uacute;do (CBIR) e comparamos a execu&ccedil;&atilde;o na CPU com o desempenho superior obtido ao execut&aacute;-la em uma GPU.
No padr&atilde;o de c&oacute;digo, te orientamos ao longo do processo de an&aacute;lise de um conjunto de dados de imagem utilizando uma rede neural convolucional pr&eacute;-treinada (VGG16) e de extra&ccedil;&atilde;o de feature vectors para cada imagem utilizando um notebook do Jupyter. Esse &eacute; um processo computacionalmente caro que demora 300 vezes mais em uma CPU do que em uma GPU. Utilizaremos o ambiente de GPU no IBM&reg; Watson&trade; Studio ou em sua m&aacute;quina local para acelerar a extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas. Feita a an&aacute;lise, demonstraremos a pesquisa reversa de imagens, um dos aplicativos populares da an&aacute;lise de imagens. Essa pesquisa &eacute; uma t&eacute;cnica de consulta em CBIR que envolve fornecer ao sistema CBIR uma imagem de amostra para servir de base em sua pesquisa. Em termos de recupera&ccedil;&atilde;o de informa&ccedil;&otilde;es, a imagem de amostra &eacute; o que formula uma pesquisa. Normalmente, a pesquisa reversa de imagens &eacute; caracterizada por uma aus&ecirc;ncia de termos de pesquisa.
Com a conclus&atilde;o desse padr&atilde;o de c&oacute;digo, voc&ecirc; entende como:
<ul>
<li dir="ltr">
Utilizar a acelera&ccedil;&atilde;o da GPU no Watson Studio ou localmente para melhorar o desempenho da extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas;
</li>
<li dir="ltr">
Fazer o download de um modelo VGG16 pr&eacute;-treinado usando o Keras;
</li>
<li dir="ltr">
Executar a extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas. Nesse ponto, removemos a &uacute;ltima camada (ou seja, a camada de classifica&ccedil;&atilde;o softmax) para que nosso modelo de sa&iacute;da agora tenha apenas 12 camadas e a &uacute;ltima camada seja f2 (Densa), uma camada totalmente conectada;
</li>
<li dir="ltr">
Obter feature vectors para todas as imagens e reduzi-las usando o PCA,
</li>
<li dir="ltr">
Utilizar a dist&acirc;ncia de cosseno entre os recursos do PCA para comparar a imagem da consulta com as 5 imagens mais pr&oacute;ximas e retorn&aacute;-las como miniaturas (thumbnails).
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Fluxo</h2>
<img alt="Extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas
" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/12/extracao-de-caracteristicas-12204356812577.png" />Extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas 
<ul>
<li dir="ltr">
1. O usu&aacute;rio interage com o Jupyter Notebook para importar e usar os m&oacute;dulos Python;
</li>
<li dir="ltr">
2. 101_Object_Categories do caltech-101 s&atilde;o importadas para a pesquisa de imagens;
</li>
<li dir="ltr">
3. O modelo Keras VGG16 &eacute; importado, com pesos pr&eacute;-treinados no ImageNet;
</li>
<li dir="ltr">
4. O usu&aacute;rio pode executar a extra&ccedil;&atilde;o de caracter&iacute;sticas usando a GPU para um melhor desempenho.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Obtenha instru&ccedil;&otilde;es detalhadas no arquivo <a href="https://github.com/IBM/reverse-image-search-gpu-studio/blob/master/README.md" target="_blank">readme</a>. Essas etapas mostram como:
<ul>
<li dir="ltr">
1. Clonar o reposit&oacute;rio;
</li>
<li dir="ltr">
2. Criar um notebook no Watson Studio ou localmente;
</li>
<li dir="ltr">
3. Executar o notebook.
</li>
</ul>
...
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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Acelere pesquisa reversa de imagens com GPU para extrair características

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Imagem de Monitorando o modelo com o Watson OpenScale no tecmundo

Treine, crie e implemente um modelo de machine learning utilizando o IBM Watson Machine Learning no IBM Cloud Pak for Data


Por: Scott Dangelo e Lukasz Cmielowski.
Publicado em: 4 de outubro de 2019. 
Esse padr&atilde;o de c&oacute;digo faz parte dos seguintes caminhos de aprendizado: <a href="https://developer.ibm.com/series/cloud-pak-for-data-learning-path/" target="_blank">Introdu&ccedil;&atilde;o ao IBM Cloud Pak for Data</a> e <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-watson-openscale/" target="_blank">Introdu&ccedil;&atilde;o ao Watson OpenScale</a>.
<h3 dir="ltr">Sum&aacute;rio</h3>
Nesse padr&atilde;o de c&oacute;digo, utilizaremos os dados do German Credit (cr&eacute;dito alem&atilde;o) para treinar, criar e implementar um modelo de machine learning usando o Watson Machine Learning no IBM Cloud Pak for Data. Criaremos um reposit&oacute;rio de dados para este modelo com o Watson OpenScale e configuraremos o OpenScale para monitorar essa implementa&ccedil;&atilde;o. Em seguida, inseriremos sete dias de registros hist&oacute;ricos e medi&ccedil;&otilde;es para visualiza&ccedil;&atilde;o no painel do OpenScale Insights.
<h3 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h3>
O conjunto de dados utilizado para esse padr&atilde;o cont&eacute;m informa&ccedil;&otilde;es sobre aplicativos de cr&eacute;dito de v&aacute;rios usu&aacute;rios. Podemos usar uma rede neural profunda a fim de criar um modelo de machine learning utilizando o <a href="https://www.ibm.com/support/producthub/icpdata/docs/content/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/wmlservices.html" target="_blank">Watson Machine Learning</a> e, em seguida, implementar esse modelo para uso na previs&atilde;o de risco futuro de padr&atilde;o. Devido &agrave; natureza sens&iacute;vel da pontua&ccedil;&atilde;o de cr&eacute;dito, este &eacute; um caso de uso ideal para a solu&ccedil;&atilde;o local oferecida pelo IBM Cloud Pak for Data.
O modelo de ML implementado agora pode ser monitorado pelo Watson OpenScale. O uso cont&iacute;nuo gera dados que permitem aos administradores garantir a qualidade do modelo e oferece explica&ccedil;&otilde;es sobre quais recursos do conjunto de dados s&atilde;o mais influentes na cria&ccedil;&atilde;o da pontua&ccedil;&atilde;o de risco. A detec&ccedil;&atilde;o de polariza&ccedil;&atilde;o ser&aacute; configurada para permitir uma vis&atilde;o mais detalhada da equidade das previs&otilde;es do modelo. Todas essas informa&ccedil;&otilde;es est&atilde;o dispon&iacute;veis no painel do OpenScale e em grandes detalhes.
Depois de concluir esse padr&atilde;o de c&oacute;digo, voc&ecirc; entender&aacute; como:
<ul>
<li dir="ltr">
Criar e implementar um modelo de machine learning atrav&eacute;s do servi&ccedil;o Watson Machine Learning no IBM Cloud Pak for Data.
</li>
<li dir="ltr">
Configurar o Watson OpenScale Data Mart.
</li>
<li dir="ltr">
Associar o Watson Machine Learning ao Watson OpenScale Data Mart.
</li>
<li dir="ltr">
Adicionar assinaturas ao Data Mart.
</li>
<li dir="ltr">
Ativar o registro de carga &uacute;til e o monitor de desempenho para ativos registrados.
</li>
<li dir="ltr">
Ativar o monitor de qualidade (precis&atilde;o).
</li>
<li dir="ltr">
Ativar o monitor de legitimidade.
</li>
<li dir="ltr">
Classificar o modelo de cr&eacute;dito alem&atilde;o utilizando o Watson Machine Learning.
</li>
<li dir="ltr">
Inserir cargas hist&oacute;ricas, m&eacute;tricas de legitimidade e m&eacute;tricas de qualidade no Data Mart.
</li>
<li dir="ltr">
Utilizar o Data Mart para acessar os dados das tabelas via assinatura.
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Fluxo</h3>
&nbsp;<img alt="Fluxo" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/12/fluxo-12203521105573.png" />Fluxo
<ul dir="ltr">
<li>
<div>1. O desenvolvedor cria um Jupyter Notebook no IBM Cloud Pak for Data.</div>
</li>
<li>
<div>2. O OpenScale no IBM Cloud Pak for Data est&aacute; conectado a um banco de dados DB2, utilizado para armazenar dados do Watson OpenScale.</div>
</li>
<li>
<div>3. O notebook est&aacute; conectado ao Watson Machine Learning, e um modelo &eacute; treinado e implementado.</div>
</li>
<li>
<div>4. O Watson OpenScale &eacute; utilizado pelo notebook para registrar a carga &uacute;til e monitorar o desempenho, a qualidade e a legitimidade.</div>
</li>
<li>
<div>5. O OpenScale monitorar&aacute; o modelo do Watson Machine Learning quanto a desempenho, legitimidade, qualidade e explicabilidade.</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h3>
Pronto para utilizar esse padr&atilde;o de c&oacute;digo? Encontre detalhes completos sobre como come&ccedil;ar a executar no <a href="https://github.com/IBM/monitor-ibm-cloud-pak-with-watson-openscale/blob/master/README.md" target="_blank">README</a>. As etapas mostram a voc&ecirc; como:
<ul dir="ltr">
<li>
<div>1. Clonar o reposit&oacute;rio</div>
</li>
<li>
<div>2. Criar um novo projeto e espa&ccedil;o de implementa&ccedil;&atilde;o</div>
</li>
<li>
<div>3. Configurar o OpenScale em um Jupyter Notebook</div>
</li>
<li>
<div>4. Utilizar o painel para o OpenScale</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h3>
Esse padr&atilde;o de c&oacute;digo mostrou como treinar, criar e implementar um modelo de machine learning atrav&eacute;s do Watson Machine Learning no IBM Cloud Pak for Data. O padr&atilde;o de c&oacute;digo faz parte da s&eacute;rie de caminhos de aprendizado <a href="https://developer.ibm.com/series/cloud-pak-for-data-learning-path/" target="_blank">Introdu&ccedil;&atilde;o ao IBM Cloud Pak for Data</a>.
O padr&atilde;o tamb&eacute;m faz parte do caminho de aprendizado Introdu&ccedil;&atilde;o ao Watson OpenScale. Para continuar com esse caminho, consulte <a href="https://developer.ibm.com/series/configure-monitor-and-understand-machine-learning-models/" target="_blank">Utilizando o OpenScale com qualquer modelo, em qualquer lugar</a>.
...
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Monitorando o modelo com o Watson OpenScale

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Imagem de IBM e Java: os próximos 25 anos no tecmundo

Desde o início, a IBM reconheceu o Java como um divisor de águas. Aprenda sobre onde estivemos e para onde estamos indo

25 anos de Java. Um marco incr&iacute;vel para qualquer linguagem de programa&ccedil;&atilde;o. Para o Java e sua comunidade, essa &eacute; uma conquista especialmente significativa, uma vez que muitos duvidaram do poder do Java de permanecer. Deve estar claro para todos que n&atilde;o apenas ele segue firme e forte, como possui um brilhante futuro pela frente. Vamos recordar um pouco e tamb&eacute;m pensar sobre o que queremos realizar em seguida.
<h2 dir="ltr">Olhando para tr&aacute;s</h2>
Olhar para tr&aacute;s pode ser dif&iacute;cil porque, no nosso ramo, costumamos ter mem&oacute;ria curta: muito do que aconteceu h&aacute; cinco anos n&atilde;o &eacute; mais discutido agora, e eventos de dez anos atr&aacute;s parecem ter ocorrido na Idade da Pedra! No entanto, &eacute; dif&iacute;cil exagerar quanto ao n&iacute;vel de entusiasmo, paix&atilde;o e absoluta ideia de inven&ccedil;&atilde;o que foi provocado pelo Java na IBM ao longo dos &uacute;ltimos 25 anos.
Por mais que voc&ecirc; possa considerar a IBM um pouco conservadora em alguns momentos, n&oacute;s abra&ccedil;amos o Java desde o primeiro dia e nunca demos um passo atr&aacute;s. Desde come&ccedil;o, a IBM contribuiu para o processo do Java e ganhou diversos pr&ecirc;mios por coisas como possuir as melhores m&aacute;quinas virtuais Java (JVMs), os melhores servidores de aplica&ccedil;&otilde;es, ferramentas Java inovadoras e mais. Com o desenrolar do tempo, voc&ecirc; tamb&eacute;m &eacute; capaz de ver a influ&ecirc;ncia da IBM na forma como o Java evoluiu para se tornar o que &eacute; hoje. Pessoalmente, achamos que seria dif&iacute;cil encontrar qualquer outra empresa que tenha investido tanto e de maneira cont&iacute;nua na tecnologia, na comunidade e no ecossistema que chamamos simplesmente de &ldquo;Java&rdquo;.
As pessoas costumam esquecer qu&atilde;o maravilhosa &eacute; a tecnologia que uma JVM fornece. Valorizamos a sofistica&ccedil;&atilde;o dos compiladores just-in-time, dos coletores de lixo e da independ&ecirc;ncia da plataforma. Todo esse valor duramente conquistado vem de muitos anos de inven&ccedil;&atilde;o e inova&ccedil;&atilde;o. Voc&ecirc; pode se surpreender de saber que os engenheiros da IBM eram l&iacute;deres de tecnologia em JVM desde o primeiro dia &ndash; e alguns de n&oacute;s estamos aqui at&eacute; ent&atilde;o!
<h2 dir="ltr">Contribui&ccedil;&otilde;es da IBM para o Java</h2>
A IBM possui interesses particulares em fazer do Java o melhor sistema de tempo de execu&ccedil;&atilde;o para aplica&ccedil;&otilde;es de neg&oacute;cios em todas as suas plataformas. Desde o come&ccedil;o, reconhecemos o Java como a oportunidade inovadora que ele representava: a oportunidade de construir uma nova plataforma que juntasse todos os fornecedores de computa&ccedil;&atilde;o para ter um espa&ccedil;o grande, em vez de v&aacute;rios pequenos, e de criar uma plataforma de software que pudesse obter o melhor de cada hardware dispon&iacute;vel (n&atilde;o importa o quanto mudasse) ao mesmo tempo em que preservasse os investimentos dos nossos clientes e os nossos pr&oacute;prios investimentos em produto. Vimos que o Java permitiria que nossos clientes inovassem de diversas maneiras e muito mais r&aacute;pido do que antes. E eles o fizeram. Em finan&ccedil;as, seguran&ccedil;a, planos de sa&uacute;de, comunica&ccedil;&atilde;o, viagens, log&iacute;stica, espa&ccedil;o a&eacute;reo, constru&ccedil;&atilde;o e muitas outras ind&uacute;strias. N&atilde;o &eacute; uma piada dizer que as plataformas Java da IBM sustentam a economia mundial.
No entanto, a IBM n&atilde;o cobra pelo uso de sua tecnologia JVM. Isso ocorre simplesmente porque tal a&ccedil;&atilde;o comprometeria o verdadeiro valor do Java como um facilitador. Todo mundo pode se beneficiar do Java de maneira gratuita, segura e aberta. Isso n&atilde;o significa, no entanto, que os desenvolvedores que trabalham nele e nas JVMs n&atilde;o merecem ser pagos. Afinal, esses engenheiros altamente qualificados fornecem uma plataforma est&aacute;vel, perform&aacute;vel e fundamental para proteger e construir verdadeiras oportunidades de renda. Os eventos recentes nos mostraram que n&atilde;o devemos subestimar o ambiente de tempo de execu&ccedil;&atilde;o Java. O Java &eacute; t&atilde;o importante para o mundo que deve continuar livre de custos para todas as empreitadas e ser gr&aacute;tis para distribuir, mudar e melhorar.
A IBM se compromete a garantir que o Java permane&ccedil;a gr&aacute;tis ao trabalhar no <a href="https://openjdk.java.net/" target="_blank">Open JDK</a>, no <a href="https://adoptopenjdk.net/" target="_blank">AdoptOpenJDK</a> e na <a href="https://www.eclipse.org/" target="_blank">Eclipse Foundation</a>. De fato, n&oacute;s fornecemos <a href="https://www.ibm.com/cloud/support-for-runtimes" target="_blank">ofertas de apoio comercial</a> para os <a href="https://adoptopenjdk.net/releases.html?variant=openjdk8&amp;jvmVariant=openj9" target="_blank">bin&aacute;rios AdoptOpenJDK gratuitos que cont&ecirc;m o Eclipse OpenJ9</a>. A abordagem da IBM de fornecer apoio (como voc&ecirc; esperaria, vindo de uma empresa cujos clientes s&atilde;o os maiores do mundo) &eacute; bastante focada e s&eacute;ria. Na IBM, apoio significa mais do que consertos de seguran&ccedil;a regulares, o que &eacute; gratuito na comunidade. Significa que voc&ecirc; pode pegar o telefone ou seu equivalente eletr&ocirc;nico e conversar com nossos engenheiros para obter ajuda com o diagn&oacute;stico e o conserto dos seus problemas relacionados ao sistema de tempo de execu&ccedil;&atilde;o Java.
Em 2017, a IBM completou a abertura de c&oacute;digo de suas <a href="https://www.eclipse.org/openj9/" target="_blank">m&aacute;quinas virtuais Java l&iacute;deres na ind&uacute;stria na Eclipse Foundation</a>. A Eclipse Foundation, que &eacute; uma corpora&ccedil;&atilde;o independente e sem fins lucrativos, pensa no c&oacute;digo aberto de maneira que faz sentido para a IBM. Os c&oacute;digos do Oracle Java EE 8 e do GlassFish se mudaram para o Eclipse sob o <a href="https://jakarta.ee/" target="_blank">projeto Jakarta EE</a>, onde se juntam ao <a href="https://microprofile.io/" target="_blank">projeto MicroProfile</a> como uma localiza&ccedil;&atilde;o para modernizar e permitir o avan&ccedil;o das tecnologias de plataforma empresarial.&nbsp;&nbsp;
A comunidade sempre trabalhou em conjunto para propor, criticar e implementar a evolu&ccedil;&atilde;o das plataformas Java. Os muitos anos de experi&ecirc;ncia comunit&aacute;ria, compartilhando ideias de design, formalizando-as por meio de padr&otilde;es e encorajando as implementa&ccedil;&otilde;es m&uacute;ltiplas, mantiveram o Java acertadamente em uma posi&ccedil;&atilde;o dominante dentro da nossa ind&uacute;stria. Existem muitas raz&otilde;es para acreditar que essa abordagem &eacute; a correta para manter as plataformas empresariais e de linguagem avan&ccedil;ando pelo futuro.
Agora, o ambiente de tempo de execu&ccedil;&atilde;o Java da IBM &eacute; 100% open source: voc&ecirc; pode obter a mesma vers&atilde;o da tecnologia que a IBM usa em todos os seus produtos e que os nossos clientes utilizam tamb&eacute;m. &Eacute; claro que voc&ecirc; n&atilde;o vai querer construir a partir do zero, ent&atilde;o voc&ecirc; pode simplesmente baixar a vers&atilde;o 9 do Java e outras coisas al&eacute;m disso direto do <a href="https://adoptopenjdk.net/releases.html?variant=openjdk8&amp;jvmVariant=openj9" target="_blank">website do AdoptOpenJDK</a>. Voc&ecirc; ter&aacute; a certeza de que o download foi constru&iacute;do e testado rigorosamente em m&uacute;ltiplas plataformas da mesma forma e a partir da mesma base de c&oacute;digo. A IBM est&aacute; oferecendo diversas <a href="https://www.ibm.com/cloud/support-for-runtimes" target="_blank">op&ccedil;&otilde;es de suporte</a> para bin&aacute;rios AdoptOpenJDK.
<h2 dir="ltr">O que est&aacute; por vir</h2>
O Java de hoje ainda est&aacute; bem perto do Java do come&ccedil;o. Ele mudou e cresceu, &eacute; claro, mas a comunidade ajudou a desenvolver sua dire&ccedil;&atilde;o ao longo de 25 anos para que ele continuasse relevante e sintonizado com as necessidades de seu tempo. Ser&aacute; que podemos continuar fazendo isso? O desafio para o Java agora &eacute; encontrar seu caminho atrav&eacute;s de uma nova transforma&ccedil;&atilde;o. A era da nuvem est&aacute; aqui, e o Java est&aacute; evoluindo para se adaptar. No entanto, dessa vez existem muitas dire&ccedil;&otilde;es para perseguir e muitas formas de se chegar l&aacute;.
Como &eacute; pr&oacute;prio de uma empresa como a IBM, temos uma vis&atilde;o ampla do futuro das plataformas Java. Existem &aacute;reas t&eacute;cnicas profundas em que visualizamos as capacidades das JVMs de explora&ccedil;&atilde;o dos cont&ecirc;ineres em nuvem para aumentar sua pertin&ecirc;ncia no ambiente moderno de computa&ccedil;&atilde;o, criar melhor integra&ccedil;&atilde;o com outras linguagens predominantes nas arquiteturas multin&iacute;vel e de microsservi&ccedil;os e se valer de t&eacute;cnicas de machine learning visando tornar a solu&ccedil;&atilde;o mais inteligente e adapt&aacute;vel &agrave;s cargas de trabalho que est&atilde;o em constante mudan&ccedil;a. Esfor&ccedil;os direcionados &agrave; utiliza&ccedil;&atilde;o aprimorada da mem&oacute;ria do OpenJ9, &agrave; inicializa&ccedil;&atilde;o r&aacute;pida de aplicativos e ao desempenho impressionante est&atilde;o criando uma JVM que pode realmente ser chamada de ambiente de tempo de execu&ccedil;&atilde;o Java nativo da nuvem.
Fora do &acirc;mbito das m&aacute;quinas virtuais, a evolu&ccedil;&atilde;o do empreendimento Java para o Jakarta EE tamb&eacute;m &eacute; bastante empolgante. O Jakarta EE 9, constru&iacute;do sobre o Jakarta EE 8, est&aacute; no horizonte com a promessa de ser uma plataforma para nuvem, microsservi&ccedil;os e aplicativos conteinerizados. Al&eacute;m disso, os novos recursos e funcionalidades oferecidos pelo Eclipse MicroProfile entregam aspectos-chave necess&aacute;rios para desenvolvedores para apresentar os aplicativos de amanh&atilde;. Adicione a isso o fato de o Java ser aplicado a sistemas direcionados a eventos e reativos e ambientes de aplicativos sem servidores. O futuro &eacute; realmente brilhante para o Java.
Foi divertido andar por esse caminho de recorda&ccedil;&otilde;es, mas ser&aacute; ainda mais divertido ajudar o Java a crescer e se tornar algo mais incr&iacute;vel do que nunca. Se voc&ecirc; tiver tempo, pense um pouco sobre o futuro, pense sobre o que voc&ecirc; gostaria de ver no Java de amanh&atilde; e em como poderia se envolver para fazer com que isso se torne realidade. A comunidade do Java &eacute; &uacute;nica. Vamos trabalhar juntos e manter esse ecossistema inovador e vibrante para o Java gratuito.
...
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IBM e Java: os próximos 25 anos

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Imagem de 5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) no tecmundo

Aprenda a estruturar um Desenvolvimento Orientado a Testes e veja como funciona

Neste artigo, s&atilde;o apresentados os conceitos b&aacute;sicos de Desenvolvimento Orientado a Testes (em ingl&ecirc;s, test-driven development &ndash; TDD). Caso voc&ecirc; seja um desenvolvedor e utilize os m&eacute;todos &aacute;geis (Agile Development), o TDD &eacute; a melhor pr&aacute;tica a ser inclu&iacute;da no ciclo de vida de sua solu&ccedil;&atilde;o. Entenda o que &eacute; Desenvolvimento Orientado a Testes, conhe&ccedil;a o fluxo b&aacute;sico envolvido e descubra como testes unit&aacute;rios s&atilde;o os pilares da metodologia. Ao fim da leitura, voc&ecirc; ter&aacute; compreendido por que &eacute; indicado utilizar Desenvolvimento Orientado a Testes em seus processos.
<h3 dir="ltr">O que &eacute; Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)?</h3>
Desenvolvimento Orientado a Testes &eacute; um processo que modifica o paradigma do desenvolvimento de softwares tradicional. Em vez de desenvolver, primeiramente, seu c&oacute;digo e ajust&aacute;-lo de maneira retroativa para valid&aacute;-lo, o TDD determina que os testes sejam escritos antes e que as adapta&ccedil;&otilde;es sejam, s&oacute; depois, aplicadas ao c&oacute;digo at&eacute; que o projeto atenda aos requisitos do teste j&aacute; definido.
No TDD, voc&ecirc; escreve o teste unit&aacute;rio antes, observa as falhas e ent&atilde;o implementa as altera&ccedil;&otilde;es necess&aacute;rias at&eacute; que n&atilde;o falhe mais. Parece o inverso do normal, certo? Entretanto, o c&oacute;digo que voc&ecirc; produz quando utiliza essa metodologia &eacute; mais limpo e menos propenso a falhar em longo prazo.
Um teste unit&aacute;rio cobre apenas uma pequena por&ccedil;&atilde;o da l&oacute;gica, como fun&ccedil;&otilde;es ou m&eacute;todos. Testes unit&aacute;rios devem ser determin&iacute;sticos, ou seja, n&atilde;o devem apresentar efeitos colaterais, como chamadas para APIs externas que forne&ccedil;am dados aleat&oacute;rios ou vari&aacute;veis. Em vez disso, s&atilde;o utilizados dados simulados, substituindo aqueles que poderiam ser alterados depois de um tempo.
<h3 dir="ltr">5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)</h3>
1 &ndash; Leia, entenda e analise o recurso a ser implementado ou a indica&ccedil;&atilde;o de erro.
2 &ndash; Traduza a requisi&ccedil;&atilde;o necess&aacute;ria escrevendo um teste unit&aacute;rio. Importante: se existir configura&ccedil;&atilde;o de hot reload, o teste unit&aacute;rio vai rodar e falhar como se c&oacute;digo algum houvesse sido implementado.
3 &ndash; Escreva e implemente o c&oacute;digo que preenche a solicita&ccedil;&atilde;o. Rode todos os testes. Caso funcionem, est&aacute; tudo certo. Se n&atilde;o, repita o processo.
4 &ndash; Limpe seu c&oacute;digo por meio da refatora&ccedil;&atilde;o.
5 &ndash; Volte ao passo 1 e fa&ccedil;a tudo novamente.
A Figura 1 apresenta esses passos e sua natureza &aacute;gil, c&iacute;clica e iterativa:
<img alt="Figura 1" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/05/figura-1-05183022094467.jpg" />
O fluxo de trabalho do TDD &eacute; chamado frequentemente de Red-Green-Refactoring (Vermelho-Verde-Refatora&ccedil;&atilde;o), apresentando o status dos testes dentro de cada c&iacute;rculo.
&ndash; A etapa vermelha indica que o c&oacute;digo n&atilde;o funciona.
&ndash; A etapa verde indica que tudo est&aacute; funcionando, mas n&atilde;o necessariamente de maneira otimizada.
&ndash; A etapa azul indica que o respons&aacute;vel pelo teste est&aacute; refatorando o c&oacute;digo; confiante de que o c&oacute;digo passou por v&aacute;rios testes, altera e aprimora o que chegou a ele com mais seguran&ccedil;a.
<h3 dir="ltr">Desenvolvimento Orientado a Testes e CI/CD</h3>
Testes unit&aacute;rios derivados do TDD tamb&eacute;m fazem parte do processo de integra&ccedil;&atilde;o e entrega cont&iacute;nuas (CI/CD). TDD diz respeito especificamente a testes unit&aacute;rios e pipelines CI/CD, como CircleCI, GoCD ou Travis CI, que executam todos os testes unit&aacute;rios no momento de registro de altera&ccedil;&otilde;es realizadas.
Os testes s&atilde;o executados no pipeline de deploy. Caso todos sejam bem-sucedidos, a integra&ccedil;&atilde;o e a implementa&ccedil;&atilde;o acontecer&atilde;o. Por outro lado, caso algum falhe, o processo &eacute; interrompido, garantindo, assim, que a build n&atilde;o seja prejudicada mais &agrave; frente.
Integra&ccedil;&atilde;o cont&iacute;nua (CI) &eacute; a pr&aacute;tica de desenvolvimento que leva desenvolvedores a integrarem c&oacute;digos diversas vezes ao dia a um reposit&oacute;rio compartilhado. Cada entrada &eacute; verificada por uma build automatizada, permitindo que o time respons&aacute;vel pelo projeto detecte problemas precocemente. Com a integra&ccedil;&atilde;o regular, &eacute; poss&iacute;vel verificar falhas rapidamente e localiz&aacute;-las com mais facilidade.
<h3 dir="ltr">Ferramentas, toolchain e Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) indicados</h3>
Para produzir seu TDD, voc&ecirc; precisar&aacute; definir quais ferramentas, toolchain e Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) ser&atilde;o utilizados nos processos. Em nosso [padr&atilde;o de c&oacute;digo], estamos desenvolvendo um Node.js como exemplo. Estas foram as ferramentas b&aacute;sicas que selecionamos:
&ndash; nvm (Node Version Manager) for Node.js and NPM: NVM permite a voc&ecirc; executar a vers&atilde;o Node.js desejada e alter&aacute;-la sem afetar o node system.
&ndash; Bibliotecas npm para desenvolvimento:&nbsp;
<ul dir="ltr">
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://jestjs.io/" target="_blank">Jest</a> para testes unit&aacute;rios</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://eslint.org/" target="_blank">ESLint</a> para executar lint</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://prettier.io/" target="_blank">Prettier</a> para formata&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp; &nbsp; Husky e <a href="https://www.npmjs.com/package/lint-staged?activeTab=dependencies" target="_blank">lint-staged</a> para o pr&eacute;-commit dos Git hooks</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Como escrever testes unit&aacute;rios quem falhem&nbsp;</h3>
H&aacute; duas maneiras de criar testes unit&aacute;rios que falhem.&nbsp;
1 &ndash; Escreva um teste que tenha rela&ccedil;&atilde;o com uma fun&ccedil;&atilde;o de um c&oacute;digo que n&atilde;o exista ainda. Isso vai fazer com que o teste falhe e indique um erro relacionado a uma fun&ccedil;&atilde;o n&atilde;o encontrada (por exemplo, o Erro 404).
2 &ndash; Altere o statement do assert com o intuito de falhar. Ele &eacute; que determina o retorno esperado do c&oacute;digo testado, sendo um aspecto-chave do teste unit&aacute;rio. O statement do assert deve estar relacionado com a fun&ccedil;&atilde;o ou a solicita&ccedil;&atilde;o de corre&ccedil;&atilde;o de bug.&nbsp;
Ent&atilde;o, com o intuito de falhar, voc&ecirc; deve escrever um statement de assert que retorne um valor inesperado em uma estrutura de dados que voc&ecirc; deseja aprimorar. Por exemplo, seu JSON foi desenvolvido para fornecer o nome de uma pessoa, mas a nova implementa&ccedil;&atilde;o especifica o retorno do n&uacute;mero de telefone dela. No teste, voc&ecirc; primeiro escreveria um assert para incluir apenas o nome, o que apresentaria erro. Ent&atilde;o, voc&ecirc; adicionaria o c&oacute;digo para incluir o n&uacute;mero de telefone tamb&eacute;m.
Veja o funcionamento na aplica&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo em si:
Seu statement do assert poderia ser:
assert actualResult == {&lsquo;track&rsquo;:&lsquo;foo fighters&rsquo;}
Assim que a fun&ccedil;&atilde;o &eacute; submetida, o Erro 404 desaparece, mas o resultado final poderia ser um objeto vazio, como {}. Logo, voc&ecirc; deve lapidar o resultado na fun&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo para:
&nbsp;{&lsquo;track&rsquo;:&lsquo;foo fighters&rsquo;}
Agora o teste ser&aacute; bem-sucedido (verde). O c&oacute;digo &eacute; obviamente apenas um elemento abordado por enquanto, mas, a partir disso, &eacute; poss&iacute;vel entender os elementos b&aacute;sicos do processo. O teste est&aacute; aplicado corretamente at&eacute; certo ponto. Depois disso, voc&ecirc; pode implementar a l&oacute;gica efetivamente, podendo, por exemplo, analisar um file/db/call em uma API externa.
<h3 dir="ltr">Quando escrever testes unit&aacute;rios?</h3>
No geral, h&aacute; duas situa&ccedil;&otilde;es em que &eacute; aconselhado escrever testes unit&aacute;rios:
Situa&ccedil;&atilde;o A: para uma hist&oacute;ria concisa que exemplifique a implementa&ccedil;&atilde;o de um recurso. Por exemplo, um recurso poderia ser a contagem do n&uacute;mero de pa&iacute;ses atendidos por uma determinada casa de c&acirc;mbio. A primeira coisa a se fazer &eacute; escrever um teste e verificar as falhas. Depois, o c&oacute;digo deve ser alterado iterativamente at&eacute; que os testes sejam bem-sucedidos.
Situa&ccedil;&atilde;o B: uma parte de c&oacute;digo &ldquo;bugado&rdquo; em desenvolvimento &ldquo;quebra&rdquo;, exigindo a implementa&ccedil;&atilde;o de uma corre&ccedil;&atilde;o. Voltando ao exemplo da casa de c&acirc;mbio, o usu&aacute;rio espera que o c&oacute;digo, quando executado manualmente, retorne um grande n&uacute;mero de pa&iacute;ses que utilizem o d&oacute;lar como moeda, mas o resultado traz apenas um pa&iacute;s.
A primeira coisa a se fazer &eacute; escrever um teste e v&ecirc;-lo falhar. Ent&atilde;o, as corre&ccedil;&otilde;es devem ser implementadas at&eacute; que o teste seja bem-sucedido. Isso n&atilde;o apenas corrige o c&oacute;digo e remove o bug, como tamb&eacute;m oferece um teste unit&aacute;rio que pode ser utilizado repetidamente para manter a integridade do c&oacute;digo como um todo.
<h3 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h3>
A maioria dos programadores n&atilde;o escreve c&oacute;digos utilizando o Desenvolvimento Orientado a Testes, mas deveria. O desenvolvimento orientado a testes cria um c&oacute;digo melhor e menos propenso a falhas. Por isso, esperamos que tenha entendido a filosofia do TDD com este texto e a incorpore nas suas pr&aacute;ticas de desenvolvimento.
<h2 dir="ltr">Pr&oacute;ximos passos</h2>
Fique atento a novos posts sobre como efetuar desenvolvimento orientado a testes em Node.js, Java e Python.
<h2 dir="ltr">Recursos</h2>
<h3 dir="ltr">Frameworks de testes unit&aacute;rios recomendados</h3>
<ul dir="ltr">
<li>
<div><a href="https://docs.pytest.org/en/latest/" target="_blank">Pytest</a>: ferramenta open source intuitiva para facilitar a condu&ccedil;&atilde;o de testes unit&aacute;rios</div>
</li>
<li>
<div>Java: <a href="https://junit.org/junit5/" target="_blank">Junit 5</a>: framework amig&aacute;vel de testes para Java</div>
</li>
<li>
<div>NodeJS: <a href="https://jestjs.io/" target="_blank">Jest</a>: framework de testes para JavaScript com foco em simplicidade</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Livros e artigos &uacute;teis</h3>
<ul dir="ltr">
<li>
<div><a href="https://nordicapis.com/using-test-driven-development-for-microservices/" target="_blank">Using Test-Driven Development for Microservices</a>, Bill Doerrfeld</div>
</li>
<li>
<div><a href="https://www.amazon.com/Test-Driven-Java-Development-Viktor-Farcic-ebook/dp/B00YSIM3SC" target="_blank">Test-driven Java development: Invoke TDD principles for end-to-end application developmnet</a>, 2&ordf; edi&ccedil;&atilde;o, Viktor Farcic</div>
</li>
<li>
<div><a href="https://www.manning.com/books/unit-testing" target="_blank">Unit testing principles, practices, and patterns</a>, Vladimir Khorikov </div>
</li>
</ul>
...
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)

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Imagem de Reconhecimento de imagens com TensorFlow e Keras no tecmundo

Use a visão computacional, o TensorFlow e o Keras para classificação e processamento de imagens

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Reconhecimento de imagens com TensorFlow e Keras

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Imagem de Introdução à visão computacional no tecmundo

Aprenda o básico sobre a visão computacional com o deep learning

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Introdução à visão computacional

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Imagem de Utilizando Express.js para aplicações Node no tecmundo

Construindo uma web UI responsiva para serviços REST

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Utilizando Express.js para aplicações Node

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Imagem de Introduzindo confiança em inteligência artificial no tecmundo

Que nível de confiança podemos — e devemos — dedicar a sistemas de inteligência artificial?


Este tutorial faz parte do guia <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>
Intelig&ecirc;ncia artificial (IA) est&aacute; em todos os lugares. Da Alexa em nossas casas a recomenda&ccedil;&otilde;es da Netflix, ou do mecanismo de buscas preditivas do Google a rob&ocirc;s cir&uacute;rgicos, esses sistemas podem sentir, argumentar, entender, aprender e interagir.
Empresas e startups inovam constantemente no desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es melhores e mais inteligentes, j&aacute; que IA concede benef&iacute;cios variados &agrave;s organiza&ccedil;&otilde;es. Estima-se que o mercado de intelig&ecirc;ncia artificial se torne uma ind&uacute;stria de <a href="https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-market-74851580.html" target="_blank">US$ 190 bilh&otilde;es</a> at&eacute; 2025. Entretanto, os avan&ccedil;os desse tipo de tecnologia podem criar novos desafios e levantar quest&otilde;es legais e &eacute;ticas.
Hoje, IA &eacute; vista como uma esp&eacute;cie de caixa misteriosa que toma decis&otilde;es obscuras, e as empresas podem ter dificuldades para explicar ou entender como essa capacidade &eacute; alcan&ccedil;ada.
Por exemplo, grandes cidades chinesas est&atilde;o utilizando c&acirc;meras inteligentes com reconhecimento facial baseado em intelig&ecirc;ncia artificial para detectar e identificar pedestres imprudentes (aqueles que atravessam as ruas com alta taxa de tr&aacute;fego, em vez de se dirigirem aos locais mais adequados, com faixas). O nome do infrator, ainda que parcialmente coberto, e seu rosto s&atilde;o exibidos em uma tela p&uacute;blica. Acontece que o sistema <a href="https://www.telegraph.co.uk/technology/2018/11/25/chinese-businesswoman-accused-jaywalking-ai-camera-spots-face/" target="_blank">cometeu um erro em Ningbo</a>, divulgando a foto de um bilion&aacute;rio chamado Mingzhu Dong &mdash; falsamente reconhecido em uma campanha publicit&aacute;ria de um &ocirc;nibus e tomado por pedestre. A respeito do caso, Dong declarou que &ldquo;n&atilde;o foi nada&rdquo;, j&aacute; que detec&ccedil;&atilde;o e reconhecimento em tempo real s&atilde;o desafiadores.
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/ibm-28180133160249.png" />
Mas se os resultados de um sistema de IA auxiliassem a determinar a senten&ccedil;a criminal a ser aplicada, permaneceria sendo um assunto sem import&acirc;ncia? Nos Estados Unidos, tribunais podiam basear suas decis&otilde;es &mdash; inclusive relacionadas a fian&ccedil;as e penas &mdash; sobre r&eacute;us e condenados nos dados fornecidos pelo COMPAS. COMPAS &eacute; um software de avalia&ccedil;&atilde;o de risco gerenciado por intelig&ecirc;ncia artificial utilizado para prever quais criminosos s&atilde;o mais propensos &agrave; reincid&ecirc;ncia. A acur&aacute;cia desse recurso foi questionada quando foram notados resultados <a href="https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/01/equivant-compas-algorithm/550646/" target="_blank">tendenciosos</a>.
Definitivamente, tais equ&iacute;vocos n&atilde;o s&atilde;o quest&otilde;es triviais quando a seguran&ccedil;a humana est&aacute; em jogo. Em 2018, um dos carros aut&ocirc;nomos da Uber, que estava no modo autom&aacute;tico e tinha um motorista humano no volante por precau&ccedil;&atilde;o, <a href="https://www.theverge.com/2018/5/24/17388696/uber-self-driving-crash-ntsb-report" target="_blank">atropelou e matou uma pedestre no Arizona</a>. Os sensores do ve&iacute;culo detectaram a mulher, mas &ldquo;decidiram&rdquo; n&atilde;o frear ou agir de alguma maneira. Isso levou a empresa e outras companhias, como Toyota e NVIDIA, a suspenderem testes semelhantes nos Estados Unidos.
Quanto mais a IA continua a expandir seu papel em nossas vidas e a tomar decis&otilde;es por n&oacute;s, uma pergunta importante n&atilde;o deixa de ser levantada:&nbsp;
<h2 dir="ltr">Que n&iacute;vel de confian&ccedil;a podemos &mdash; e devemos &mdash; dedicar a sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial?</h2>
Para tentar responder essa pergunta, em abril de 2019 a Uni&atilde;o Europeia divulgou uma publica&ccedil;&atilde;o sobre diretrizes &eacute;ticas para intelig&ecirc;ncia artificial. No documento, foram destacados <a href="https://europa.eu/rapid/press-release_IP-19-1893_en.htm" target="_blank">sete aspectos essenciais</a> de uma IA confi&aacute;vel. Essas diretrizes inclu&iacute;am exig&ecirc;ncias como privacidade, governan&ccedil;a de informa&ccedil;&otilde;es, diversidade e seguran&ccedil;a.
No mesmo ano, o Smart Dubai Government anunciou o <a href="https://www.smartdubai.ae/initiatives/ai-principles" target="_blank">Dubai AI Principles</a>, que exp&otilde;e as expectativas da cidade e fornece um roteiro para guiar o comportamento dos sistemas baseados em intelig&ecirc;ncia artificial. O &oacute;rg&atilde;o tamb&eacute;m lan&ccedil;ou o <a href="https://www.smartdubai.ae/initiatives/ai-ethics" target="_blank">Dubai AI Ethics Guidelines</a> para fornecer orienta&ccedil;&otilde;es para assuntos cruciais, como contabilidade e outros temas relacionados a algoritmos com IA. Inclusive, &eacute; poss&iacute;vel experimentar a <a href="https://www.smartdubai.ae/self-assessment" target="_blank">ferramenta de autoavalia&ccedil;&atilde;o</a> do Dubai AI Ethics Guidelines para avaliar o n&iacute;vel de &eacute;tica de um sistema de IA a partir desses conceitos.
<h2 dir="ltr">Quatro pilares de IA confi&aacute;vel</h2>
&Eacute;tica na intelig&ecirc;ncia artificial &eacute; uma <a href="https://www.ibm.com/watson/ai-ethics/" target="_blank">grande &aacute;rea de pesquisa</a> da IBM. <a href="https://arxiv.org/abs/1808.07261" target="_blank">Neste artigo</a>, s&atilde;o descritos quatro elementos, ou pilares, que formam a base de sistemas de IA confi&aacute;veis.
<h3 dir="ltr">1. Explicabilidade</h3>
Trata-se de saber e entender como modelos de IA tomam decis&otilde;es espec&iacute;ficas. Ter a visibilidade de como funcionam. Por enquanto, modelos de machine learning s&atilde;o caixas misteriosas. N&atilde;o sabemos exatamente como elas fazem as escolhas que fazem.
Ainda que seja um aspecto fundamental de uma IA confi&aacute;vel, implementar explicabilidade pode ser desafiador. Nesse processo, a acur&aacute;cia do modelo &eacute; comprometida, j&aacute; que os mais simples, facilmente interpret&aacute;veis, t&ecirc;m sua capacidade preditiva reduzida (por exemplo, regress&atilde;o linear de &aacute;rvores de decis&atilde;o). Algoritmos mais poderosos e complexos, como redes neurais ou random forests, tendem a ser altamente precisos, mas dif&iacute;ceis de entender devido &agrave; complexidade de sua natureza.
Outro fator a ser considerado &eacute; que explicabilidade n&atilde;o &eacute; unidimensional. Diferentes partes interessadas gostariam de ter insights de variados aspectos do funcionamento interno de um algoritmo com base em prop&oacute;sitos e objetivos. Logo, explica&ccedil;&otilde;es devem ser adaptadas.
<h3 dir="ltr">2. Justi&ccedil;a</h3>
Garantir sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial justos significa eliminar vieses nos modelos ou dados (ou pelo menos minimiz&aacute;-los). Esses vieses s&atilde;o descritos como um desentendimento entre o treinamento de distribui&ccedil;&atilde;o de informa&ccedil;&otilde;es criado pelo desenvolvedor e a justa distribui&ccedil;&atilde;o esperada. Eles podem se &ldquo;infiltrar&rdquo; facilmente nos sistemas de IA atrav&eacute;s da cria&ccedil;&atilde;o, da coleta ou do processamento de dados. O sistema pode selecion&aacute;-los, codific&aacute;-los e ter o potencial de redimension&aacute;-los, o que pode levar a resultados injustos (como ocorreu com o COMPAS). Algoritmos de machine learning aprendem a partir do treinamento que recebem.&nbsp;
Para encorajar a ado&ccedil;&atilde;o de IA, deve-se assegurar que ela n&atilde;o assuma nem amplifique vieses, bem como usar dados e modelos de treinamento equitativos para evitar tratamentos injustos. Estabelecer testes para identificar, classificar e minimizar qualquer vi&eacute;s &eacute; fundamental para desenvolver sistemas de IA justos.
<h3 dir="ltr">3. Robustez</h3>
A robustez se baseia em dois fatores: seguran&ccedil;a e prote&ccedil;&atilde;o.
A seguran&ccedil;a de um sistema de intelig&ecirc;ncia artificial normalmente &eacute; associada &agrave; habilidade de um modelo desenvolver conhecimentos que incorporem normas societ&aacute;rias, pol&iacute;ticas ou regulamenta&ccedil;&otilde;es que correspondam a comportamentos bem estabelecidos.
J&aacute; a prote&ccedil;&atilde;o diz respeito &agrave; capacidade de defesa contra ataques maliciosos. Como qualquer software, as IA est&atilde;o vulner&aacute;veis a esse tipo de ocorr&ecirc;ncia. Isso eleva a preocupa&ccedil;&atilde;o referente &agrave; seguran&ccedil;a, visto que modelos podem ser adulterados e dados podem ser comprometidos ou deturpados.
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/ibm-28175920534247.jpg" />
Invasores podem se apropriar de modelos de IA estudando seus outputs ou enganando o algoritmo por meio da introdu&ccedil;&atilde;o de ru&iacute;dos ou perturba&ccedil;&otilde;es contradit&oacute;rias. Caso acredite que isso &eacute; complicado, confira o artigo <a href="https://arxiv.org/pdf/1710.08864.pdf" target="_blank">One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks</a>, que descreve como uma rede neural profunda identifica imagens incorretamente quando um pixel &mdash; isso mesmo, apenas um pixel &mdash; &eacute; modificado.
A seguran&ccedil;a pode ser aprimorada com a exposi&ccedil;&atilde;o e a corre&ccedil;&atilde;o de vulnerabilidades no sistema, possibilitando a identifica&ccedil;&atilde;o de novos ataques e defesas e a estrutura&ccedil;&atilde;o de novos m&eacute;todos de treinamento contra invasores para fortalecimento do modelo, al&eacute;m da cria&ccedil;&atilde;o de novas m&eacute;tricas de avalia&ccedil;&atilde;o da robustez.
<h3 dir="ltr">4. Linhagem</h3>
Sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial est&atilde;o em constante evolu&ccedil;&atilde;o. Linhagem diz respeito &agrave; possibilidade de rastrear e manter a origem de datasets, metadados, modelos com seus hiperpar&acirc;metros e resultados de testes. Rastreabilidade &eacute; crucial para que &oacute;rg&atilde;os reguladores, organiza&ccedil;&otilde;es apropriadas, terceiros e usu&aacute;rios auditem o sistema e possam reproduzir outputs passados e identificar resultados.
A caracter&iacute;stica pode auxiliar na descoberta da vers&atilde;o exata do servi&ccedil;o e sua implementa&ccedil;&atilde;o em qualquer ponto de sua hist&oacute;ria, assim como evidenciar quantas vezes o sistema foi treinado e seus detalhes de modifica&ccedil;&atilde;o, como a quantidade de metadados modificados no epis&oacute;dio do treinamento, dataset de treinamento utilizado, acur&aacute;cia e seguran&ccedil;a das m&eacute;tricas em sua evolu&ccedil;&atilde;o, feedback fornecido e motivos para reciclagem e aprimoramento.
<h2 dir="ltr">Ferramentas</h2>
Agora que voc&ecirc; sabe a import&acirc;ncia de gerar confian&ccedil;a em sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial e os fatores que os influenciam, vamos conferir ferramentas que o auxiliar&atilde;o a implementar essa caracter&iacute;stica em seus servi&ccedil;os.
<h3 dir="ltr">Watson OpenScale</h3>
<img alt="Watson OpenScale" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/watson-openscale-28175451907243.png" />
Ambiente de n&iacute;vel corporativo para aplica&ccedil;&otilde;es AI-infused que oferece &agrave;s empresas visibilidade de como a IA est&aacute; sendo constru&iacute;da e usada, o OpenScale traz clareza de informa&ccedil;&otilde;es e pode detectar e atenuar vieses, ajudar a explicar os resultados da IA, escalar o uso do modelo e fornecer insights sobre a integridade do sistema, al&eacute;m de fornecer ROI &mdash; tudo dentro de um cen&aacute;rio de gerenciamento unificado.
<a href="https://media.github.ibm.com/user/128618/files/af082f00-e052-11e9-9157-11f25b12a5fd" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-openscale#node-explore" target="_blank">Teste a solu&ccedil;&atilde;o</a>
<a href="https://cloud.ibm.com/catalog/services/watson-openscale?cm_sp=ibmdev-_-developer-articles-_-cloudreg" target="_blank">Demo</a>
<h3 dir="ltr">AI Explainability 360</h3>
O toolkit AI Explainability 360 &eacute; um pacote open source Python que pode ajudar na compreens&atilde;o de como modelos de machine learning preveem labels de diversas maneiras durante o ciclo de vida da aplica&ccedil;&atilde;o de IA. S&atilde;o inclu&iacute;dos algoritmos compat&iacute;veis com a interpretabilidade e a explicabilidade de datasets e modelos de aprendizado de m&aacute;quina.
<a href="https://aix360.mybluemix.net/?_ga=2.158392825.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://github.com/IBM/AIX360" target="_blank">Adquira o pacote</a>
<a href="https://aix360.mybluemix.net/data?_ga=2.158392825.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Demo</a>
<h3 dir="ltr">Adversarial Robustness 360 Toolbox</h3>
Pacote open source Python para machine learning advers&aacute;ria que auxilia na defesa de redes neurais profundas contra ataques maliciosos, tornando sistemas de IA mais seguros. Seu prop&oacute;sito &eacute; permitir a r&aacute;pida elabora&ccedil;&atilde;o e an&aacute;lise de m&eacute;todos de ataque e defesa para modelos de machine learning. Adversarial Robustness 360 Toolbox fornece a implementa&ccedil;&atilde;o para muitos m&eacute;todos de ponta para ataque e defesa.
<a href="https://adversarial-robustness-toolbox.readthedocs.io/en/latest/" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://github.com/IBM/adversarial-robustness-toolbox" target="_blank">Adquira o pacote</a>
<a href="https://art-demo.mybluemix.net/?_ga=2.87698011.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Demo</a>
<h3 dir="ltr">AI Fairness 360</h3>
Pacote open source Python para auxiliar na detec&ccedil;&atilde;o e na remo&ccedil;&atilde;o de vieses de modelos de machine learning. Inclui um conjunto abrangente de m&eacute;tricas para datasets e modelos para testar e explicar vieses, al&eacute;m de algoritmos para minimiz&aacute;-los.
<a href="https://aif360.mybluemix.net/?_ga=2.133948749.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Saiba mais&nbsp;</a>
<a href="https://github.com/IBM/AIF360" target="_blank">Adquira o c&oacute;digo</a>
<a href="http://aif360.mybluemix.net/data?_ga=2.133948749.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Demo</a>
<a href="https://medium.com/@alex.jones/ibm-watson-openscale-and-ai-fairness-360-two-new-ai-analysis-tools-that-work-great-together-5f0740142ba1" target="_blank">OpenScale versus AI Fairness 360</a>
<h2 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h2>
Este artigo explicou como vieses e ataques podem afetar sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial. Al&eacute;m disso, forneceu diversos exemplos de como tais a&ccedil;&otilde;es podem ocorrer, indicando ferramentas para minimizar os problemas
Esta &eacute; uma parte do guia <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>. Para continuar o aprendizado, confira <a href="https://medium.com/@alex.jones/ibm-watson-openscale-and-ai-fairness-360-two-new-ai-analysis-tools-that-work-great-together-5f0740142ba1" target="_blank">IBM Watson OpenScale and AI Fairness 360: Two new AI analysis tools that work great together</a>. Depois, acesse o tutorial <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/getting-started-with-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>. 
...
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!
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Introduzindo confiança em inteligência artificial

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Imagem de Promessas no Node.js: uma alternativa aos callbacks no tecmundo

Aprenda por que e como usar promessas no Node.js

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Promessas no Node.js: uma alternativa aos callbacks

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Imagem de Detectando e lidando com erros relacionados ao Redis no tecmundo

Cloud native designs para aplicar lógica de repetição ao Redis

Falhas acontecem na pilha de aplicativos. Faz parte do processo. Independentemente de voc&ecirc; estar rodando testes internos ou conectado a uma API na nuvem, &eacute; necess&aacute;rio se certificar de que o design da sua aplica&ccedil;&atilde;o seja resiliente e tolerante a falhas. Entretanto, no que se refere a apontar os potenciais culpados por esses problemas, como falhas transit&oacute;rias na rede ou recursos sobrecarregados, &eacute; mais f&aacute;cil falar do que fazer. Al&eacute;m do mais, com microsservi&ccedil;os, as solu&ccedil;&otilde;es possuem um n&uacute;mero crescente de interdepend&ecirc;ncias de componentes que devem diminuir para manter as aplica&ccedil;&otilde;es operacionais e os usu&aacute;rios, satisfeitos.
Recomendo iniciar com um padr&atilde;o de repeti&ccedil;&atilde;o para manter seu sistema saud&aacute;vel e diminuir o tempo gasto &mdash; em vez de se dedicar a produzir v&aacute;rias solu&ccedil;&otilde;es para problemas espec&iacute;ficos, como a j&aacute; citada falha transit&oacute;ria de rede. Este artigo mostra um exemplo de como usar a l&oacute;gica de repeti&ccedil;&atilde;o com uma client library do Redis para ilustrar os passos que voc&ecirc; pode seguir para desenvolver uma conex&atilde;o autorrepar&aacute;vel e garantir armazenamento de dados ou cache.
<h3 dir="ltr">Requisitos</h3>
&ndash; <a href="https://redis.io/" target="_blank">Redis</a> deployment
&ndash; Client library <a href="https://www.npmjs.com/package/ioredis" target="_blank">ioredis</a> para Node.js
<h2 dir="ltr">Cloud native designs para aplicar l&oacute;gica de repeti&ccedil;&atilde;o com Redis&nbsp;</h2>
Redis &eacute; uma base de dados em mem&oacute;ria principal extremamente r&aacute;pida que possibilita desenvolver armazenamento em cache, session stores ou &iacute;ndices customizados com seus <a href="https://redis.io/commands" target="_blank">comandos</a> intuitivos. Normalmente, os c&oacute;digos de aplica&ccedil;&otilde;es carregam elementos do Redis que permitem dialogar com o protocolo bin&aacute;rio da ferramenta. A leitura e a escrita direcionada a essa fun&ccedil;&atilde;o &eacute; simples:
&nbsp;// create a key (z) and store a value against it (somedata)
&nbsp;&nbsp;await redisClient.set('z', 'somedata')
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// retrieve a value from a known key (z)
&nbsp;&nbsp;const data = await redisClient.get('z')
&nbsp;&nbsp;// 'somedata'
Perceba que cada opera&ccedil;&atilde;o que envolve o Redis &eacute; uma chamada dessincronizada, mesmo se o servidor estiver em sua m&aacute;quina local. A intera&ccedil;&atilde;o de rede entre seu c&oacute;digo e o Redis pode levar menos de meio milissegundo ou travar indefinidamente &mdash; chegando, &agrave;s vezes, a nunca ser finalizada.
Isso nos leva &agrave; necessidade de detectar erros e lidar com o Redis. Como verificar se o servidor do Redis ao qual voc&ecirc; estava conectado caiu? Como lidar com um servi&ccedil;o indispon&iacute;vel?
Por sorte, o client library vai executar grande parte da tarefa pesada. Vamos conferir alguns exemplos com o <a href="https://www.npmjs.com/package/ioredis" target="_blank">ioredis</a> para Node.js. (A library do <a href="https://www.npmjs.com/package/redis" target="_blank">Redis</a> &eacute; mais popular, mas &eacute; raramente atualizada e oferece poucas op&ccedil;&otilde;es resilientes comparada &agrave; do ioredis).
<h2 dir="ltr">Conecte-se a um servi&ccedil;o do Redis</h2>
Essa etapa &eacute; simples. Por exemplo, se voc&ecirc; utiliza o <a href="https://cloud.ibm.com/catalog/services/databases-for-redis?cm_sp=ibmdev-_-developer-articles-_-cloudreg" target="_blank">IBM Cloud Databases for Redis</a>, confira como conseguir as credenciais do servi&ccedil;o e extrair host, port, senha e certificado TLS:
// load your credentials from a JSON file
const credentials = require('./credentials.json')
&nbsp;
// format the credentials in the correct form for the ioredis library
const redisconn = credentials.connection.rediss
const opts = {
&nbsp;&nbsp;host: redisconn.hosts[0].hostname,
&nbsp;&nbsp;port: redisconn.hosts[0].port,
&nbsp;&nbsp;password: redisconn.authentication.password,
&nbsp;&nbsp;tls: {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;ca: Buffer.from(redisconn.certificate.certificate_base64, 'base64').toString(),
&nbsp;&nbsp;}
}
&nbsp;
// load ioredis
const Redis = require('ioredis')
&nbsp;
// configure Promises
Redis.Promise = global.Promise
&nbsp;
// make Redis connection
const redisClient = new Redis(opts)
Ao iniciar a library ioredis, &eacute; estabelecida uma conex&atilde;o de rede, credenciais de autentica&ccedil;&atilde;o s&atilde;o trocadas, certificados s&atilde;o verificados e a rede &eacute; mantida por tempo indefinido &mdash; um passo trabalhoso que pode ser evitado em algum momento futuro. O client object (redisClient) &eacute; garantido e pode ser utilizado diversas vezes para executar comandos do Redis
Ent&atilde;o, tudo segue tranquilo at&eacute; a realidade aparecer: redes ficam inst&aacute;veis, senhas s&atilde;o rotacionadas, computadores precisam ser reiniciados para atualiza&ccedil;&otilde;es ou manuten&ccedil;&otilde;es e eventos inesperados surgem a qualquer momento. Ent&atilde;o, como lidar com essa incerteza ligada &agrave; conex&atilde;o com um servi&ccedil;o Redis?
<h2 dir="ltr">Reconex&atilde;o autom&aacute;tica com um servi&ccedil;o Redis</h2>
Por padr&atilde;o, a library ioredis tenta se reconectar ao servi&ccedil;o Redis quando h&aacute; perda de conex&atilde;o. Ao ser bem-sucedida, ela pode tentar se inscrever novamente em qualquer canal de publica&ccedil;&atilde;o ou assinatura que foi desconectado, tentando, novamente, executar comandos que falharam.
Essa a&ccedil;&atilde;o &eacute; configurada na inicializa&ccedil;&atilde;o da library com o fornecimento de op&ccedil;&otilde;es adicionais ao opts object:
&ndash; autoResubscribe ajustado para false para prevenir inscri&ccedil;&atilde;o autom&aacute;tica em canais de publica&ccedil;&atilde;o ou assinatura. (default: true)
&ndash; maxRetriesPerRequest &eacute; o n&uacute;mero de tentativas repetidas para retomar um comando Redis antes de apresentar erro. (default: 20)
&ndash; enableOfflineQueue indica se &eacute; necess&aacute;rio enfileirar comandos Redis executados quando o cliente ainda n&atilde;o est&aacute; responsivo. (default: true)
&ndash; retryStrategy &eacute; uma fun&ccedil;&atilde;o que determina o delay entre as tentativas de reconex&atilde;o. Voc&ecirc; define se acontecer&atilde;o em um intervalo fixo ou se adota um recuo exponencial. (default: every two seconds with back-off)
&ndash; reconnectOnError &eacute; uma fun&ccedil;&atilde;o que determina se a reconex&atilde;o deve ser cancelada no caso de erros originados no Redis. &Eacute; &uacute;til se o n&oacute; do Redis ao qual voc&ecirc; estiver conectado entrar no modo de leitura devido a uma reconfigura&ccedil;&atilde;o de um cluster Redis de v&aacute;rios n&oacute;s.
Aqui est&aacute; um exemplo de opts object:
const opts = {
&nbsp;&nbsp;host: redisconn.hosts[0].hostname,
&nbsp;&nbsp;port: redisconn.hosts[0].port,
&nbsp;&nbsp;password: redisconn.authentication.password,
&nbsp;&nbsp;tls: {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;ca: Buffer.from(redisconn.certificate.certificate_base64, 'base64').toString(),
&nbsp;&nbsp;},
&nbsp;&nbsp;autoResubscribe: true,
&nbsp;&nbsp;maxRetriesPerRequest: 1,&nbsp; // only retry failed requests once
&nbsp;&nbsp;enableOfflineQueue: true, // queue offline requests
&nbsp;&nbsp;retryStrategy: function(times) {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return 2000 // reconnect after 2 seconds
&nbsp;&nbsp;},
&nbsp;&nbsp;reconnectOnError: function(err) {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// only reconnect on error if the node you are connected to
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// has switched to READONLY mode
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return err.message.startsWith('READONLY')
&nbsp;&nbsp;}
}
As op&ccedil;&otilde;es fornecidas aqui depender&atilde;o de sua aplica&ccedil;&atilde;o. Pode ser que voc&ecirc; se beneficie por estar conectado a um n&oacute; de leitura, j&aacute; que seu c&oacute;digo est&aacute; sempre lendo dados. Voc&ecirc; pode querer que a library realize mais tentativas para retomar comandos com falha, mas tenha em mente que uma s&eacute;rie de comandos n&atilde;o realizados vai acabar com a mem&oacute;ria da sua aplica&ccedil;&atilde;o. Trata-se de atingir um equil&iacute;brio entre detectar erros para que seu c&oacute;digo n&atilde;o falhe mais que o normal, continuando com o funcionamento esperado, e sobreviver a perdas curtas de conex&otilde;es.
<h2 dir="ltr">Entenda os eventos relacionados &agrave; conex&atilde;o</h2>
Vale a pena registrar o comportamento da conex&atilde;o do seu cliente para que voc&ecirc; possa diagnosticar padr&otilde;es de erros. A library ioredis emite eventos de conex&atilde;o (reconnectOnError), que voc&ecirc; pode utilizar para reunir dados:
const debug = require('debug')('myapp')
redisClient
.on('connect', () =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis connect')
})
.on('ready', () =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis ready')
})
.on('error', (e) =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis ready', e)
})
.on('close', () =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis close')
})
.on('reconnecting', () =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis reconnecting')
})
.on('end', () =&gt; {
&nbsp;&nbsp;debug('Redis end')
})
Caso voc&ecirc; execute sua aplica&ccedil;&atilde;o com um set de vari&aacute;veis de DEBUG, voc&ecirc; receber&aacute; as seguintes mensagens:
$ DEBUG=mapp node myapp.js
&nbsp;&nbsp;myapp Redis connect +0ms
&nbsp;&nbsp;myapp Redis ready +138ms
Al&eacute;m disso, se a vari&aacute;vel do DEBUG for ajustada para *, voc&ecirc; ver&aacute; os dados de debugging da pr&oacute;pria library ioredis:
$ DEBUG=* node myapp.js
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis status[myredisinstance.databases.appdomain.cloud:32006]: [empty] -&gt; connecting +0ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis status[169.60.159.182:32006]: connecting -&gt; connect +446ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; auth([ 'mypassword' ]) +1ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; info([]) +2ms
&nbsp;&nbsp;myapp Redis connect +0ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis status[169.60.159.182:32006]: connect -&gt; ready +137ms
&nbsp;&nbsp;myapp Redis ready +137ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; set([ 'z', 'somedata' ]) +4s
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; get([ 'z' ]) +134ms
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; set([ 'z', 'somedata' ]) +5s
&nbsp;&nbsp;ioredis:redis write command[169.60.159.182:32006]: 0 -&gt; get([ 'z' ]) +133ms
<h2 dir="ltr">Detectando erros enquanto executa comandos Redis</h2>
Uma a&ccedil;&atilde;o comum &eacute; utilizar o Redis como cache. Sua aplica&ccedil;&atilde;o tentar&aacute; buscar uma cache key. Caso exista, &eacute; usada. Do contr&aacute;rio, uma solicita&ccedil;&atilde;o de busca de dados na database subjacente prim&aacute;ria do c&oacute;digo &eacute; realizada, e eles s&atilde;o gravados em um cache Redis.
const go = async (query) =&gt; {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// calculate cache key
&nbsp;&nbsp;const h = hash(query)
&nbsp;&nbsp;const cachedData = await redisClient.get(h)
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// if we have cached data
&nbsp;&nbsp;if (cachedData) {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// return it
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return JSON.parse(cachedData)
&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// otherwise get the data from the source database
&nbsp;&nbsp;const nonCachedData = await fetchFromSourceDB(query)
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// if we got data
&nbsp;&nbsp;if (nonCachedData) {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// write it to the cache for next time
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;await redisClient.set(h, JSON.stringify(nonCachedData))
&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;&nbsp;return nonCachedData
}
Esse &eacute; um algoritmo bem simples. Se o servi&ccedil;o Redis estiver com problemas, &eacute; poss&iacute;vel que voc&ecirc; n&atilde;o consiga ler um valor ou gravar dados novamente no cache. Nesse caso, &eacute; poss&iacute;vel que sua aplica&ccedil;&atilde;o siga funcionando, mesmo sem o benef&iacute;cio do cache do Redis. Tudo de que voc&ecirc; precisa &eacute; um c&oacute;digo defensivo que possibilite a continuidade das opera&ccedil;&otilde;es. N&atilde;o tente a opera&ccedil;&atilde;o de grava&ccedil;&atilde;o se a de leitura falhar.
const go = async (query) =&gt; {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// calculate cache key
&nbsp;&nbsp;const h = hash(query)
&nbsp;&nbsp;debug('cache key', h)
&nbsp;&nbsp;let cachedData = null
&nbsp;&nbsp;let readRedisWorked = false
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// try to read from Redis
&nbsp;&nbsp;try {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;cachedData = await redisClient.get(h)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;readRedisWorked = true
&nbsp;&nbsp;} catch (e) {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;debug('Redis read error', e)
&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// if we have cached data
&nbsp;&nbsp;if (cachedData) {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// return it
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;debug('cache hit', h, cachedData)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return JSON.parse(cachedData)
&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// otherwise get the data from the source database
&nbsp;&nbsp;debug('cache miss - fetching from source database')
&nbsp;&nbsp;const nonCachedData = await fetchFromSourceDB(query)
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;// if we got data
&nbsp;&nbsp;if (nonCachedData &amp;&amp; readRedisWorked) {
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;// write it to the cache for next time
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;debug('writing to cache', h, nonCachedData)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;await redisClient.set(h, JSON.stringify(nonCachedData))
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;} catch (e) {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;debug('Redis write error', e)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;&nbsp;}
&nbsp;&nbsp;return nonCachedData
}
O c&oacute;digo acima coloca as opera&ccedil;&otilde;es do Redis em blocos try/catch. Se o ioredis apresentar um erro (o que vai acontecer depois de uma tentativa de repeti&ccedil;&atilde;o devido &agrave; sua configura&ccedil;&atilde;o opts), seu c&oacute;digo absorver&aacute; a falha, executar&aacute; a consulta usando o banco de dados subjacente e n&atilde;o tentar&aacute; escrever a cache key para o Redis. Em outras palavras, sua aplica&ccedil;&atilde;o continua funcionando sem o Redis, mas tentar&aacute; reconex&otilde;es para que o servi&ccedil;o normal volte o quanto antes. Tenha em mente que o back-end de sua database ver&aacute; um aumento nas solicita&ccedil;&otilde;es porque cada leitura de cache ser&aacute; uma "falta"!
<h2 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h2>
A library <a href="https://www.npmjs.com/package/ioredis" target="_blank">ioredis</a> possui uma gama de op&ccedil;&otilde;es para configurar reconex&otilde;es e l&oacute;gica autom&aacute;tica de repeti&ccedil;&atilde;o para atender muitas necessidades. Uma vez configuradas, c&oacute;digos defensivos podem proporcionar a continuidade do desenvolvimento mesmo com interrup&ccedil;&otilde;es temporais do Redis, para que sua aplica&ccedil;&atilde;o permane&ccedil;a funcional.
...&nbsp;
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Detectando e lidando com erros relacionados ao Redis

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Imagem de Formatando e fazendo o autofix do seu JavaScript com ESLint no tecmundo

Use o ESLint para corrigir erros do JavaScript automaticamente

Quando &eacute; preciso analisar erros de aplica&ccedil;&otilde;es JavaScript, <a href="https://eslint.org/" target="_blank">ESLint</a> &eacute; uma das melhores ferramentas de lint dispon&iacute;veis. ESLint &eacute; capaz de verificar uma vasta gama de erros potenciais e viola&ccedil;&otilde;es de code style. Sua arquitetura conect&aacute;vel tamb&eacute;m possibilita que qualquer pessoa escreva suas pr&oacute;prias regras e personalize configura&ccedil;&otilde;es.
Um dos meus recursos prediletos da ferramenta &eacute; a possibilidade de <a href="https://eslint.org/docs/user-guide/command-line-interface" target="_blank">realizar o autofix</a> utilizando o --fix flag. A corre&ccedil;&atilde;o autom&aacute;tica integrada fornece um feedback constante enquanto elimina erros e mant&eacute;m o c&oacute;digo limpo antes que voc&ecirc; o execute em um reposit&oacute;rio. Isso poupa tempo tanto para voc&ecirc; quanto para sua equipe na hora de revisar um c&oacute;digo, assegurando que o resultado n&atilde;o exija pequenas limpezas constantes.
Gosto de realizar essa tarefa logo depois de salvar um arquivo no editor. A ferramenta fornece um loop de feedback e mant&eacute;m as corre&ccedil;&otilde;es em disco. Neste artigo, vou mostrar a voc&ecirc; como fazer o mesmo com alguns editores populares.
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/ibm-28190350029289.gif" >
Nota: Este n&atilde;o &eacute; um tutorial de como utilizar o ESLint, pois presumo que voc&ecirc; j&aacute; esteja familiarizado com a ferramenta. Caso voc&ecirc; precise de um aux&iacute;lio inicial, confira o guia <a href="https://eslint.org/docs/user-guide/getting-started" target="_blank">Getting Started</a> antes de continuar a leitura.
<h3 dir="ltr">Instalando o ESLint</h3>
Voc&ecirc; pode instalar o ESLint localmente para um projeto espec&iacute;fico (dentro do node_modules) ou globalmente para todos os projetos. Utilizaremos a instala&ccedil;&atilde;o local do ESLint para este tutorial, mas a maioria das dicas funciona tamb&eacute;m para a instala&ccedil;&atilde;o global.
npm install eslint --dev
<h3 dir="ltr">VS Code</h3>
Instale a <a href="https://github.com/Microsoft/vscode-eslint" target="_blank">extens&atilde;o ESLint</a>. Ent&atilde;o, para formatar o c&oacute;digo no salvamento, v&aacute; at&eacute; os global settings, procure ESLint e ative a op&ccedil;&atilde;o ESLint: Auto Fix On Save.
<h2 dir="ltr">Atom</h2>
Instale <a href="https://github.com/AtomLinter/linter-eslint" target="_blank">linter-eslint</a> e todos os anexos. Depois, v&aacute; para as configura&ccedil;&otilde;es do plugin e procure Fix errors on save.
<h2 dir="ltr">Sublime Text</h2>
Utilizando o Package Control, instale a extens&atilde;o <a href="https://packagecontrol.io/packages/ESLint-Formatter" target="_blank">ESLint-Formatter</a>. Adicione o seguinte c&oacute;digo em Preferences &gt; Package Settings &gt; ESLint-Formatter &gt; Settings -- User file:
{
&nbsp;&nbsp;"format_on_save": true
}
<h2 dir="ltr">Vim/NeoVim</h2>
Adicione a extens&atilde;o <a href="https://github.com/ruanyl/vim-fixmyjs" target="_blank">ale</a> para $MYVIMRC utilizando sua ferramenta de extens&otilde;es preferida, como <a href="https://github.com/junegunn/vim-plug" target="_blank">vim-plug</a> ou <a href="https://github.com/VundleVim/Vundle.vim" target="_blank">Vundle</a>:
" vim-plug
Plug w0rp/ale
" Vundle
Plugin w0rp/ale
Ent&atilde;o, habilite o autofix on save inserindo a seguinte configura&ccedil;&atilde;o:
let g:ale_fixers = {}
let g:ale_fixers.javascript = ['eslint']
let g:ale_fix_on_save = 1
<h2 dir="ltr">Outros editores</h2>
Se seu editor n&atilde;o estiver nesta lista, pode ser que a <a href="https://eslint.org/docs/user-guide/integrations" target="_blank">integra&ccedil;&atilde;o j&aacute; esteja habilitada</a> ou exista uma maneira de utilizar o <a href="https://eslint.org/docs/user-guide/command-line-interface#fixing-problems" target="_blank">comando eslint</a> diretamente no c&oacute;digo para conseguir um resultado similar.
Por exemplo, o plugin Vim rodar&aacute; algo como o visto abaixo:
eslint -c --fix 
Depois, &eacute; s&oacute; recarregar o arquivo no buffer.
Agora &eacute; com voc&ecirc;!
... 
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!
.....
Participe da&nbsp;<a class="c-link" aria-describedby="sk-tooltip-5988" href="https://ad.doubleclick.net/ddm/trackclk/N1114924.1648088TECMUNDO.COM.BR/B24342048.278306450;dc_trk_aid=472629881;dc_trk_cid=133852917;dc_lat=;dc_rdid=;tag_for_child_directed_treatment=;tfua=" target="_blank" rel="noopener noreferrer" data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://ad.doubleclick.net/ddm/trackclk/N1114924.1648088TECMUNDO.COM.BR/B24342048.278306450;dc_trk_aid=472629881;dc_trk_cid=133852917;dc_lat=;dc_rdid=;tag_for_child_directed_treatment=;tfua=">Maratona Behind the Code 2020</a>, um desafio para desenvolvedores e entusiastas da tecnologia! Al&eacute;m de concorrer a pr&ecirc;mios, voc&ecirc; ainda tem acesso a conte&uacute;dos e servi&ccedil;os gratuitos. N&atilde;o perca essa chance, as inscri&ccedil;&otilde;es v&atilde;o at&eacute; 7 de agosto!

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Formatando e fazendo o autofix do seu JavaScript com ESLint

O choque ao assistir esse filme pela primeira vez e a tristeza 🥺 #cenasdefilmes #umolhardoparaiso #saoirseRonan #stanleytucci

"Meu sobrenome é Salmão, igual ao peixe. Primeiro nome: Susie." 😢

Melhores Cenas

Os fones mais diferenciados da Huawei tanto em design quanto em funcionalidade estão recebendo oficialmente uma cor nova aqui no Brasil! É o FreeClip, que têm características que a gente não encontra na grande maioria dos fones de ouvido, mesmo entre os modelos True Wireless. 🔥 Saiba mais sobre o Huawei FreeClip: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/FreeClipHuawei #[Tipo: Publieditorial] #[Tipo: Shorts] Extensão do TecMundo: encontre cupons escondidos nas principais lojas online: <a href="http://" target="_blank" rel="nofollow noopener">http://</a>bit.ly/3ZkKOji - Os melhores cupons Online para você! <a href="https://www." target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.</a>tecmundo.com.br/cupons 💡 Participe dos canais do TecMundo no WhatsApp! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatstecmundo - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsmegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JSpOKX 💡 Temos grupos também no Telegram! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JZoTbm - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegrammegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramthebrief CRÉDITOS Roteiro: Leonardo Rocha Apresentação: Leonardo Rocha Imagens e áudio: Felipe Pedro (Felps) e Gustavo Katsumi Produção: Diana Pordeus e Vitória Schmitz Edição de vídeo: Larissa Kinoshita A melhor programação está no TecMundo - História da Tecnologia - Análises, Unboxings e tudo sobre Produtos! - TecDocs - Matérias especiais - Assistência Tec - Lives de tradução e cobertura de eventos - Listas - Hoje no TecMundo #Tecnologia #FashionForward #TecMundo

Tem cor nova chegando para os fones mais diferenciados da #Huawei ! #huaweifreeclip #fashioedge

Dicas e apresentações de produtos, softwares e serviços

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O SSD externo Lexar SL400 é um acessório que promete entregar um setup profissional para você que usa sempre o celular para criar conteúdo. Ele traz um pacote muito completo que inclui até um hub USB-C, aí você consegue plugar microfones, carregadores e outros acessórios ao mesmo tempo. 🔥 Extensão do TecMundo: encontre cupons escondidos nas principais lojas online: <a href="http://" target="_blank" rel="nofollow noopener">http://</a>bit.ly/3ZkKOji - Os melhores cupons Online para você! <a href="https://www." target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.</a>tecmundo.com.br/cupons 💡 Participe dos canais do TecMundo no WhatsApp! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatstecmundo - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsmegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JSpOKX 💡 Temos grupos também no Telegram! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JZoTbm - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegrammegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramthebrief CRÉDITOS Roteiro e apresentação: Wellington Arruda Imagens e áudio: Wellington Arruda Edição de vídeo: Rodrigo Doze Motion Graphics: Gustavo Silva A melhor programação está no TecMundo - História da Tecnologia - Entenda - Análises, Unboxings e tudo sobre Produtos! - TecDocs - Matérias especiais - Assistência Tec - Drops de Notícias - Listas - Hoje no TecMundo #Lexar #Computex2024 #ssd #TecMundo

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A Xiaomi acabou de lançar os novos Redmi Note 14! Os novos Redmi Note 14 4G, Note 14 5G, Redmi Note 14 Pro e Note 14 Pro+ chegam ao Brasil com preços que vão de R$ 2,5 mil até R$ 6 mil. Extensão do TecMundo: encontre cupons escondidos nas principais lojas online: <a href="http://" target="_blank" rel="nofollow noopener">http://</a>bit.ly/3ZkKOji - Os melhores cupons Online para você! <a href="https://www." target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.</a>tecmundo.com.br/cupons 💡 Participe dos canais do TecMundo no WhatsApp! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatstecmundo - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsmegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JSpOKX 💡 Temos grupos também no Telegram! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JZoTbm - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegrammegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramthebrief CRÉDITOS Roteiro e apresentação: Wellington Arruda Imagens e áudio: Gustavo Katsumi Edição de vídeo: Rafael Nogoceke Motion Graphics: Gustavo Silva A melhor programação está no TecMundo - História da Tecnologia - Análises, Unboxings e tudo sobre Produtos! - TecDocs - Matérias especiais - Assistência Tec - Lives de tradução e cobertura de eventos - Listas - Hoje no TecMundo #xiaomi #redmi #redminote14series #TecMundo

Redmi Note 14 lançado: câmera de 200 MP e até R$ 6 mil #xiaomi  #smartphone

Série de espionagem com Noah Centineo é a dica da vez para maratonar! A segunda temporada de Recruta chega em 30/jan na Netflix #noahCentineo #Recruta #Recruit #netflix #sériesnetflix #dicasdeséries

Série RECRUTA com Noah Centineo estreia hoje

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Anora acabou de chegar aos cinemas e eu já assisti! Se você quer um filme divertido, mas com um toque de drama, esse é para você! #Anora #Oscar #filmesdoOscar #Dicasdefilmes #mikeyMadison

Dançarina erótica e herdeiro Russo, este é "ANORA": um conto de fadas destinado ao fracasso

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Meu Secretário perfeito foi o primeiro k-drama a estrear em 2025 e está conquistando corações na dramaland. Aqui, a Ari te conta por que você deve começar a assistir o quanto antes! 🫰 #meusecretarioperfeito #lovescout #kdramas #doramas #viki

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Johanna Sacreblu você é FAMOSA! Um grupo de mexicanos decidiram "homenagear" Emilia Perez, criando sua própria versão. #emiliaperez#Joahannesacreblu #humor #camilaaurora #mexico

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