Quantos de vocês que estão lendo este artigo já se imaginaram pilotando um carro autônomo? E se eu fizesse esta mesma pergunta há 20 anos? Alguns pensariam que eu estaria ficando maluco ou diriam que isso nunca daria certo. No entanto, outros já trabalhavam em cima dessa tecnologia, que promete dar toda a “inteligência” para que um software controle todos os parâmetros de um hardware, praticamente sem interação humana.

Isso mesmo, software e hardware; um carro autônomo nada mais é do que um computador que recebe e interpreta sinais de alguns milhares de sensores, câmeras e periféricos que tomam decisões – nós voltaremos a falar sobre isso – e o faz andar com base nas informações interpretadas. Os carros da Tesla, por exemplo, são capazes de checar a velocidade máxima permitida na via através de câmeras instaladas nos para-brisas, ajustando automaticamente a velocidade de condução, enquanto cerca de 12 sensores ultrassônicos detectam possíveis colisões e estão prontos para agir com um delay de apenas 10 milissegundos. São lançados inclusive atualizações via internet para que o carro ganhe novas funcionalidades. Você está sentado praticamente em cima de um supercomputador com rodas.

Vamos voltar um pouco no tempo, na época do nosso grande piloto de Fórmula 1, Ayrton Senna. Os carros eram ajustados para a corrida pelo próprio piloto, que com maestria impressionante regia os mecânicos e engenheiros até alcançar o acerto perfeito, garantindo muitas vezes a vitória para o piloto brasileiro. Quanto tempo levou para que ele alcançasse esse nível de conhecimento do carro? O que o diferenciava dos concorrentes? Será um dom ou muito treino e estudo? No caso dele, talvez um pouco dos dois. Mas já pararam para pensar quanto tempo ele levava até encontrar o ajuste perfeito para a pista que correria no domingo? E na semana seguinte repetia-se o mesmo ritual. Cansativo, não?

Hoje as equipes de Fórmula 1 disputam para ver quem tem o melhor engenheiro de equipe. De forma simplificada, ele trabalha interpretando os dados de telemetria que o carro envia para um data center, onde são concentrados, processados e devolvidos de forma inteligível em questão de segundos, para que ele possa analisar e passar para seus mecânicos fazerem os ajustes necessários no carro. Para se ter ideia, um carro pode gerar até 1.1 milhão de data points de telemetria por segundo, sendo processados quase que instantaneamente e depois colocados em uma base de dados históricos contendo dados de 69 anos atrás, tudo isso para que os engenheiros possam fazer previsões e testes que vão desde a durabilidade dos pneus em algumas condições de pista até mesmo mecânica de fluídos e aerodinâmica. Tudo isso sem precisar colocar o carro na pista ou em um túnel de vento. Combinar a capacidade computacional que temos hoje com um piloto excepcional como o Senna poderia resultar em algo impressionante, não acham?

Agora, já imaginaram como seria a vida dos engenheiros de equipe tendo que lidar com todos estes dados sem ferramentas de automação, gerenciamento, Big Data, etc.? Muitas empresas, sejam elas de tecnologia ou não, possuem equipamentos como servidores, storage, switches, firewalls e afins, gerando uma enorme quantidade de dados, e pouquíssimas conseguem lidar com isso e tratá-los de forma que ajudem na tomada de decisão – eu disse que voltaria! –. Você sabia que é possível tirar proveito dessas mesmas tecnologias dentro do seu data center? Assim como os carros de F1, todo aparato tecnológico que sua empresa utiliza, seja on-premises ou em nuvem, gera muitos dados e indicadores que, se utilizados da maneira correta, com um bom software, que faça desde a análise instantânea até a correlação com dados históricos, é possível prever, por exemplo, por quanto tempo seus servidores e storage vão suportar o ambiente de acordo com o histórico de crescimento de criação de máquinas virtuais (VMs). Além disso, é possível fazer análises de migrações de cargas de trabalho para as principais nuvens públicas, adições de infraestrutura – isso pode te ajudar a justificar a compra de um servidor ou capacidade de armazenamento, por exemplo. – e até mesmo otimizações de consumo de memória RAM, CPU e storage, dando uma sobrevida enorme para o investimento que você já fez em todos aqueles equipamentos que não são nada baratos.

É muito mais “fácil” e rápida a vida do Lewis Hamilton e os engenheiros de equipe da Mercedes em comparação com Senna e a equipe da McLaren, certo? Aqui está um exemplo de como a automação e o gerenciamento do seu data center pode te trazer benefícios como a rapidez em obter informações e a acuracidade dos dados obtidos.

Vamos voltar à realidade. Você, profissional de tecnologia que está lendo esse artigo, já experimentou se colocar no lugar do Ayrton Senna em 1988? Não? Pois bem, você já faz isso. Ter que lidar com ferramentas e equipamentos de diversos fabricantes, fazer o troubleshooting e a correção de problemas de todas elas e ainda pensar em inovações para sua área é tão desgastante quanto ter que pilotar um carro de F1, pensando no que você vai pedir para os seus engenheiros alterarem quando chegar nos boxes. Você vai ser obrigado a sentar no seu carro de F1, pilotar, estudar o carro, pilotar mais um pouco, aprender com os erros – eles acontecem muito – e então, mostrar o que fazer aos seus mecânicos (um abraço aos meus amigos de infraestrutura que mantém o “carro” abastecido e funcionando) para que eles deixem tudo perfeito para a corrida.

Sem mecanismos de automação e gerenciamento eficientes, não sobra tempo para analisar as informações do seu ambiente e tomar as ações e decisões corretas. Os equipamentos do seu data center são iguais aos carros, seja de F1 ou de rua: eles fornecem dados de telemetria, mas ainda é só um hardware; agora basta utilizar a inteligência de um software para te auxiliar nisto. Para te ajudar nesta jornada, além do software, conte sempre com um bom parceiro de tecnologia, que possui experiência nos mais diversos projetos.

Pense nisso, afinal, você prefere continuar consumindo seu precioso tempo reunindo informações cruas das mais diversas fontes ou por um software capaz de te auxiliar neste e em outros desafios?

*Gabriel Barradas é Technical Architect da NTT.