Como o GitHub ajuda você a hospedar e gerenciar seu projeto de TI?

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Quando muitas pessoas estão trabalhando no mesmo projeto de desenvolvimento, pode ser difícil acompanhar, monitorar e controlar as tarefas. Cada integrante da equipe contribui com uma parte, adicionando e alterando códigos. No entanto, uma solução eficiente vem sendo adotada para resolver esse problema, o GitHub. Já ouviu falar dele?

Conheça agora o que é GitHub e como ele pode ajudar a melhorar os processos de desenvolvimento e controle de aplicações!

O que é Git?

Para entender o GitHub, antes você deve compreender o que é e como funciona o Git. Ele é um sistema de controle para versões de softwares que possui código aberto. Sempre que um projeto novo é iniciado, os desenvolvedores criam uma estrutura de códigos (script) e fazem alterações constantes, liberando novas versões até sua conclusão.

O Git mantém essas alterações salvas e armazenadas em um repositório central. Isso permite que os desenvolvedores colaborem com o projeto mais facilmente, pois podem trabalhar nas versões antigas e atuais de acordo com a necessidade.

O que é o GitHub?

Enquanto que o Git é uma ferramenta de linha de comando, o centro em torno do qual giram todas as coisas envolvendo o Git é o hub. Assim, temos o GitHub que serve como um ambiente onde os desenvolvedores armazenam seus projetos e concentram suas tarefas.

Pense no GitHub mais como a cloud (nuvem) dos códigos, pois ele representa um serviço de hospedagem de repositório online. Ou seja, é uma rede planejada para projetos que utilizem o Git como controlador de versão.

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Quais são as funcionalidades do GitHub

Usar o GitHub traz muitas possibilidades para os desenvolvedores. Conheça as principais funções do sistema:

Ferramentas de gerenciamento

O GitHub pode se integrar a plataformas comuns, como AWS (Amazon Web Service) e Google Cloud, e permite rastrear, monitorar e controlar tarefas, andamento do projeto, comentários dos desenvolvedores e destacar a sintaxe dos códigos em mais de 200 linguagens de programação diferentes.

A ramificação também é uma vantagem, pois ajuda a gerenciar melhor o fluxo de trabalho. Toda alteração feita em uma “árvore” do código não afeta a ramificação principal (estrutura principal do código-fonte), permitindo a criação de ramificações ilimitadas, porém de forma controlada.

Hospedagem de projetos

O GitHub permite hospedar projetos em código-fonte em uma variedade de linguagens de programação diferentes e acompanhar todas as alterações realizadas em cada interação. O espaço, chamado de repositório, concentra todos os arquivos de um projeto em desenvolvimento. Cada projeto tem seu próprio repositório e você pode acessá-los por meio de um link exclusivo no navegador web.

Controle de versões

Assim como no uso do Microsoft Word ou do Google Docs, você pode ter um histórico de todas as versões que o seu projeto teve até chegar à última. Isso permite que você não perca dados e informações importantes usadas no passado e pode aproveitar versões anteriores para reutilização dos códigos.

E tem mais, o GitHub rastreia as alterações em um changelog (registro de alterações), para que você possa saber exatamente o que foi modificado em cada versão e quando.

Colaboração remota

Se você conta com uma equipe de desenvolvedores colaborando de forma remota com o projeto, fica difícil acompanhar as tarefas finalizadas e em andamento, como quem alterou o que, quando e onde esses arquivos estão armazenados. O GitHub cuida desse problema mantendo o controle de todas as mudanças que foram enviadas ao repositório, estimulando um formato de trabalhos à distância.

Devido à praticidade, o GitHub é uma das ferramentas mais utilizadas por desenvolvedores. Isso faz com que ela esteja presente na maioria das empresas, principalmente as com portfólio em processos seletivos. Como o serviço é público e exibe os projetos livremente, permite a verificação das experiências e contribuições dos candidatos na área.

Não conhecia o GitHub? Compartilhe essa informação com seus amigos nas redes sociais agora mesmo e torne-se uma referência entre eles!

Machine Learning e TI: quais os impactos dessa relação para o negócio?

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Os equipamentos e sistemas estão cada vez mais autônomos e inteligentes. No setor de TI, por exemplo, as ações de monitoramento de rede e controle de fluxo de dados já acontecem de forma automatizada, e os gestores podem tomar decisões mais rápidas e certeiras para o negócio. Tudo isso, porém, só é possível graças ao Machine Learning.

Com mais de 75% das empresas investindo em Big Data, segundo uma pesquisa divulgada pela Gartner (maior empresa de consultoria em TI do mundo), o papel do Machine Learning (aprendizado das máquinas) deve ser ampliado e ganhar proporções inimagináveis. Mas, como essa evolução das máquinas vai impactar no futuro do mercado? Descubra agora!

O que é Machine Learning?

É a ciência de fazer com que os computadores aprendam e ajam como humanos, otimizando os aprendizados de maneira autônoma e alimentando-os com dados e informações por meio de interações com o mundo real. Em uma definição mais básica, é o uso de algoritmos para realizar a análise dos dados, aprender com eles e fazer previsões sobre o futuro.

Ou seja, trata-se de uma aplicação que fornece aos sistemas a capacidade para que evoluam automaticamente a partir da experiência, sem serem necessariamente programados para isso. Esse aprendizado autônomo acontece por meio de um programa que é capaz de acessar múltiplos bancos de dados e usá-los para adquirir conhecimento por si mesmos.

O processo de aprendizagem das máquinas começa com observações e análises de dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões e realizar tomadas de decisões melhores no futuro, considerando os exemplos citados. O objetivo principal é gerar estímulos para que os computadores aprendam de forma automática sem assistência ou qualquer outro tipo de intervenção humana no processo.

Em que o Machine Learning se diferencia da Inteligência Artificial (IA)?

A percepção equivocada pode levar a confusão, mas a Inteligência Artificial e o Machine Learning não são exatamente a mesma coisa, apesar de serem conceitos interdependentes. Ambos os termos surgem com muita frequência quando falamos nas mudanças tecnológicas, como a transformação digital e, principalmente, Big Data Analytics. Porém, existem diferenças.

Enquanto a Inteligência Artificial representa a ideia de que as máquinas podem cumprir tarefas de um modo que consideramos “inteligente”, o Machine Learning é apenas uma das aplicações da IA.

Para simplificar ainda mais, pense na IA como o objetivo mais amplo da inteligência de máquinas autônomas e o Machine Learning como os métodos científicos utilizados para que isso seja possível. Dessa forma, podemos afirmar que o Machine Learning é o que torna possível a Inteligência Artificial.

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Como o Machine Learning pode ser observado na prática?

Há muitos exemplos, mas para não estendermos tanto o texto, focaremos nos mais simples para você ter uma boa noção. Confira!

Nos aplicativos de transporte

Sabe o aplicativo do Uber ou 99Pop que você usa para se locomover de um lugar para outro de forma prática e econômica? Como acha que eles determinam o preço da viagem, minimizam o tempo de espera após a chamada e combinam de maneira ideal com outros passageiros que farão o mesmo destino? A resposta é: se valendo do Machine Learning.

Por meio do cruzamento de dados em tempo real, os aplicativos criam rotas inteligentes nas quais toda viagem envolve pelo menos um passageiro, gerando otimização dos serviços, economia e maior lucratividade para quem trabalha.

Nas compras pela internet

Os algoritmos de Machine Learning também estão por trás de alguns dos seus sites favoritos. Empresas como a Amazon e outras brasileiras usam essa tecnologia para oferecer um serviço altamente personalizado.

Por exemplo: com base nas suas pesquisas do Google, o site indica exatamente o que estava procurando, se houver disponibilidade para venda. Além disso, o Machine Learning permite que as lojas virtuais ofereçam recomendações personalizadas também com base nas suas compras e interações anteriores dentro do próprio site.

Nas redes sociais

Facebook, Google+, Twitter e muitas outras redes sociais usam o Machine Learning para indicar amigos. Por meio da análise de dados e cruzamento de informações dos perfis, o sistema descobre pessoas que estudaram na mesma instituição de ensino ou trabalharam na mesma empresa que você em épocas próximas, por exemplo, indicando-os como fortes candidatos de serem conhecidos.

No trânsito

Usando dados de geolocalização presentes nos smartphones, o Google Maps pode analisar a velocidade de movimento do tráfego em tempo real. Dessa forma, aplicativos como o Waze se aproveitam da tecnologia e incorporam em seus serviços os registros de lentidões, acidentes e outras ocorrências relatadas pelos próprios usuários.

Todas essas informações são analisadas em tempo real pelo algoritmo de Machine Learning, que indica as melhores rotas para cada usuário a qualquer instante.

Como o Machine Learning impacta no setor de TI e negócios das empresas?

O primeiro grande impacto será a automatização total das operações. As atividades que ainda são realizadas manualmente passarão a ser desempenhadas por máquinas. Além disso, os sistemas aprenderão como se controlar e farão suas próprias atualizações e manutenções, tornando os processos cada vez mais eficientes.

A comunicação com clientes também deve ser fortemente impactada. Em 2018 e além, os chatbots vão desempenhar um papel fundamental no atendimento online. Isso porque eles conseguirão analisar as mensagens digitadas pelos clientes e guiá-los sozinhos até a resolução dos problemas.

Muitas aplicações de Machine Learning já escaneiam o perfil de usuários nas redes sociais para entregar às empresas o que eles desejam ou precisam, além de como e quando. Isso ajuda na elaboração de campanhas de marketing com alto poder de retorno.

O que esperar do futuro com o Machine Learning?

O Machine Learning é a mais recente abordagem à transformação digital, tornando nossos processos de computação mais eficientes, econômicos e confiáveis. Ele faz com que a Inteligência Artificial deixe de ser apenas uma fantasia dos escritores de ficção científica, passando a figurar uma tecnologia real e essencial para o cotidiano, principalmente nos negócios.

Com a cloud computing (computação em nuvem) oferecendo um nível sem precedentes de escalabilidade e disponibilidade, estamos finalmente alcançando um ponto em que o Machine Learning pode ir além e impulsionar a inovação em todos os setores.

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Em breve, haverá plataformas de comando online em que as aplicações de Machine Learning ficarão hospedadas e darão vida a equipamentos e sistemas a quilômetros de distância, desde que estejam todos conectados à rede. As empresas que ficarem atentas a essa evolução sairão na frente, tornando-se pioneiras e, com isso, vão agregar uma forte vantagem competitiva diante dos concorrentes do segmento.

Conforme vimos, o Machine Learning permite a análise de grandes volumes de dados, identifica padrões, aponta tendências, riscos e oportunidades, moldando seu próprio comportamento de acordo com as mudanças das condições no ambiente em que está inserido. Isso pode trazer uma vantagem e tanto para os negócios. Já pensou?

E aí? Gostou do material? Então, compartilhe essa informação com os seus amigos nas redes sociais e os faça saber mais sobre o Machine Learning. O futuro está batendo na nossa porta!