Edição 16 – Infra News Telecom

5G e a IoT – Internet das coisas

Simone Rodrigues — Mon, 03 Jun 2019 18:34:13 +0000

5G e a IoT – Internet das coisas

Simone Rodrigues, Editora da Infra News Telecom

O 5G vai colaborar, e muito, com o avanço da IoT – Internet das coisas. Isso porque a tecnologia trará menor latência e mais flexibilidade para as redes móveis, características fundamentais para aplicações de IoT críticas, industriais e de banda larga.

Um artigo publicado nesta edição mostra como as aplicações de IoT massiva, suportadas por 4G, serão aprimoradas com as redes 5G, inicialmente habilitadas pelo padrão 5G NR – New Radio.

Estima-se que o número de dispositivos conectados pela IoT massiva e outras tecnologias celulares emergentes deve atingir 4,1 bilhões até 2024. Este volume está diretamente atrelado ao esforço coletivo para digitalizar setores como manufatura, automotivo e utilities, além do interesse das operadoras de redes móveis em expandir os seus negócios para além da banda larga móvel.

Esta edição também trata das redes de fibra óptica, que se espalham pelo país devido, principalmente, aos investimentos realizados pelos ISPs – provedores de serviço de Internet. “Altas quantidades de tráfego deixaram de ser uma demanda exclusiva das grandes operadoras. É cada vez mais comum ver médios e até mesmo pequenos ISPs construindo redes ópticas metropolitanas e de longa distância”, diz o autor de um artigo publicado nesta edição, que mostra como sistemas DWDM de baixo custo podem transmitir grandes capacidades de banda em uma única fibra.

Cloud edge computing

Um outro assunto desta edição é o cloud edge computing. Segundo o autor do artigo, os recursos essenciais que definem e separam a computação de borda da computação em nuvem são, basicamente, o suporte a um conjunto dinâmico de vários sites potencialmente distribuídos amplamente; conexões de rede potencialmente não confiáveis; e a probabilidade de restrições de recursos difíceis de resolver em sites da rede. “A computação em nuvem leva as lições da virtualização e da cloud e cria a capacidade de ter potencialmente milhares de nós distribuídos massivamente que podem ser aplicados a diversos casos de uso, como IoT industrial ou até mesmo redes de monitoramento distantes para rastrear o uso de recursos hídricos em tempo real em milhares ou milhões de locais”, diz o autor.

Sistemas DWDM de baixo custo

Simone Rodrigues — Mon, 03 Jun 2019 18:33:10 +0000

Sistemas DWDM de baixo custo

A tecnologia DWDM consegue transmitir quantidades incríveis de banda utilizando uma única fibra. Tudo depende da capacidade de investimento, que pode chegar facilmente a dezenas de milhões, de acordo com distância e quantidade e largura dos canais.

Rinaldo Vaz, Especialista em redes ópticas de longa distância, sistemas DWDM e roteamento Inter-AS

O futuro chegou. Altas quantidades de tráfego deixaram de ser uma demanda exclusiva das grandes operadoras. É cada vez mais comum ver médios e até mesmo pequenos ISPs – provedores de serviços de Internet construindo redes ópticas metropolitanas e de longa distância.

Mesmo em um mercado acirrado entre os fornecedores/fabricantes de cabos ópticos, os custos de lançamento acabam sendo uma fração significativa nas obras de backbone óptico. Neste atual cenário, obras em conjunto, seja entre empresas parceiras ou até mesmo concorrentes, estão ajudando a viabilizar muitas dessas expansões, onde ao final, cada empresa fica com parte das fibras.

Embora apenas algumas fibras em um cabo pareçam insuficientes, a tecnologia DWDM consegue transmitir quantidades incríveis de banda utilizando uma única fibra. Tudo depende da capacidade de investimento, que pode chegar facilmente a dezenas de milhões, de acordo com distância e quantidade e largura dos canais.

Sistemas mais modernos conseguem facilmente entregar 80 canais de 200 G acima de 10 mil quilômetros de distância óptica, sem a necessidade de regeneração de sinal.

Regeneração x repetição

Uma das principais variáveis que deve ser considerada na hora de projetar uma rede DWDM é a atenuação óptica. É com base na atenuação que os projetistas definem quais níveis de potência devem ser aplicados ao sinal óptico. Contudo, amplificar sinais ópticos também traz efeitos colaterais na forma de ruído. Quanto maior a potência (ganho) aplicada, maior o nível de ruído incrementado e, consequentemente, mais dificuldade imposta ao receptor remoto.

Os projetos de longas distâncias precisam estar sempre alinhados a um parâmetro chamado relação sinal x ruído (OSNR), que é, em outras palavras, a parte do sinal que pode de fato ser compreendido pelo receptor, como mostra a figura abaixo.

A medida que o sinal degrada, em virtude da atenuação óptica, ele pode ser “repetido” (re-amplificado) e, novamente, injetado na fibra para que percorra um novo trecho. De acordo com o tipo de modulação e a qualidade dos transponders receptores, há um limiar em que novas repetições se tornam inviáveis pela incidência cada vez maior de ruído, que reduz OSNR, causando “biterrors”.

Faz-se necessário, assim, um processo de regeneração completa do sinal, que é convertido novamente em sinal elétrico e em seguida submetido a mecanismos de correção de erros, chamados de FEC – Forward Error Correction.

Em outras palavras, sistemas de longas distâncias, ainda nos dias de hoje, incrementam, além de altos custos, uma grande complexidade. Por outro lado, demandas mais simples próximas têm contado cada vez mais com soluções de menor custo e fáceis de projetar, já que dispensam preocupação com OSNR e outros fenômenos como a dispersão da onda causada pela distância.

Projetos para curtas distâncias

Praticamente, toda a atenção requerida se limita ao fator atenuação, que vai desde a fibra óptica até aos demais passivos (DIO, MUX, DEMUX e conectores). Uma das características que mais favoreceu o crescimento desses projetos, foi o surgimento de tranceivers de lambda fixa, que podem ser utilizados diretamente em interfaces SFP/SFP+ dos roteadores/switches. Esses tranceivers são bastante similares aos de já existente padrão ZR 1550nm. Esses modulam no padrão 10 G Ethernet, mas em vez de 1550 nm, podem variar entre 1520,25 a 1570,03 nm de acordo com o respectivo canal, que é padronizado pelo ITU-T.

Além do “orçamento de potência”, é preciso ficar atento ao tipo de MUX/DEMUX que será utilizado. A escolha dos comprimentos de onda (canais) deve obedecer, rigorosamente, à posição/porta do MUX/DEMUX onde esse sinal vai ser injetado, pois se trata de uma restrição física. Ou seja, uma porta do MUX/DEMUX descrita como canal 21, só vai deixar passar o comprimento de onda 1560.61 nm.

O principal fator responsável pelo baixo custo desse tipo de projeto é modular sinais no padrão Ethernet 10G, ou seja, ele transmite quadros Ethernet e não OTN. Outro fator decisivo é a capacidade que o próprio tranceiver tem de vencer a atenuação, sem a necessidade de amplificadores ópticos, que além de elevar o custo, incrementa níveis de complexidade como “alinhamento de canais” e degradações de OSNR.

Como calcular atenuação

Para calcular corretamente a atenuação é preciso ter os seguintes dados:

Potência de saída do laser. Os mais comuns encontrados no mercado têm potência de saída em torno de +1dBm.
Atenuação total da fibra. Este fator é mais importante que a distância propriamente dita, pois podemos ter fibras em bom ou em mal estado. Uma fibra com atenuação aceitável vai ter, em média, uma atenuação de 0,25 dB a cada km.
Atenuação do MUX/DEMUX. A quantidade total de canais desse tipo de sistema está diretamente relacionada com o tipo de MUX/DEMUX. Quanto maior a quantidade de canais suportados, maior vai ser a atenuação causada pela inserção desse canal. Um MUX/DEMUX de oito canais por exemplo, vai causar uma atenuação aproximada de 2,8 dB, no processo de multiplexação, e outros 2,8 dB, na demultiplexação, já um MUX/DEMUX de 40 canais pode chegar facilmente a 7dB em cada fase.
Atenuação dos conectores. Bons conectores não devem passar de 0,5 dB.
Sensibilidade do receptor. A maioria desses modelos apresenta sensibilidade de -24 dBm em seus datasheets, ou seja, de acordo com o fabricante, um sinal abaixo desse nível, não poderá ser interpretado corretamente pelo receptor, causando “biterrors”.

Calculando o sinal esperado

Caraterísticas do projeto

Distância óptica: 60 km

Atenuação da fibra: 0,25 dB/km

Potência de saída: +1 dBm

Sensibilidade do receptor: -24 dBm

MUX/DEMUX: 8 canais, 2.8 dB de insertion Loss (incluindo conector)

Atenuação total = (distância óptica x atenuação) + perdas do MUX + perdas do DEMUX + perdas de conectores*

* Vamos considerar 0,5 dB do conector do MUX para o DIO e 0,5 dB do DIO para o DEMUX do lado remoto, totalizando 1 dB.

Atenuação total = (60 x 0,25) + 2,8 + 2,8 + 1 => 21,6 dB

Sinal esperado = potência de saída – atenuação total => +1 dBm – 21,6 = -20,6 dBm

De acordo com os cálculos acima, o sinal esperado ficou mais alto que a sensibilidade do receptor (- 24dBm), garantindo assim, o pleno funcionamento do sistema **.

** O exemplo em questão, por dispensar o uso de amplificadores ópticos, não requer preocupações com fatores de OSNR. Assim, o nível de sinal na recepção é o único fator a ser levado em conta.

Conclusão

A distância máxima que podemos alcançar está diretamente relacionada ao nível de atenuação óptica, cabendo ao projetista, considerar sempre este nível de atenuação em vez distância.

Projetos como esse podem ser implementados por qualquer técnico com experiência básica em fibra óptica, pois de maneira geral, a atenuação é praticamente o único fator a ser considerado.

Quando as distâncias superam a marca de 100 km, fenômenos como dispersão cromática (principalmente em sinais de 10 G), PMD, ruído e outros passam a influenciar cada vez mais o sinal. A partir desses níveis, torna-se comum o uso de transponders, que viabilizam o uso da camada OTN, cujo FEC é um dos maiores benefícios.

A partir de então, a rede DWDM se torna de fato uma camada transparente, podendo transportar outras tecnologias além do Ethernet, como fiberchannel, STM-64, etc. É altamente recomendado que redes desse nível, sejam projetadas pelo próprio fabricante da solução.

A evolução da IoT nas redes móveis para a digitalização industrial

Simone Rodrigues — Mon, 03 Jun 2019 18:30:33 +0000

A evolução da IoT nas redes móveis para a digitalização industrial

Este artigo descreve a evolução da IoT nas redes móveis a partir da análise de usos básicos e menos exigentes da IoT massiva até a demonstração de casos mais elaborados, que serão habilitados com a implantação de redes LTE e do aprimoramento da tecnologia 5G.

Ericsson

A IoT – Internet das coisas em redes móveis (IoT celular) é amplamente adotada em todo o mundo, usando tecnologias 2G e 3G que permitem muitas aplicações básicas. Agora, uma maior largura de banda, menor latência e suporte para grandes volumes de dispositivos por célula chegam ao mercado com ofertas 4G. Isso será ainda mais aprimorado com as redes 5G, inicialmente habilitadas pelo padrão 5G NR – New Radio, permitindo comunicações de ultrabaixa latência confiáveis (URLLC – Ultra-Reliable Low Latency Communications) e que suportam aplicações cada vez mais críticas.

Atualmente, a IoT celular atende aos requisitos mais simples do mercado de IoT massiva, assim como às demandas altamente específicas e sensíveis de ambientes e aplicações complexas. O volume de conexões de IoT de celular habilitadas pela NB-IoT – Narrowband IoT e LTE-M – Long Term Evolution for Machines continua a crescer. O número de dispositivos conectados pela IoT massiva e outras tecnologias celulares emergentes deve atingir 4,1 bilhões até 2024.

A IoT celular em si é um ecossistema em rápido crescimento, baseado nos padrões 3GPP globais, apoiado por um número crescente de provedores de redes móveis, bem como por fornecedores de infraestrutura de dispositivos, chipsets, módulos e redes. Ela oferece melhor desempenho que outras tecnologias de rede LPWA – Low Power Wide Area. A tecnologia é incomparável em termos de cobertura global, QoS – qualidade de serviço, escalabilidade, segurança e flexibilidade para lidar com os diferentes requisitos em uma ampla variedade de usos.

Espera-se um crescimento da conectividade de IoT impulsionado pelo esforço coletivo para digitalizar setores como manufatura, automotivo e utilities, além do interesse das operadoras de redes móveis em expandir os seus negócios para além da banda larga móvel.

Além da IoT massiva, que fornece conectividade celular a dispositivos de IoT de baixa complexidade baseados nas tecnologias NB-IoT e Categoria M (CAT-M), definimos três outros segmentos de IoT : IoT banda larga; IoT crítica; e IoT para automação industrial, conforme descrito abaixo.

A IoT banda larga adota os recursos da conectividade da banda larga móvel, fornecendo taxas de dados mais altas e latências mais baixas do que a IoT massiva, ao mesmo tempo em que utiliza funcionalidades específicas de MTC – Machine Type Communications para ampliar a cobertura e proporcionar uma maior vida útil da bateria do dispositivo. Este segmento tem como alvo uma ampla gama de usos em automóveis, drones, realidade aumentada/realidade virtual e utilities, com base nas tecnologias de redes de acesso 4G e 5G NR.

A IoT crítica aumenta ainda mais os limites da IoT celular, permitindo latências extremamente baixas e confiabilidade realmente alta a uma ampla gama de taxas de dados. Este segmento atende aos requisitos extremos de conectividade de aplicações avançadas, tanto de área ampla quanto de área local, em sistemas inteligentes de transporte, smart grid, assistência médica remota, manufatura inteligente e realidade aumentada/realidade virtual. Impulsionada pelas capacidades mais inovadoras do 5G NR, espera-se que a IoT crítica viabilize muitos novos tipos de uso na área de IoT.

Finalmente, no segmento de automação industrial há funcionalidades avançadas da IoT celular, que incluem capacidades de RAN – Radio Access Network para facilitar o suporte de redes determinísticas que, em conjunto com protocolos baseados em Ethernet e industriais, possibilitarão aplicações extremamente exigentes e que necessitam de posicionamento interno muito preciso e atributos distintos de arquitetura e segurança. A IoT para a automação industrial, reforçada pela conectividade com a IoT crítica, é o principal facilitador para a digitalização completa da indústria 4.0, seja para os fabricantes mundiais dos setores de petróleo e gás, assim como para fabricantes de componentes de redes inteligentes para empresas de distribuição de energia.

Com o uso eficaz de técnicas como fatiamento de rede e compartilhamento de recursos de rádio todos os segmentos de IoT celular podem ser suportados em um único RAN, permitindo que as operadoras móveis otimizem os seus ativos e forneçam o melhor serviço a seus clientes.

IoT massiva

A IoT massiva tem como alvo grandes volumes de dispositivos de baixa complexidade que raramente enviam ou recebem mensagens. O tráfego é frequentemente tolerante ao atraso e os casos de uso típicos incluem sensores, medidores, wearables (tecnologias vestíveis, como pulseiras, relógios, etc.) e rastreadores de baixo custo. Estes dispositivos são, frequentemente, implantados em condições de rádio desafiadoras, como no porão de um edifício. Portanto, eles exigem uma cobertura estendida e podem depender exclusivamente de uma fonte de energia da bateria.

A 3GPP padronizou três novas tecnologias para o MTC massivo no release 13: EC GSM-IoT; LTE-M; e NB-IoT. A LTE-M amplia a LTE com novos recursos, para oferecer maior vida útil da bateria, cobertura estendida e suporte para várias categorias de dispositivos de baixa complexidade, denominadas CAT-M.

A NB-IoT é uma tecnologia de acesso de rádio autônomo baseada nos fundamentos da LTE e que permite cobertura extrema e maior vida útil da bateria para dispositivos de baixíssima complexidade.

A cobertura de rádio por estação base é estendida por meio da repetição das transmissões, explorando requisitos de taxa de dados e de latência. Pode-se permitir que um dispositivo repouse por períodos prolongados, usando as funções de eDRX – extended Discontinuous Reception e PSM – Power Saving Mode , o que aumenta significativamente a duração da bateria. Já os complexos dispositivos CAT-M e NB-IoT são mantidos em baixa atuação por conta da utilização de larguras de banda estreitas, operação half-duplex e pela incorporação de uma única antena de transmissão e recepção no dispositivo.

Os dispositivos CAT-M têm capacidade relativamente maior e são mais complexos que os NB-IoT. O NB-IoT suporta largura de banda de 200 KHz, enquanto o CAT-M suporta largura de banda de 1,4 MHz com CAT-M1 e 5 MHz de largura de banda com CAT-M2. Embora o CAT-M possa operar em modo full-duplex, o ecossistema CAT-M realiza apenas operações half-duplex para limitar a complexidade do dispositivo e o consumo de energia.

CAT-M e NB-IoT devem ter como alvo tipos de uso complementares. O CAT-M é mais adequado para aplicações que exigem throughput relativamente maior, menor latência, mobilidade no modo conectado, melhor posicionamento e conexões de voz. Os usos CAT-M típicos incluem wearables, sensores, rastreadores, painéis de alarme e botões de suporte ao cliente, todos com suporte para conexões de dados e voz.

Na outra ponta, o NB-IoT é a tecnologia escolhida para aplicações de produtividade muito baixa e tolerantes a atrasos, mas que requerem cobertura extrema, como simples medidores de serviços públicos e sensores implantados em condições de rádio desafiadoras.

Uma vantagem adicional para os provedores de serviços é que o NB-IoT pode ser implantado na banda de uma portadora LTE, fazendo uso do espectro que não está sendo utilizado.

CAT-M e NB-IoT são considerados à prova de futuro e vistos como tecnologias 5G. Eles podem coexistir eficientemente com 5G NR no mesmo espectro e cumprir todos as exigências de MTC massivos de 5G, conforme estabelecido nos padrões IMT-2020 e 3GPP, em termos de cobertura, latência, taxa de dados, duração da bateria e densidade de conexão. O CAT-M e o NB-IoT estão sendo aprimorados ainda mais no 3GPP Rel-16.

IoT banda larga

A conectividade de banda larga IoT oferece desempenho superior, em termos de menor latência e maior throughput, do que o segmento IoT massiva. As aplicações típicas são wearables avançados, veículos aéreos e terrestres, dispositivos habilitados para realidade aumentada/realidade virtual e sensores que exigem maiores capacidades do que o CAT-M ou o NB-IoT podem oferecer. O LTE possui uma variedade de categorias de dispositivos adequada para essas aplicações. Por exemplo, a LTE já está fornecendo conectividade celular para milhões de carros. Existem relógios inteligentes compatíveis com LTE no mercado e os drones conectados a LTE estão próximos de existir.

O LTE oferece um alto espectro de eficiência, taxas de dados e baixas latências, além de maior vida útil da bateria do dispositivo e melhor cobertura. Com o uso de soluções avançadas, de várias antenas e carrier aggregation, o LTE permite taxas de pico na faixa de vários Gbps. Somado a isso, existem mecanismos para conexões rápidas e entrega de dados. Com esquemas de transmissão instantânea, a latência da interface de rádio pode ser tão baixa quanto 10 ms.

Os dispositivos LTE podem operar em um modo de cobertura estendida e, ao mesmo tempo, oferecer suporte a aplicativos de IoT de baixa taxa de transferência. Um mecanismo de comutação otimizado entre a cobertura normal e os modos de cobertura estendida permite ao usuário obter taxas de dados superiores em áreas de boa cobertura e ainda possibilita acessar baixas taxas de dados em condições de rádio desafiadoras.

A introdução do NR expandirá a capacidade de banda larga. A IoT banda larga baseada em NR operará tanto no espectro antigo quanto no novo, com larguras de banda muito maiores e novas funcionalidades para suportar taxas de transferência ainda mais elevadas, estendendo-se até as dezenas de Gbps e reduzindo a latência para cerca de 5 ms.

IoT crítica

A conectividade de IoT crítica permite uma latência de interface de rádio extremamente baixa, de até aproximadamente 1 ms, ou alta confiabilidade de até 99,9999%, com limites estritos de latência a uma variedade de taxas de dados. A confiabilidade é definida como a probabilidade de entrega de dados bem-sucedida dentro de uma latência limitada.

Para a IoT crítica existem usos em redes inteligentes, sistemas inteligentes de transporte, assistência médica e realidade aumentada/realidade virtual que podem exigir uma latência de ponta a ponta de 5 a 20 ms e confiabilidade de até 99,9999%. Muitos tipos de uso exigem controle e coordenação em tempo real entre máquinas.

O 5G NR é uma tecnologia clara de escolha para ativar a IoT crítica. Mesmo em sua primeira versão do 3GPP em 2018, o Rel-15 – NR, ele possui maior funcionalidade que o LTE para habilitar o URLLC. A NR opera em uma ampla gama de frequências, com larguras de banda muito maiores do que a LTE, para fornecer taxas de transferência muito mais altas para um número maior de dispositivos com latência extremamente baixa e alta confiabilidade. Existe um claro caminho de evolução futura para a NR. A padronização da URLLC avançada baseada em NR já está em andamento no 3GPP Rel-16 [8].

O NR pode suportar a IoT crítica em todas as suas bandas de frequência, o que permite usos de áreas ampla e local, como ilustrado abaixo. Nas bandas de baixa frequência, com alocação de espectro pareado, o FDD – Frequency Division Duplex alcança latências extremamente baixas e alta confiabilidade em grandes áreas de cobertura por estação base devido à propagação favorável de ondas de rádio. No entanto, as larguras de banda do canal são limitadas nas bandas baixas e, portanto, elas devem ser direcionadas principalmente para usuários de área ampla.

Nas bandas médias, o NR oferece um bom equilíbrio de capacidade e cobertura e é bem adequado para diversos usos de áreas ampla e local. Para alocações de espectro não pareadas nas bandas médias, o NR TDD – Time Division Duplex alcança uma confiabilidade ultra-alta com soluções avançadas de antenas. No entanto, pode não ser possível obter latências extremamente baixas com um padrão de transmissão TDD estático para downlink, geralmente otimizado para tráfego de banda larga móvel (eMBB), aprimorado com forte downlink.

Para determinadas implantações, como em fábricas isoladas, um padrão de transmissão favorável de baixa latência pode ser uma opção viável. Nas bandas de alta frequência mmWave, o NR TDD atinge latências extremamente baixas com sua capacidade de transmissão ultracurta. As bandas mmWave oferecem larguras de banda de canal muito mais largas que permitem que o NR suporte um grande número de usuários de IoT crítica com altas taxas de dados. Avaliações preliminares mostraram que os níveis de confiabilidade ultra-alta podem ser alcançados nas bandas altas com técnicas avançadas de antenas.

IoT para automação industrial

A IoT para a automação industrial abrange soluções principalmente para unidades fabris, mas também outras que compartilham requisitos comuns de uma perspectiva de rede industrial, como sistemas de controle para ferrovias, bem como geração e distribuição de energia.

À medida que avançamos para a indústria 4.0, o legado da indústria 3.0 reflete uma infraestrutura de comunicação hierárquica dentro da fábrica isolada do hardware físico por conta das limitações de tecnologia e das necessidades de segurança. Aqui são utilizadas diferentes tecnologias de rede, personalizadas para usos localizados, levando a configurações inflexíveis e um alto custo de manutenção e integração dessas tecnologias dedicadas e proprietárias.

A indústria 4.0 prevê uma fábrica onde todos os dispositivos e elementos, incluindo o próprio produto até a sua completa produção, estão totalmente interligados, utilizando soluções de conectividade padrão flexíveis e abertas, bem como incorporando tecnologias de Internet e nuvem. Uma rede industrial permite a fabricação com conectividade em todos os níveis, desde áreas específicas na fábrica até sistemas e processos que estão além da própria fábrica. Conexões Ethernet e IP são comumente usadas entre esses extremos, enquanto a conexão de atividades específicas do chão de fábrica é normalmente feita por produtos Fieldbus proprietários ou Ethernet industriais, que são integrados com o resto da instalação por meio de gateways.

Redes celulares são o principal facilitador para a indústria 4.0. Isso permite abordar a gama de requisitos de conectividade, alguns ainda não cumpridos, ao mesmo tempo em que substitui a grande quantidade de diferentes tecnologias implementadas atualmente.

Esses requisitos de usos variados vão desde sensores e rastreadores ambientais, para gerenciamento de inventário e fornecimento, até conectividade mais exigente para veículos autônomos e os mais exigentes sensores em tempo real e robótica na linha de montagem, que normalmente são cabeados.

Isso significa que uma rede industrial é construída usando uma combinação de IoT massiva, IoT banda larga e IoT crítica, com a IoT para automação industrial, com base em 5G NR. Há, no entanto, uma lacuna representada por aplicações de controle físico cibernético na automação de processos, atendidas hoje pelo Fieldbus ou por componentes Ethernet industriais, que o 3GPP está agora procurando resolver.

Esta lacuna nas capacidades é caracterizada por uma rede determinística, que coloca requisitos específicos de latência e confiabilidade que são complementares aos fornecidos somente pela URLLC. Isso significa que a latência, confiabilidade ultrabaixa e a entrega garantida são necessárias, mas com baixa variação de atraso e perda, embora o URL e o TSN – Time Sensitive Networking estejam em diferentes camadas. As redes determinísticas são definidas nas Camadas 2 e 3 pelo IEEE e IEFT, enquanto, em um contexto de rede celular 5G, o TSN pode ser considerado como uma camada de controle sobre URLLC de ponta a ponta.

A TSN e os sistemas de controle industrial normalmente usam o transporte baseado em Ethernet. A fusão dos domínios 5G e industrial exige, portanto, que a NR originalmente sustente a Ethernet, em vez de confiar nos métodos de encapsulamento e conversão de protocolos de gateway para superar qualquer deterioração no desempenho. O 3GPP está estudando o suporte nativo para Ethernet sobre NR, que será uma linha de base subjacente, na qual as funções do TSN serão sustentadas de forma transparente.

Uma rede industrial 5G NR permite uma automação mais avançada, facilitando a flexibilidade e permitindo maior eficiência, assim como um maior nível de percepção em tempo real sobre o estado de produção e operação. Além disso, ela facilita a introdução de tecnologias como computação em nuvem, aprendizado de máquina e big data.

A IoT para a automação industrial é a ponte entre as redes 5G IoT crítica e os sistemas industriais. Ela compreende o conjunto de funções que permitem posicionamento interno preciso, suporte nativo para Ethernet sobre NR, programação e QoS para suportar de forma transparente a TSN e permitir a reutilização de dispositivos industriais e sistemas de controle existentes.

O 5G NR precisará suportar o transporte baseado em Ethernet para TSN e controladores industriais

Segmentos de IoT celular

Como vários setores verticais das indústrias adotam o celular como a solução de conectividade unificada, surgem diferentes requisitos em cada vertical. Aqui, exploramos a indústria automotiva e a fabrica inteligente.

Indústria automotiva

A indústria automotiva está em revolução com megatendências como automação, tecnologias de sensores e conectividade celular, permitindo novas funcionalidades de segurança, eficiência e entretenimento. Milhões de carros já estão conectados por meio de redes celulares e os vários segmentos de IoT celular têm a sua própria relevância para o emergente veículo conectado.

Casos de usos:

Gerenciamento de frotas, rastreamento e telemetria são algumas das aplicações que se beneficiam muito com a vida prolongada da bateria do dispositivo, a cobertura de sinal aprimorada e o suporte para dispositivos de baixo custo. Esses aplicativos tendem a ter baixas taxas de dados e requisitos de latência flexível, o que torna a IoT massiva uma opção de conectividade apropriada.
Informações de bordo, atualizações de software para manutenção, mapas de alta definição em tempo real para navegação e compartilhamento massivo de sensores são casos de uso que exigem conectividade de banda larga para oferecer altas taxas de dados, grandes volumes de transferência de dados e baixas latências. Os carros modernos suportam algumas dessas aplicações com LTE. Com níveis de automação aprimorados e novos recursos definidos por software em futuros veículos inteligentes, a taxa de dados e as demandas de capacidade podem ser ainda maiores. Conectar um grande número de veículos inteligentes exigiria 5G NR em conjunto com LTE.
Há vários casos de uso de veículos conectados que exigem conectividade IoT crítica. Por exemplo, aplicações relacionadas à direção remota, condução autônoma, segurança de veículos e pedestres e processamento em tempo real baseado na nuvem. Essas aplicações pedem baixas latências, alta confiabilidade e taxas de dados em uma implantação de área ampla. Embora alguns desses usos possam ser suportados parcialmente com a IoT banda larga em suas fases iniciais, os avanços contínuos na automação de veículos e sistemas de transporte exigem a conectividade IoT crítica.

Fábrica inteligente

Existe uma variedade de requisitos de conectividade em vários objetos em uma fábrica inteligente.

IoT massiva (NB-IoT e Cat-M) pode ser usada para rastrear estoques e inventários.
Realidade aumentada e outras comunicações de dados aumentam significativamente a eficiência nas instalações da fábrica e são ativadas usando os recursos de IoT banda larga em uma rede LTE NR.
Veículos autônomos e outras ferramentas de fábrica normalmente exigem latências muito baixas e algum nível de garantia de conectividade que a IoT crítica atende.
IoT para automação industrial permite a conectividade de componentes na linha de montagem, possibilitando o controle de robôs e a interconexão do controlador lógico programável (PLC) como parte da automação do processo. O uso de conexões 5G em vez de cabeamento reduz o custo, já que esses tipos de equipamentos são normalmente muito caros de instalar, reorganizar ou substituir, levando a projetos de chão de fábrica muito mais flexíveis e permitindo a mobilidade de elementos robóticos.

Conclusão

A IoT celular oferece um melhor desempenho em comparação a outras tecnologias LPWA, incluindo cobertura, QoS, escalabilidade e flexibilidade para lidar com uma ampla gama de usos em uma rede.

Mais de 80 redes IoT massivas comerciais foram lançadas até o final de 2018. Agora, conforme as redes 4G LTE continuam sendo aprimoradas e a implantação inicial da 5G NR começa, os próximos passos na evolução da IoT celular já estão em andamento.

Neste artigo, definimos os segmentos para facilitar a digitalização de diferentes verticais do setor, utilizando os recursos das redes 4G e 5G. Todos eles serão sustentados por uma rede de acesso por rádio, permitindo facilidade de gerenciamento e uso otimizado dos ativos das operadoras móveis.

O data analytics está batendo na sua porta: Abra antes que seja tarde

Cesar Poppi — Sun, 02 Jun 2019 15:57:28 +0000

O data analytics está batendo na sua porta: Abra antes que seja tarde

Cesar Poppi, executivo sênior de TI da TE Connectivity

Com a popularização de iniciativas de big data, cada vez mais dados, que antes eram acessados de forma privilegiada, estão acessíveis para mais pessoas. A capacidade de agrupar informações de diversas fontes e relacionar todas elas, de forma a fazer sentido para a tomada de decisão com maior precisão e velocidade, é o diferencial das organizações atualmente.

Não é somente gravar um amontoado de dados e pensar que já tem um “big data”, mas sim estruturar toda essa informação para que tomador de decisão possa usá-la de maneira amigável e, em muitos casos, preditiva. Essa é, certamente, a grande revolução do mundo dos dados. Com a computação quântica no horizonte, a habilidade de processar enormes quantidades de dados em um período curto de tempo oferece possibilidades que anteriormente eram impossíveis.

A maioria das empresas ainda está longe de ter uma estratégia de data analytics. Apesar do reconhecimento do valor da tecnologia entre os grandes profissionais do mercado, ainda existe um longo caminho antes das empresas começarem a usar todo o poder estratégico do data analytics. Há um grande desejo de mais competitividade e eficiência, utilizando a análise de dados, porém esse objetivo não tem sido alimentado no coração das estratégias de negócio das empresas, que estão perdendo grandes oportunidades.

Atualmente, o “top of mind” nas organizações é a inteligência artificial, porém, já está mais do que na hora de incluir também uma estratégia forte visando extrair todo o potencial do data analytics. Para isso, é extremamente necessário a visão e o comprometimento da gestão máxima das empresas. Segundo informações da Deloitte, essa estratégia faz parte de apenas metade das organizações e ainda de forma embrionária e direcionada apenas como mais um projeto de TI. O valor real desta tecnologia é o trabalho cruzado de áreas e funções que saibam identificar dados importantes e onde se quer chegar com eles.

O que considerar em uma estratégia de data analytics

Um grande engano cometido, quando se começa a definir as ações em torno de data analytics, é tratar a tecnologia como um projeto com começo, meio e fim, em vez de ela ser encarada com uma longa jornada de interação dentro das organizações, onde sempre novos elementos vão aparecer e poderão servir para complementar o que já foi definido, planejado e implantado. É um trabalho dinâmico, onde as metodologias ágeis se enquadram muito bem e o principal lema é errar rápido e corrigir rápido.

É muito importante ter em mente os principais desafios que devem ser endereçados com data analytics e construir entregáveis que vão solucionar esses problemas. Em empresas de varejo é muito fácil ver isso na prática. Uma grande rede, com lojas espalhadas por diversas cidades, tem produtos que vendem muito bem em uma determinada região e em outras não. Cruzando dados de clientes que compram em uma determinada região, com o perfil de clientes que não compram em outras áreas, é possível descobrir as causas desse processo e, eventualmente, definir ações para mudar isso de forma rápida.

As organizações obtêm sucesso com análises apenas quando bons dados e modelos inteligentes são usados de maneira regular e produtiva pelos empresários em suas decisões. Não é possível comemorar vitória com um ótimo modelo ou aplicativo desenvolvido somente quando ele está sendo usado para melhorar o desempenho dos negócios e criar novo valor. Se você quiser colocar o data analytics para trabalhar e construir um ambiente mais analítico, será preciso profissionais qualificados e com dois perfis principais:

Profissionais de análise para minerar e preparar os dados, realizar operações estatísticas, construir modelos e programar o ambiente das aplicações de negócios.
Empresários/gestores analíticos que estão prontos, aptos e ansiosos para utilizar melhor a informação e suas análise no seu trabalho e tomada de decisão, bem como saber trabalhar com os profissionais especializados nos projetos de estruturação e análise dos dados construídos.

Data analytics na prática – Case de sucesso

Uma parceria entre as empresas LiveNation o Ticketmaster trouxe um grande exemplo de aplicação de data analytics. A LiveNation possui casas de shows e é um dos principais promotores de eventos ao vivo no mundo. Já a Ticketmaster tem relações B2B com equipes esportivas e produtores de uma variedade de eventos esportivos, shows, artes e teatro. Porém, as duas empresas têm um componente B2C, no qual elas vendem ingressos para os consumidores finais.

Neste caso, foi possível perceber que os dados coletados dos consumidores poderiam ajudar essas empresas a fornecer uma visão holística da música ou do fã de esportes para os seus clientes empresariais. Dados transacionais sobre o que os consumidores estão comprando estavam disponível e eles podiam enriquecer isso com informações demográficas e psicográficas. Também podiam adicionar dados da web e redes sociais, isto é, uma tremenda quantidade de dados para amarrar todos os pontos.

Umas das possibilidades de negócio era fornecer para uma equipe esportiva profissional, uma visão bastante rica de sua base de fãs, mostrando quais fãs compram ingressos meses à frente, no último minuto, pagam por assentos premium ou que estão procurando descontos. Esse tipo de informação poderia ajudar as equipes a moldar a sua comunicação com os seus fãs.

Para chegar neste nível de riqueza de dados, muito trabalho foi necessário. A informação estava em sistemas distintos e foi preciso um investimento em TI para entender todos esses dados e padronizar. Aqueles seis nomes semelhantes nos bancos de dados combinados eram da mesma pessoa? Isso tudo tinha que ser resolvido.

Foi preciso ter certeza de que tudo seria soletrado e gravado da mesma maneira. Mas isso não deveria ser apenas mais uma iniciativa de TI: o data analytics foi um exemplo claro da necessidade de ir além do negócio como de costume. Especialistas, que realmente entendiam a leitura dos dados, foram chamados para ajudar. Estatísticos e modeladores também participaram para pensar sobre o que existia nos dados e como eles poderiam ser aproveitados. E é claro que foi mais do que necessário os especialistas de negócio para fornecer os objetivos e resultados esperados, além dos seus “inputs” para melhor uma conexão e aproveitamento dos dados.

Com esses dados estruturados, foi possível gerar “insights” com muitas visões. Por exemplo, um time de futebol poderia pedir conselhos sobre quais artistas eles deveriam trazer para uma performance antes de um evento, com base nos gostos capturados dos clientes que compraram os seus tickets durante a temporada.

Essas empresas descobriram que é muito útil que os seus estatísticos e modeladores falem diretamente com os clientes para gerar uma compreensão ainda maior dos dados, para uma visão ainda mais clara da expectativa dos usuários.

O mundo dos dados está mudando rapidamente. Nos próximos anos existem possibilidades infinitas. Um grande exemplo é como descobrir o que fazer com o aumento do nível de atividade dos celulares. Qual seria a melhor maneira de coletar e melhorar o uso destes dados? Há também as mídias sociais, potencialmente um meio valioso de comunicação com os consumidores.

Certamente, esta não é uma tarefa fácil e será um grande desafio vincular perfis do Facebook e contas do Twitter com dados básicos de gerenciamento de relacionamento com clientes, como endereços de e-mail. As redes sociais cruzadas com dados internos dos clientes é o pote de ouro que todas as empresas precisam aprender a manusear.

Uma conclusão certa, até este momento, é que é fundamental tratar os consumidores e os seus dados com muito respeito. Se você vai usar os dados deles, precisa fazer isso corretamente. E se os consumidores descobrirem que os seus dados estão indo para terceiros e que isso não é relevante para eles, facilmente você perderá a confiança de seus clientes e eles serão bem rápidos em apertar o botão do “cancelar inscrição”, deixar de seguir ou até mesmo abrir uma reclamação formal nas redes com visibilidade para todos os demais usuários.

A informação dos consumidores deve ser utilizada de forma responsável e para fornecer meios de levar o que é mais relevante para o cliente final. Quando chegar neste nível, os clientes mostrarão uma apreciação enorme pela empresa e/ou marca e continuarão a permitir que ações como essa continuem ocorrendo, para o bem de todos.

Configurando um OTDR

Ronaldo Couto — Sun, 02 Jun 2019 15:46:37 +0000

Configurando um OTDR

Ronaldo Couto, Fundador da Primori

OTDR é um instrumento importantíssimo para localizar um problema físico na rede óptica, contudo muitos profissionais têm dúvidas em como configurar o equipamento, com isso utilizam apenas a função “AUTOTEST” do equipamento. Embora esta função seja útil, quando se deseja apenas localizar onde uma fibra esta rompida, em muitos casos além da localização é necessário um ajuste mais específico de seus parâmetros de configuração.

Vamos entender melhor como funciona um OTDR e cada um destes ajustes.

Um OTDR combina uma fonte laser e um detector para fornecer uma “visão” do enlace de fibra. A fonte laser emite um sinal na fibra enquanto o detector recebe a luz refletida a partir dos diferentes elementos do enlace. Isso produz um traço num gráfico produzido de acordo com o sinal recebido e uma tabela de eventos, contendo informação completa sobre cada componente de rede.

Conforme o diagrama abaixo, o sinal enviado é um pulso curto que transporta uma certa quantidade de energia.

Um relógio, então, calcula precisamente o tempo de propagação do pulso, e este tempo é convertido em distância, conhecendo as propriedades da fibra.

À medida que o pulso se desloca ao longo da fibra, uma pequena parte de sua energia retorna para o detector, devido à reflexão de conexões e da própria fibra. Quando um pulso é totalmente retornado ao detector, um outro pulso é enviado, até o tempo de amostragem terminar.

Muitas amostragens são realizadas e a médias dessas aquisições calculadas para fornecer uma imagem clara dos componentes do enlace.

Todo OTDR trabalha com base em quatro parâmetros de configuração: indice de refração; alcance; largura de pulso; e tempo de Amostragem

Ajuste do índice de refração

Índice de refração é a forma de se medir a velocidade da luz num determinado meio.

A luz se propaga no vácuo com velocidade 300 mil km/s. Entretanto, em outros meios esta velocidade é menor em função das características de propagação do meio.

O índice de refração é calculado dividindo a velocidade da luz no vácuo pela velocidade da luz no meio.

Para calcular distâncias, o OTDR mede a tempo de propagação de seu pulso e o converte para uma distância equivalente por meio da seguinte equação:

Onde:

C é a velocidade da luz no vácuo;

T é o tempo medido pelo OTDR; e

n é índice de refração da fibra.

Desta forma, um ajuste equivocado do índice de refração acarretará num cálculo errôneo da distância medida.

Não é recomendado que usuários alterem os valores de índices de refração definidos pelos fabricantes de OTDR como padrão.

Entretanto, a título ilustrativo, a figura abaixo traz valores publicados por diferentes fabricantes de fibras ópticas.

Alcance

O ajuste de alcance determina a distância máxima que será amostrada pelo OTDR.

Recomenda-se ajustar o alcance com pelo menos 25% mais que o comprimento da fibra a ser medida.

A figura abaixo mostra como determinar se temos um bom ajuste do alcance.

Ajuste da largura de pulso

Principal ajuste a ser feito para uma boa amostragem e medida. Como já mencionado, os OTDRs transmitem pulsos de luz que se propagam pela fibra e retornam ao equipamento.

Quanto maior a largura de pulso, mais energia o pulso possui e pode, assim, alcançar distâncias e perdas maiores medidas.

No entanto, o aumento demasiado da largura de pulso aumenta também o fenômeno chamado de zona morta inicial.

A zona morta inicial acontece em função do retorno de luz dos primeiros metros de fibra retornarem ao OTDR, antes mesmo de seu laser ser desligado e o detector estar medindo.

Desta forma, estes primeiros metros não são medidos e plotados no gráfico do OTDR, impossibilitando avaliar se existe alguma emenda ruim ou macrocurvatura na fibra durante estes primeiros metros.

Assim, caso deseje observar um evento muito próximo ao OTDR, recomenda-se utilizar larguras de pulso menores.

A figura abaixo ilustra como determinar se temos um bom ajuste da largura de pulso.

Tempo de amostragem

Os níveis de potência que retornam ao OTDR são de muito baixa potência, tipicamente em torno de -80 dBm. Isso significa que os sinais que retornam de distância maiores são ainda mais atenuados e retornam com níveis de potência muito próximos ao nível de ruído do detector do OTDR.

Para que a medida não seja influenciada pelo ruído do detector, o OTDR realiza várias amostragens e a média das mesmas.

Isto porque o valor médio do ruído, que possui um comportamento aleatório, é igual a zero.

Dessa forma, com a média de várias amostragens, o ruído tende a ser zero e a medida resultante é somente os dos eventos da fibra.

A figura abaixo como determinar se temos um bom ajuste do tempo de amostragem.

Minha empresa sofreu um data breach – E agora?

Gisele Kauer — Sun, 02 Jun 2019 15:16:49 +0000

Minha empresa sofreu um data breach – E agora?

Gisele Kauer, Advogada em proteção de dados/senior data protection analyst no Banco Safra

Nos últimos anos, vimos crescer o número de grandes incidentes tomando as manchetes da mídia nacional e internacional. O que preocupa o mercado hoje é que, mesmo sem a entrada em vigor da LGPD, já temos multas e indenizações alarmantes por razões de incidentes com dados pessoais. Recentemente, tivemos Banco Inter (R$ 1,5 milhão), Netshoes (R$ 500 mil), Atlas Quantum (R$ 10 milhões, ainda em discussão). Já se falarmos no cenário da União Europeia, onde a GDPR está em vigor, foi identificado em um levantamento de fevereiro de 2019 que, em 8 meses, mais de 59 mil data breaches foram reportados e 91 multas foram aplicadas. Entre elas, ganhou destaque a sanção de 50 milhões de euros aplicada à gigante da tecnologia Google, pela Autoridade Nacional Francesa.

Os números assustam aqueles que hoje exercem atividades que envolvem tratamento de dados pessoais, abrangendo diversos setores que sequer são diretamente ligados à área de tecnologia em suas atividades fim. A cada dia, parece mais inconcebível pensarmos em atividades que, em momento algum, façam uso de bancos de dados, independente do ramo ou indústria.

A questão é: o que a nossa LGPD diz sobre tais incidentes? O que fazer caso o pior aconteça? Quais são as sanções e quais são os critérios de aplicação?

Ainda que a empresa jure que está “100% em compliance com a GDPR/LGPD”, não significa que seja impossível ser atingida por um incidente. Isso porque nem todo incidente é previsível ou completamente evitável.

Novas tecnologias aparecem, ataques mais sofisticados são desenvolvidos de tempos em tempos. Para ilustrar esra situação, caso o leitor já tenha se esquecido, trago a breve recordação do WannaCry, o malware que surpreendeu o mundo. O ransomware explorava uma vulnerabilidade no Windows, e, nos primeiros ataques em que foi utilizado, não se tratava de algo completamente previsível ou amplamente conhecido. A popularização aconteceu somente após o surto de maio de 2017. “Ah, então você está dizendo que não adianta desenvolver um programa de adequação à LGPD, já que o risco existe de qualquer maneira?”

Calma lá! Vamos à lei.

Você já deve ter ouvido sobre as sanções da LGPD (e muito provavelmente por isso está aqui), mas vamos relembrar rapidamente:

Advertência (com prazo para tomar medidas corretivas).
Multa simples (de até 2% do faturamento da empresa, grupo ou conglomerado no Brasil, limitada ao total de R$ 50 milhões por infração).
Multa diária (observando o mesmo limite).
Publicização da infração.
Bloqueio dos dados pessoais referentes à infração.
Eliminação dos dados pessoais referentes à infração.

Porém, existe algo ainda mais importante do que conhecer as sanções: conhecer os parâmetros e critérios a serem considerados na hora da aplicação da sanção:

A gravidade e a natureza das infrações (e dos direitos pessoais afetados).
A boa-fé do infrator.
A vantagem auferida (ou pretendida) pelo infrator.
A condição econômica do infrator.
A reincidência.
O grau do dano.
A cooperação do infrator.
A adoção reiterada e demonstrada de mecanismos e procedimentos internos capazes de minimizar o dano, voltados ao tratamento seguro e adequado de dados.
A adoção de política de boas práticas e governança.
A pronta adoção de medidas corretivas.
A proporcionalidade entre a gravidade da falta e a intensidade da sanção.

Ou seja, a lei considera, sim, que você possa ser um “infrator do bem”. Sua empresa adotou todas as medidas possíveis e impossíveis para prevenir o incidente, fez de tudo para mitigar os danos quando aconteceu, estava realizando um tratamento de acordo com os princípios e exigências da LGPD. Mas, aconteceu.

E é aí que entra que uma postura ética e um esforço real em cumprir com as exigências regulatórias de proteção de dados pessoais pode gerar recompensas. Isso tudo será levado em consideração no “julgamento final” perante à LGPD.

Ok, o data breach aconteceu: como devo proceder?

Em primeiro lugar, a lei coloca a obrigação de comunicar o incidente à autoridade nacional e ao titular, em prazo razoável (este será definido pela Autoridade Nacional – aguardemos).

Nessa comunicação deve conter:

A descrição da natureza dos dados afetados (por isso é tão importante organizar os bancos de dados.
As informações sobre os titulares envolvidos (você precisará saber quem deverá ser comunicado).
A indicação das medidas técnicas e de segurança utilizadas para proteção de dados (você precisará provar que o incidente foi uma fatalidade e que não foi resultado de uma omissão).
Os riscos relacionados ao incidente (aqui entra a importância de um mapeamento de dados bem feito: saber as proporções que o incidente pode tomar é essencial para uma contenção direcionada e com chances de sucesso. Pelo bem dos direitos dos titulares, mas também da sua empresa).
Os motivos da demora, no caso de a comunicação não ter sido imediata (um monitoramento constante dos bancos e fluxos de dados pode significar uma comunicação mais tempestiva e um timing diferencial para mitigar os danos. Se isso não parecer atrativo o suficiente, é bom lembrar que a Autoridade irá cobrar uma justificativa sobre a demora. Assim, é melhor os seus clientes e parceiros descobrirem o incidente por você do que por terceiros).
As medidas que foram ou que serão adotadas para reverter ou mitigar os efeitos do prejuízo (traçar um plano de resposta com antecedência é muito mais coerente do que fazer tudo na hora do desespero. O momento pós data breach deveria ser reservado apenas para a execução do plano de ação, ou, no máximo, para pequenos ajustes naquilo que já foi planejado considerando as peculiaridades da situação fática).

Então, tenha em mente: adotar as melhores práticas e se preocupar com proteção de dados é a melhor escolha para evitar que o pior aconteça; mas também para a hipótese de o pior acontecer. Um incidente pode significar um dano reputacional, uma multa milionária, uma queda nas ações. Ou pode ser somente um pequeno susto completamente possível de ser contornado por uma equipe especializada e uma mobilização interna organizada.

Proteção de dados não é improviso. É algo que exige tempo, mapeamento, estudo, plano de ação. Não deixe para se preocupar apenas quando a sua empresa for acometida.

Cloud edge computing: Além do data center

Lenildo Morais — Sun, 02 Jun 2019 15:05:58 +0000

Cloud edge computing: Além do data center

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

Por mais de uma década, a computação em nuvem centralizada foi considerada uma plataforma padrão de entrega de TI. Embora a computação em nuvem seja onipresente, os requisitos emergentes e as cargas de trabalho estão começando a expor as suas limitações. Com a sua forte visão centrada no data center, onde os recursos de computação e armazenamento são relativamente abundantes e centralizados, pouco ou nenhum pensamento foi dado à otimização do hipervisor de suporte e da pegada da plataforma de gerenciamento.

Poucos desenvolvedores de nuvem consideraram seriamente os requisitos necessários para suportar nós com recursos restritos acessíveis apenas em conexões de rede não confiáveis ou com largura de banda limitada; ou pensavam nas necessidades de aplicativos que exigem alta largura de banda, baixa latência e capacidade de computação em vários sites.

Novos aplicativos, serviços e cargas de trabalho exigem cada vez mais um tipo diferente de arquitetura, construído para suportar diretamente uma infraestrutura distribuída. Novos requisitos de disponibilidade e capacidade de nuvem em sites remotos são necessários para as exigências atuais (análise de dados de varejo, serviços de rede) e as inovações de amanhã (cidades inteligentes). A maturidade, robustez, flexibilidade e simplicidade da nuvem agora precisam ser estendidas em vários sites e redes para lidar com as demandas em evolução.

Recentemente, as empresas começaram a aplicar a administração simplificada e a flexibilidade das arquiteturas de computação em nuvem a infraestruturas distribuídas que abrangem vários sites e redes. As organizações têm uma necessidade emergente de usar os recursos de nuvem nas WAN e em implantações cada vez menores na borda da rede. Embora essa abordagem esteja em seus primórdios, está ficando claro que muitos casos e cenários de uso emergentes se beneficiariam de arquiteturas distribuídas.

O que é a computação cloud edge?

Existem muitas definições sobrepostas e às vezes conflitantes de computação de borda. Mas, para os nossos propósitos, a visão mais madura da computação de ponta é que ela oferece aos desenvolvedores de aplicativos e provedores de serviços recursos de computação em nuvem, bem como um ambiente de serviços de TI na borda de uma rede.

O objetivo é fornecer computação, armazenamento e largura de banda muito mais próximos das entradas de dados e/ou usuários finais. Um ambiente de computação de borda é caracterizado por latência potencialmente alta entre todos os sites e largura de banda baixa e não confiável – juntamente com recursos de entrega de serviços distintos e funcionalidades de aplicativos que não podem ser atendidas com um pool de recursos centralizados em data centers distantes.

Ao mover algumas ou todas as funções de processamento para mais perto do usuário final ou ponto de coleta de dados, a computação em nuvem pode atenuar os efeitos de sites amplamente distribuídos, minimizando o efeito da latência nos aplicativos.

A computação de borda surgiu pela virtualização de serviços de rede em WANs, afastando-se do data center. Os casos de uso iniciais foram motivados pelo desejo de promover uma plataforma flexível e ferramentas simples.

À medida que surgem novos recursos de computação de borda, vemos um paradigma em mutação para a computação – que não é mais necessariamente limitado pela necessidade de construir centros de dados centralizados. Em vez disso, para determinados aplicativos, a computação em nuvem leva as lições da virtualização e da cloud e cria a capacidade de ter potencialmente milhares de nós distribuídos massivamente que podem ser aplicados a diversos casos de uso, como IoT industrial ou até mesmo redes de monitoramento distantes para rastrear o uso de recursos hídricos em tempo real em milhares ou milhões de locais.

Muitas capacidades proprietárias e de código aberto de computação de borda já existem sem depender da nuvem distribuída – alguns fornecedores se referem a isso como “borda do dispositivo”. Componentes dessa abordagem incluem elementos como gateways IoT ou dispositivos NFV. Porém, cada vez mais, os aplicativos precisam da versatilidade da nuvem no limite, embora as ferramentas e arquiteturas necessárias para a construção de infraestruturas de borda distribuída ainda estejam engatinhando. Nossa visão é que o mercado continuará a exigir melhores recursos para a computação em nuvem. Os recursos de computação de borda incluem, mas não estão limitados a:

Um paradigma operacional consistente em diversas infraestruturas.
A capacidade de executar em um ambiente massivamente distribuído (pense em milhares de locais globais).
A necessidade de fornecer serviços de rede para clientes localizados em locais remotos distribuídos globalmente.
Requisitos de integração de aplicativos, orquestração e entrega de serviços.
Limitações de hardware e restrições de custo.
Conexões de rede limitadas ou intermitentes.
Métodos para endereçar aplicativos com requisitos rígidos de baixa latência (realidade aumentada/realidade virtual, voz e assim por diante).
Geofencing e requisitos para manter dados confidenciais locais.

Uma exploração mais profunda das considerações sobre a cloud edge

A “borda” da computação de borda se refere à periferia de um domínio administrativo, o mais próximo possível de fontes de dados ou usuários finais. Este conceito se aplica a redes de telecomunicações, a grandes empresas com pontos de presença distribuídos, como o retalho, ou a outras aplicações, em particular no contexto da IoT.

Uma das características da computação de borda é que o aplicativo é fortemente associado à localização da borda. Para as telecomunicações, “a borda” se referiria a um ponto próximo ao usuário final, mas controlado pelo provedor, potencialmente tendo alguns elementos de cargas de trabalho em execução nos dispositivos do usuário final. Para grandes empresas, “o limite” é o ponto em que o aplicativo, serviço ou carga de trabalho é usado (por exemplo, uma loja de varejo ou uma fábrica). Para os propósitos desta definição, a borda não é um dispositivo final com capacidade extremamente limitada para suportar até mesmo uma arquitetura de nuvem mínima, como um dispositivo IoT ou de sensor. Esta é uma consideração importante, porque muitas discussões sobre computação de borda não fazem essa distinção.

A computação de borda é semelhante à computação de data center onde:

Inclui recursos de computação, armazenamento e rede.
Seus recursos podem ser compartilhados por muitos usuários e muitos aplicativos.
Beneficia da virtualização e abstração do pool de recursos.
Beneficia da capacidade de alavancar hardware de commodity.
Utiliza APIs para suportar a interoperabilidade.

A computação de borda difere da computação em grandes data centers onde:

Os sites de borda são o mais próximo possível dos usuários finais. Eles melhoram a experiência em alta latência e conexões não confiáveis.
Pode exigir hardware especializado, como plataformas GPU / FPGA para funcionalidades de realidade aumentada/realidade virtual.
O edge pode ser dimensionado para um grande número de sites, distribuídos em locais distintos.
A localização de um site de borda e a identidade dos links de acesso que ele encerra são significativas. Um aplicativo que precisa ser executado perto de seus usuários precisa estar na parte certa da borda. É comum que o local do aplicativo seja importante na computação de borda.
Todo o pool de sites pode ser considerado dinâmico. Devido a sua separação física, os sites de borda serão, em alguns casos, conectados entre si e o núcleo com conexões WAN. Os sites de borda ingressarão e sairão do pool de infraestrutura ao longo do tempo.
Os sites de borda são remotos e potencialmente não-tripulados e, portanto, devem ser administrados remotamente. As ferramentas precisam suportar o acesso intermitente da rede ao site.
O edge suporta grandes diferenças no tamanho e na escala do site, desde a escala do data center até um único dispositivo.
Sites de borda podem ter recursos limitado. A adição de capacidade a um site existente é restrita devido a requisitos de espaço ou energia.
Multi-tenancy em escala maciça é necessária para alguns dos casos de uso.
O isolamento da computação de borda das nuvens do data center pode ser necessário para garantir que os comprometimentos no domínio “nuvem externa” não afetem os serviços.

O conceito de computação de borda deve cobrir o site de borda (por exemplo, a infraestrutura de computação, rede e armazenamento), mas também os aplicativos (cargas de trabalho) executados nele. Vale notar que qualquer aplicativo em um ambiente de computação de borda pode potencializar qualquer um ou todos os recursos fornecidos por uma nuvem – computação, armazenamento em bloco, armazenamento de objetos, rede virtual, bare metal ou contêineres.

Características

O que define a computação de borda de nuvem é a necessidade de a entrega de serviços estar mais próxima dos usuários ou das fontes de dados de terminal. Os ambientes de computação de borda funcionarão em conjunto com a capacidade principal, mas terão como objetivo oferecer uma experiência de usuário final aprimorada, sem impor demandas irracionais à conectividade com o núcleo. As melhorias são:

Redução da latência – A latência para o usuário final pode ser menor do que se o computador estiver longe – tornando, por exemplo, desktops remotos mais responsivos ou realidade aumentada e jogos bem-sucedidos.
Atenuação dos limites de largura de banda – A capacidade de mover cargas de trabalho para mais perto dos usuários finais ou pontos de coleta de dados reduz o efeito da largura de banda limitada em um site. Isso é especialmente útil se o serviço no nó de borda reduzir a transmissão de grandes quantidades de dados para o núcleo para processamento, como costuma ser o caso das cargas de trabalho de IoT e NFV. A redução de dados e o processamento local podem ser traduzidos em aplicativos mais responsivos e reduzem o custo do transporte de Terabytes de dados por longas distâncias.
Mas há trade-offs – Para fornecer computação de ponta, é necessário aumentar muito o número de implantações. Isso institui um desafio significativo para implantações de ponta amplamente difundidas. Se gerenciar uma única nuvem leva uma equipe de dez, como uma organização pode lidar com centenas ou mesmo milhares de pequenas nuvens? Alguns requisitos incluem:

1) A padronização e a consistência da infraestrutura. Cada local tem que ser semelhante; uma quantidade conhecida.

2) A capacidade de gerenciamento automatizada. A implantação, substituição e qualquer falha recuperável devem ser simples e diretas.

3) Planos simples e econômicos, em caso de falha no hardware.

4) Projetos locais tolerantes a falhas podem ser importantes, particularmente em ambientes remotos ou inacessíveis – a infraestrutura de toque zero é desejável. Essa é uma pergunta que equilibra o custo de comprar e executar hardware redundante contra o custo de interrupções e reparos de emergência.

Casos de uso

Existem muitas maneiras de caracterizar casos de uso e este artigo é muito curto para fornecer uma lista exaustiva. Mas aqui estão alguns exemplos para ajudar a esclarecer o pensamento e destacar oportunidades de colaboração.

Coleta de dados e análise

IoT, onde os dados são frequentemente coletados de uma grande rede de microssites, é um exemplo de um aplicativo que se beneficia do modelo de computação de borda. Enviar massas de dados em conexões de rede geralmente limitadas a um mecanismo de análise localizado em um data center centralizado é contraproducente; pode não ser responsivo o suficiente, contribuir para latência excessiva e desperdiçar largura de banda preciosa.

Como os dispositivos edge também podem produzir Terabytes de dados, a análise mais próxima da fonte dos dados na borda pode ser mais econômica, analisando os dados próximos à fonte e enviando apenas pequenos lotes de informações condensadas de volta aos sistemas centralizados. Há uma compensação aqui – equilibrar o custo de transportar dados para o núcleo contra a perda de algumas informações.

Segurança

Infelizmente, à medida que os dispositivos de borda se proliferam – incluindo telefones celulares e sensores IoT – novos vetores de ataque estão surgindo, aproveitando a proliferação de endpoints. A computação de borda oferece a capacidade de mover os elementos de segurança para mais perto da origem de ataque, permite aplicativos de segurança de desempenho mais alto e aumenta o número de camadas que ajudam a defender o núcleo contra violações e riscos.

Requisitos de conformidade

Conformidade abrange uma ampla gama de requisitos, passando por soberania de dados e aplicação de direitos autorais. Restringir o acesso a dados com base em limites geográficos e políticos, limitar fluxos de dados, dependendo das limitações de direitos autorais, e armazenar dados em locais com regulamentações específicas é possível e executável com infraestrutura de computação de ponta.

NFV – Virtualização da função de rede

A NFV é a essência do aplicativo de computação de borda, pois fornece funcionalidade de infraestrutura. As operadoras de telecomunicações buscam transformar os seus modelos de entrega de serviços executando funções de rede virtual, como parte ou em camadas de uma infraestrutura de computação de ponta. Para maximizar a eficiência e minimizar o custo/complexidade, a execução de NFV na infraestrutura de computação de ponta faz sentido.

Tempo real

Aplicativos em tempo real, carros conectados, telemedicina, Internet tátil indústria 4.0 e cidades inteligentes são incapazes de tolerar mais que alguns milissegundos de latência e podem ser extremamente sensíveis a jitter ou variação de latência. Como exemplo, os carros conectados precisarão de baixa latência e alta largura de banda e dependerão de computação e cache de conteúdo perto do usuário, tornando a capacidade de borda uma necessidade. Em muitos cenários, particularmente quando a automação de circuito fechado, ela é usada para manter a alta disponibilidade. Os tempos de resposta em dezenas de milissegundos são necessários e não podem ser atendidos sem a infraestrutura de computação de borda.

Imersivo

A computação de borda expande os recursos de largura de banda, desbloqueando o potencial de novos aplicativos imersivos. Alguns deles incluem imagens em 360° para verticais como cuidados de saúde. Colocar em cache e otimizar o conteúdo na borda já está se tornando uma necessidade, já que protocolos como o TCP não respondem bem a mudanças repentinas no tráfego da rede de rádio. A infraestrutura de computação de ponta, vinculada ao acesso em tempo real a informações de rádio/rede, pode reduzir os atrasos em vídeo em até 20% durante as horas de pico e também variar a taxa de transmissão de vídeo com base nas condições de rádio.

Eficiência de rede

Muitos aplicativos não são sensíveis à latência e não exigem grandes volumes de computação ou capacidade de armazenamento, para, teoricamente, rodar em uma nuvem centralizada, mas os requisitos de largura de banda e/ou computação ainda podem tornar a computação de borda mais eficiente. Algumas dessas cargas de trabalho são comuns, incluindo vigilância por vídeo e gateways de IoT, enquanto outras, como reconhecimento facial e reconhecimento de matrículas de veículos, são recursos emergentes. Com muitos deles, a infraestrutura de computação de borda não apenas reduz os requisitos de largura de banda, mas também fornece uma plataforma para funções que permitem o valor do aplicativo – por exemplo, detecção de movimento de vigilância por vídeo e reconhecimento de ameaças.

Em muitos desses aplicativos, 90% dos dados são rotineiros e irrelevantes, portanto, enviá-los para uma nuvem centralizada é proibitivamente caro e desperdiça a largura de banda da rede, que costuma ser escassa. Faz mais sentido classificar os dados na borda para anomalias e alterações e apenas relatar os dados acionáveis.

Desafios

Embora existam muitos exemplos de implementações de borda já em andamento em todo o mundo, a adoção generalizada exigirá novas formas de pensar para resolver desafios e limitações emergentes e já existentes.

Estabelecemos que a plataforma de computação de borda deve ser, por design, muito mais tolerante a falhas e robusta do que uma nuvem tradicional centrada em data center, tanto em termos de hardware quanto de serviços de plataforma que suportam o ciclo de vida da aplicação. Não podemos presumir que tais casos de uso de borda terão as instalações de manutenção e suporte que a infraestrutura de data center padrão faz. O provisionamento de toque zero, a automação e a orquestração autônoma em todas as plataformas de infraestrutura são requisitos cruciais nesses cenários. Mas há outros desafios que precisam ser levados em consideração.

Por um lado, os sistemas de gerenciamento de recursos de borda devem fornecer um conjunto de mecanismos de alto nível, cuja montagem resulta em um sistema capaz de operar e usar uma infraestrutura de IaaS distribuída geograficamente baseada em interconexões de WAN. Em outras palavras, o desafio é revisar (e estender quando necessário) os principais serviços da IaaS para lidar com as especificidades de borda mencionadas anteriormente – desconexões de rede/largura de banda, capacidades limitadas em termos de computação e armazenamento, implantações não tripuladas e assim por diante. Algumas necessidades previsíveis incluem:

Um gerenciador de máquina virtual/contêiner/ bare-metal encarregado de gerenciar o ciclo de vida da máquina/contêiner (configuração, programação, implementação, suspensão/retomada e encerramento).
Um gerenciador de imagem responsável por arquivos de modelo (também com imagens de máquina virtual/contêiner).
Um gerente de rede encarregado para fornecer conectividade à infraestrutura: redes virtuais e acesso externo para usuários.
Um gerenciador de armazenamento, fornecendo serviços de armazenamento para aplicativos de borda.
Ferramentas administrativas, fornecendo interfaces de usuário para operar e usar a infraestrutura dispersa.

Qual é o principal aprendizado após a invasão do WhatsApp?

Longinus Timochenco — Fri, 31 May 2019 20:57:37 +0000

Qual é o principal aprendizado após a invasão do WhatsApp?

Longinus Timochenco, da Stefanini Rafael

Quem utiliza o WhatsApp deve ter levado um susto quando soube da falha de segurança que permitia a instalação de um software espião por meio de chamada de voz. Neste caso, o usuário não clicou em nada que pudesse gerar uma vulnerabilidade, mas ao receber uma ligação, mesmo sem atendê-la, teve o aparelho invadido por um programa malicioso. A empresa rapidamente pediu aos usuários que atualizassem o aplicativo. O que fica de lição deste episódio?

A primeira questão é o alerta geral para que todos fiquem mais atentos às atualizações e ao que trafega em nossa rede. As pessoas armazenam nos smartphones várias imagens, dados confidenciais, registros de senhas, sem utilizar um antivírus para proteger as suas informações. Há quem se preocupe em adquirir um antivírus potente para o computador, mas se esquece que os dispositivos móveis também são alvos de ataques.

Alguns usuários menosprezam o risco que correm ao acessar dados estratégicos ou sensíveis por uma rede de Wi-Fi de um evento ou de um shopping, por exemplo. Pode acontecer que pessoas mal-intencionadas também estejam utilizando a mesma rede e aproveite alguma brecha para roubar informações. O celular é um computador e, como tal, também precisa de segurança. O ideal é assinar um antivírus para minimizar o risco, assim como fazemos com as nossas “máquinas” domésticas.

Outra dica é nunca acessar links sem saber a origem. Se é algo envolvendo o aparelho, busque ajuda em pontos seguros, como lojas dos fabricantes. Sempre que possível, utilize autenticações para ampliar a camada de segurança. O próprio WhatsApp conta com essa opção quando se clica em configurações. É possível ter um duplo fator de autenticação, ou seja, uma segunda senha para afastar, ao máximo, qualquer tipo de invasão.

Quantas vezes recebemos dos fabricantes avisos sobre atualizações e deixamos para depois. Economizar tempo neste momento pode significar uma baita dor de cabeça no futuro. Evitar ataques em qualquer dispositivo passa por premissas básicas de segurança, que precisamos incorporar no dia a dia.

Por onde começar? Criando uma cultura de valorização das atividades de prevenção, além de educar a si a mesmo e as pessoas que estão ao seu lado, seja em casa ou no ambiente de trabalho, com medidas simples, mas que podem significar um grande passo no combate aos programas maliciosos que querem saber tudo sobre você.

Entenda o balanço de potência óptica

Marcelo Barboza — Fri, 31 May 2019 19:33:51 +0000

Entenda o balanço de potência óptica

Marcelo Barboza, da Clarity Treinamentos

Já tratei sobre o balanço de perda óptica e o seu cálculo. Mas existe um conceito muito parecido, e que acaba causando confusão, que é o “balanço de potência óptica”. Neste artigo, vamos falar sobre este tema e como ele se diferencia do balanço de perda óptica.

Só para recordar, o “balanço de perda óptica” é um cálculo realizado para estimar qual será a atenuação total de um enlace em fibra óptica antes mesmo de ser instalado. Já o “balanço de potência óptica” é um cálculo realizado para conhecer as quantidades mínima e máxima de potências que serão perdidas durante a transmissão.

O balanço de perda óptica é específico para os tipos de equipamentos de transmissão e recepção (transceivers) que serão utilizados. Portanto, para realizar este cálculo é, absolutamente, necessário saber quais os modelos exatos dos transceivers que serão empregados em uma determinada instalação.

As características dos equipamentos que precisam ser conhecidas são a potência do transmissor, sensibilidade do receptor e faixa dinâmica do receptor.

Esses valores são tipicamente expressos em “dBm”. O dBm é uma unidade de medida que expressa a potência absoluta mediante uma relação logarítmica (em decibéis) com base em 1 mW. Ou seja, 0 dBm equivale a 1 mW. Como exemplo, 30 dBm representa uma potência 30 dB superior a 1 mW, ou seja, 1.000 mW, ou 1 W. Em mais um exemplo, -10 dBm representa uma potência 10 dB inferior a 1 mW, ou seja, 0,1 mW, ou 100 µW.

O cálculo do balanço de potência óptica é simples: subtraímos a sensibilidade do receptor da potência do transmissor para saber o quanto de potência podemos perder durante a transmissão, sem uma diminuição significativa na sua qualidade (expressa pela “taxa de erro de bit”, ou BER).

Exemplos

Equipamento com potência de transmissão de 10 dBm e sensibilidade do receptor de 2 dBm.

Balanço de potência = 10 dBm – 2 dBm = 8 dB.

Ou seja, o canal passivo de transmissão (enlace óptico completo) pode apresentar atenuação de até 8 dB, sem degradação de qualidade.

Equipamento com potência de transmissão de -5 dBm e sensibilidade do receptor de -20 dBm.

Balanço de potência = -5 dBm – (- 20 dBm) = 15 dB.

Ou seja, o canal passivo de transmissão (enlace óptico completo) pode apresentar atenuação de até 15 dB, sem degradação de qualidade.

Mas, não devemos nos esquecer da faixa dinâmica do receptor. Ela informa os valores mínimos e máximos de potência que devem ser recebidos para que o equipamento interprete os sinais recebidos corretamente.

Se um receptor possui sensibilidade de -20 dBm e faixa dinâmica de 15 dB, isso significa que ele aceita sinais com potência entre -20 dBm e -5 dBm (ou seja, -20 + 15). Se ele receber um sinal com potência superior a -5 dBm, também haverá degradação na qualidade e poderá ocorrer, até mesmo, a queima do receptor.

Por exemplo, se a potência do transmissor for de -2 dBm, além de saber que a atenuação máxima deve ser inferior a 18 dB (-2 – (-20)), também saberemos que a atenuação mínima do canal deverá ser de 3 dB (-2 -(-5)). Se o enlace óptico não possuir atenuação igual ou maior que 3 dB, também haverá degradação da qualidade da transmissão, com aumento do BER.

Isso ocorre com frequência em equipamentos de transmissão de longa distância, que possuem alta potência de transmissão e alta sensibilidade do receptor, pois devem contar com enlaces de diversos quilômetros de fibra óptica, com diversas emendas. Nestes casos, quando queremos testar os equipamentos em uma bancada (e vamos conectá-los apenas com um patch cord) corremos o risco de até queimar o receptor, tamanha será a potência recebida. Para isso, é preciso usar atenuadores, dispositivos que introduzem uma perda proposital no enlace para não “inundar” o receptor com uma potência que esteja fora de sua faixa dinâmica.

Como vimos, o resultado do balanço de potência nos dá a atenuação máxima que o canal óptico passivo pode apresentar para que o equipamento de rede funcione a contento. E é agora que entra o outro cálculo o do “balanço de perda óptica”. Sabendo do balanço de potência, temos que projetar um enlace que apresente um balanço de perda inferior ao balanço de potência do equipamento.

Ao utilizar o valor do balanço de perda, não devemos deixar de incluir previsões para manutenções futuras, além de uma margem de segurança.

Exemplos

Enlace composto por 20 km de fibra monomodo OS2 terminada em ambas as extremidades dentro de distribuidores ópticos (DIO) por meio da fusão de pigtails, cujos conectores serão acoplados na parte interna dos adaptadores frontais do DIO. Haverá uma fusão no meio da rota e é necessário prever duas fusões para manutenção futura. Equipamento com potência de transmissão de 10 dBm e sensibilidade do receptor de -5 dBm:

Perda da fibra óptica: 20 km X 0,4 dB/km = 8,0 dB

Perda das conexões: 2 X 0,75 dB = 1,5 dB

Perda das emendas: 3 X 0,3 dB = 0,9 dB

Previsão de perda das possíveis emendas futuras: 2 X 0,3 dB = 0,6 dB

Margem de segurança: 1 dB

Balanço da perda (1310 nm e 1550 nm): 8,0 + 1,5 + 0,9 + 0,6 + 1,0 = 12,0 dB

Balanço da potência: 10 – (-5) = 15 dB

Conclusão: projeto correto, pois ainda há uma margem de 3 dB (15 – 12) entre o balanço da potência e as perdas projetadas do enlace óptico.

Enlace composto por 30 km de fibra monomodo OS2 terminada em ambas as extremidades dentro de distribuidores ópticos (DIO) através da fusão de pigtails, cujos conectores serão acoplados na parte interna dos adaptadores frontais do DIO. Haverá duas fusões no meio da rota e é preciso prever duas fusões para manutenção futura. Equipamento com potência de transmissão de 5 dBm e sensibilidade do receptor de -10 dBm:

Perda da fibra óptica: 30 km X 0,4 dB/km = 12,0 dB

Perda das conexões: 2 X 0,75 dB = 1,5 dB

Perda das emendas: 4 X 0,3 dB = 1,2 dB

Previsão de perda das possíveis emendas futuras: 2 X 0,3 dB = 0,6 dB

Margem de segurança: 1 dB

Balanço da perda (1310 nm e 1550 nm): 12,0 + 1,5 + 1,2 + 0,6 + 1,0 = 16,3 dB

Balanço da potência: 5 – (-10) = 15 dB

Conclusão: projeto incorreto, o enlace óptico projetado pode apresentar perda acima do tolerado pelo equipamento previsto.

Equipamentos de rede Ethernet já possuem tabelas que mostram o balanço da perda alocada para o enlace óptico, assim não precisamos realizar este cálculo. Basta consultar as tabelas publicadas no padrão IEEE 802.3. Como exemplo, a tabela abaixo mostra a perda máxima alocada para o canal óptico para os padrões Ethernet sobre fibra óptica entre as velocidades de 10 Mbps e 1 Gbps.

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Como planejar a transição de carreira

Edgar Amorim — Fri, 31 May 2019 16:29:43 +0000

Como planejar a transição de carreira

Edgar Amorim, Analista comportamental e coach, da Amorim & Pimentel

Espera-se uma transformação profunda no mercado de trabalho nas próximas décadas. O número de pessoas que pensa em mudar de carreira aumentou nos últimos anos – seja por desejo próprio ou pela perda de emprego. Existem muitas dúvidas sobre a nova carreira a escolher.

Muitos já decidiram, mas têm receio de trocar algo que lhes garante receita mensal pela incerteza. Hoje, é muito mais difícil escolher uma carreira, imagine mudar.

Como tudo na vida, sempre há riscos e não devemos desprezá-los, mas não podemos congelar. Devemos considerá-los como alertas para fazer um planejamento cuidadoso.

Vou citar o meu próprio exemplo. Minha primeira graduação foi de engenheiro eletrônico. Aos dez anos de idade vi uma propaganda na TV que apresentava um brinquedo e que chamou muito a minha atenção. O seu nome era “Philips Engenheiro Eletrônico”. Com ele era possível “brincar” de montar circuitos de rádio, sirenes e tantos outros dispositivos. No natal daquele ano eu ganhei o brinquedo e foi aí que descobri a carreira que queria seguir.

No final de 1985 estava graduado como Engenheiro Eletrônico. Ao mesmo tempo em que eu era apaixonado por bits e bytes, também gostava muito compreender como funciona o ser humano e queria fazer psicologia. Porém, fui cuidar da minha carreira e acabei me especializando em redes de computadores, tendo acompanhado todo o seu desenvolvimento e evolução – desde o RS232, passando pelo cabo coaxial, até o atual mundo de Ethernet e Internet.

Trabalhei com fabricantes de equipamentos para redes de computadores e aprimorei o meu inglês. Posteriormente, à medida que assumia cargos de gestão, busquei especialização na área e fiz um MBA em administração de negócios. Percebi que gostava muito de dar aulas e acreditava com a aposentadoria poderia me dedicar a essa atividade.

Por circunstâncias de mercado fiquei sem emprego numa determinada época e decidi dar aulas. Foi muito legal, no entanto, ministrar aulas em cursos de graduação dá um trabalho enorme e ainda o professor tem que suportar indisciplina, desinteresse e tantas outras coisas – o que eu não vislumbrava quando fora da atividade. Alias, cabe aqui votos de louvor aos professores – classe tão importante e pouco valorizada com ações concretas.

Então, ministrar aulas em cursos de graduação estava descartado. Surgiu uma oportunidade e fui fazer uma pós-graduação em sociopsicologia. Com isso, eu entrava um pouco mais no mundo do comportamento humano, sem ter a necessidade de fazer uma graduação completa em psicologia.

Posteriormente, impulsionado pela situação econômica do país, que aumentou o desemprego, fiz três formações em coaching, com a intenção de trabalhar com coaching administrador. Assim, poderia aproveitar a minha experiência corporativa e unir a atuação com o desenvolvimento de pessoas.

A partir daí minha meta foi transformar essa atividade como principal. No início é sempre muito difícil. As pessoas estranham e também é preciso trilhar caminhos em novos mercados – o que exige um esforço grande de divulgação.

Mesmo iniciando uma nova atividade ainda foi necessário manter o pé na carreira anterior. Por fim, neste ano virei a chave e estou 100% voltado para a nova carreira de instrutor em programas de desenvolvimento comportamental e coaching.

Ainda existem desafios e tenho conquistado pequenos, mas consistentes, ganhos dia a dia. Para terminar, vale a pena mencionar que esta mudança de carreira começou há mais de 10 anos.

Tudo isso que contei é para você que pretende mudar de carreira. E você que pensou em mudar de carreira, já criou o seu plano? Dificuldades sempre vão existir, com ou sem mudança. Então planeje, arregace as mangas e ponha o seu plano prática.

Sucesso!