Dicas de Qualidade e Automação de Testes

Buenas amigos, Segue minha apresentação do TDC Porto Alegre 2018, referente ao Sistema Toyota. https://www.eventials.com/Globalcode/tdc-poa-2018-stadium-sabado-3/ Em breve estarei postando meu artigo sobre Jidoka para eliminar defeitos. Abraços.

Buenas pessoal,  Estarei divulgando nos próximos meses, a minha jornada no desenvolvimento de meu trabalho de Conclusão de Pós Graduação na Unisinos.  Atualmente estou estudando  Big Data, Data Science e Data Analytics. Então quem quiser conferir meu progresso e me dar inputs e feedbacks para me ajudar será bem vindo. Aí vai meu primeiro desafio. Definir o Tema e o problema do meu trabalho: Tema : Aplicação de Big Data e Data analytics para o entendimento, mitigação e predição de desastres causados por ações dos vulcões Kilauea, Misti e El Fuego.  Problema: As atividades vulcânicas vêm causando prejuízos humanos e matérias em diferentes localidades do globo terrestre desde eras remotas. Por isso, estudos para um melhor entendimento dessas atividades, além da mitigação do raio de destruição dessas estruturas geológicas se fazem necessário.  Questão de pesquisa: Como a aplicação do Big Data e Data analytics pode auxiliar no entendimento,   previsão e mitigação de ativi

1.     Introdução O presente trabalho é uma resenha do experimento intitulado “ Leveraging the Big Data Produced by the Network to Take Intelligent Decisions on Flow Management. ” Nesse estudo, um grupo de pesquisadores analisou a aplicação do  Software-defined Network (SDN) em um cenário Big Data, na rede de dados de 3 campos universitários. Basicamente foi um estudo comparativo do tráfego de dados utilizando o SDN e não utilizando esse recurso.               Nas redes alvo do estudo, foram analisados o grande tráfego de dados, com foco na latência e a taxa de transferência de pacotes. Os pesquisadores provaram que no cenário Big Data em experimento, o SDN gerenciou o fluxo de dados com baixa latência e máxima utilização de largura de banda pelos hosts, com base no tipo de tráfego. Esse resultado se deve ao fato dos pesquisadores utilizarem o SDN com um algoritmo inteligente que maximiza a utilização da largura de banda para conseguir um maior rendimento depois de moldar o tráfe

Segundo Gartner 2018, Big Data é um grande volume de dados, com variedade de informação que precisa ser processada em alta velocidade, que visa permitir uma melhor percepção de um cenário e/ou uma melhor tomada de decisão. O conceito de Big Data começou a receber destaque após o trabalho do analista do Gartner, Doug Laney. Esse mesmo analista apresentou os 3Vs que norteiam o conceito de Big Data que são: Volume, Velocidade e Variedade. Embora hoje o mercado e a academia já trabalhem com mais conceitos como Veracidade e Valor, o modelo de Doug Laney é a base do que entendemos como Big Data [GARTNER 2018][KUNZE 2015]. Desafios do Big Data O desafio relacionado ao Volume , é o armazenamento da enorme quantidade de dados. Quantidade que cresce exponencialmente, seja em bases de dados relacional ou não. A origem dessa grande quantidade de dados vai desde registro de transações financeiras a comentários salvos em redes sociais. Assim sendo, podemos considerar que qualquer informação ger

 1. Introdução O presente trabalho é uma resenha do artigo intitulado “ Intrusion detectionand Big Heterogeneous Data:a Survey ”. Nesse estudo, pesquisadores fizeram uma extensa pesquisa bibliográfica relacionada a alguns dos principais desafios de segurança em redes, e que também são desafios de segurança em Big Data. Essa pesquisa teve como objetivo apresentar os problemas de Fusão de Dados, Sistemas de Detecção de Intrusões (IDS) e Segurança da Informação Gerenciamento de Eventos (SIEM). Além disso, questões como uma maior precisão na detecção de eventos de segurança norteiam a pesquisa, visto que, atualmente muitos alertas falsos são gerados, e podem confundir os profissionais de segurança ou até tornar ferramentas e soluções existentes menos confiáveis.      2.   Referencial Teórico Como foi citado anteriormente, os principais assuntos abordados na pesquisa são relacionados a Fusão de Dados, IDS e SIEM. Por isso, cada um desses temas será abordado nas sessões a seguir. 2.

Desde o seu surgimento, o Sistema Toyota de Produção tornou-se uma importante solução provedora de ferramentas para a melhoria da qualidade de diferentes segmentos de produção e serviços (WOMACK 1998). Isto em virtude do Sistema estar orientado a eliminação de desperdícios e a inexistência de defeitos. Nesse contexto, surge a questão: É possível aplicar o Sistema Toyota de Produção em empresas de software? O Sistema em estudo apresenta-se como uma opção a ser seguida por empresas de software, visando uma maior qualidade dos seus entregáveis. Contudo são necessários estudos de viabilidade da aplicação nesse segmento. A partir dos resultados obtidos, será possível identificar se o Sistema pode ser utilizado na indústria de software e como obter melhores resultados de qualidade e redução de desperdício. Assim sendo, esse trabalho tem o objetivo de identificar quais ferramentas do Sistema podem ser utilizadas na indústria de software. Além disso, o trabalho vislumbra identificar a rel