O que é Cloud Computing?
O Cloud Computing (ou computação em nuvem, ou, ainda computação na nuvem) é um modelo de tecnologia que permite o acesso sob demanda a recursos computacionais, como servidores, armazenamento, bancos de dados, redes e software, por meio da internet. Em vez de depender de infraestrutura física local, os usuários podem acessar esses recursos de forma remota, pagando apenas pelo que utilizam. Esse modelo oferece escalabilidade, flexibilidade e eficiência, sendo amplamente adotado por empresas, governos e indivíduos para diversas aplicações, desde armazenamento de arquivos até execução de aplicativos complexos.
Características do cloud computing
Acesso sob demanda: Recursos podem ser provisionados e liberados automaticamente, sem necessidade de interação humana direta.
Escalabilidade: Capacidade de aumentar ou reduzir recursos conforme a necessidade, garantindo eficiência e economia.
Pagamento por uso: Em muitos casos, os usuários pagam apenas pelos recursos que consomem, sem custos fixos ou investimentos iniciais em infraestrutura.
Acesso universal: Recursos podem ser acessados de qualquer lugar, desde que haja conexão com a internet.
Segurança e confiabilidade: Provedores de nuvem oferecem medidas avançadas de segurança, backups e redundância para proteger dados e aplicações.
Modelos de serviço em cloud computing
Infraestrutura como Serviço (IaaS):
• Fornecimento de infraestrutura básica, como servidores, armazenamento e redes.
• Exemplo: Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
Plataforma como Serviço (PaaS):
• Ambiente para desenvolvimento, teste e execução de aplicações, sem preocupação com a infraestrutura subjacente.
• Exemplo: Google App Engine e Heroku.
Software como Serviço (SaaS):
• Aplicativos completos disponíveis via internet, sem necessidade de instalação ou manutenção.
• Exemplo: Google Workspace, Microsoft 365 e Salesforce.
Modelos de implantação em cloud computing
Nuvem pública: Recursos compartilhados por múltiplos usuários, oferecidos por provedores como AWS, Google Cloud e Azure.
Nuvem privada: Infraestrutura exclusiva para uma única organização, oferecendo maior controle e segurança.
Nuvem híbrida: Combinação de nuvens públicas e privadas, permitindo maior flexibilidade e otimização de recursos.
Nuvem comunitária: Infraestrutura compartilhada por organizações com interesses comuns, como instituições de pesquisa ou governos.
Aplicações do cloud computing
Armazenamento de dados: Serviços como Google Drive, Dropbox e OneDrive permitem armazenar e compartilhar arquivos na nuvem.
Desenvolvimento de software: Plataformas como GitHub e GitLab usam a nuvem para hospedar códigos e facilitar a colaboração entre desenvolvedores.
Big data e análise de dados: Processamento e análise de grandes volumes de dados em tempo real, usando ferramentas como Amazon Redshift e Google BigQuery.
Inteligência artificial e machine learning: Execução de modelos complexos de IA e aprendizado de máquina em plataformas como AWS SageMaker e Google AI Platform.
Streaming e entretenimento: Serviços como Netflix e Spotify dependem da nuvem para distribuir conteúdo de forma eficiente.
Comunicação e colaboração: Ferramentas como Zoom, Slack e Microsoft Teams operam na nuvem para facilitar a comunicação remota.
Exemplos de uso
“A empresa migrou seus servidores para a nuvem para reduzir custos e aumentar a escalabilidade.”
“Ele usa o Google Drive para armazenar e compartilhar documentos importantes.”
Curiosidades
• O conceito de computação em nuvem foi proposto na década de 1960 por John McCarthy, mas só se tornou viável com o avanço da internet e da virtualização.
• A Amazon Web Services (AWS), lançada em 2006, foi um dos primeiros serviços de nuvem pública e continua sendo um dos líderes do mercado.
• A computação em nuvem é essencial para o funcionamento de tecnologias emergentes, como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e metaverso.
• A nuvem permite que empresas reduzam custos com infraestrutura física, como servidores locais, e adotem um modelo mais ágil e sustentável.
Palavras relacionadas
realidade virtual, metaverso, realidade aumentada, inteligência artificial, big data, machine learning