2. Apresentação
Frederico Maia Arantes / @fredmaia
 Programador Java EE na PC Sistemas
 Oracle Certified Java SE 6 Programmer (OCJP 6)
 Instrutor Java na Supera Tecnologia
 Um dos coordenadores do grupo Gojava
 Artigo publicado na Easy Java Magazine 6
 http://devsexperts.com

4. O conceito de cloud computing refere-se à
utilização da memória, armazenamento,
processamento e/ou serviços de
computadores e servidores compartilhados e
interligados por meio da Internet, seguindo o
princípio da computação em grade.

5. O que você acha de sua aplicação ficar
famosa e você começar a ter 200 mil
acessos por dia?
E se ela dobrar estes acessos da
noite pro dia?

6. E se os acessos quadruplicarem?

7. E se for 10 vezes, 100 vezes mais
acessos?
Mas e seu servidor, aguenta o tranco?

8. Seu momento de glória...

9. Cloud Computing
 Surgiu por volta de 2008
 Também conhecido como Computação em Nuvem
 Google, IBM e Microsoft foram pioneiras
 Nova fronteira da era digital

10. Entendendo a Cloud Computing
 Estamos acostumados a salvar tudo em nossos
computadores físicos, localmente
 Em um ambiente empresarial podemos acessar
arquivos e aplicações em um servidor
 Uma vantangem é não precisar da internet

11. Entendendo a Cloud Computing
 Internet muito “acessível e rápida”
 Aplicativos e dados não precisam estar no
computador do usuário ou em um servidor
próximo
 Este conteúdo fica nas “nuvens”, na internet

12. Principais tipos de cloud
 IaaS - Infrastructure as a Service
 SaaS – Software as a Service
 PaaS – Plataform as a Service

13. Google Docs (SaaS)
 Serviço na nuvem, onde usuários podem editar textos
planilhas, slides e outros, tudo na internet
 É necessário apenas um browser
 Não importa o SO ou o computador
 Sem necessidade de nada instalado no computador

14. DropBox (SaaS)
 Serviço para armazenamento de arquivos
 Documentos sincronizados
 Mantém versões de arquivos anteriores
 Semelhante ao SVN usado por desenvolvedores,
porém mais simples

15. E2C Amazon (IaaS)
 O cloud IaaS mais conhecido do mundo
 Fornecimento de infraestrutura
 Virtualização de servidores e também pode envolver
DNS, Redes, Firewall, E-mail e etc...
 O propósito é algo como substituir o seu servidor
local

16. Google App Engine (PaaS)
 Plataforma como serviço
 Ambiente completo para desenvolvimento,
configuração e gerenciamento de suas
aplicações
 Simulação do ambiente (sandbox)
 Outro exemplo: Windows Azure

17. Google App Engine (PaaS)
 Infraestrutura e qualidade do Google
 Ambientes Java (JRuby, Groovy...) e Python
 Persistência com Big Table (NoSQL)
 Pague apenas pelo que usar

18. Vantagens do GAE
 Escalabilidade infinita
 Elasticidade
 Disponibilidade
 Mais barato

19. Mais vantagens do GAE
 Desenvolvimento fácil
 Ambiente simulado localmente
 Confiável, mesmo com uma carga pesada e
grandes quantidades de dados
 Ajuste e balanceamento de carga automático

20. Número de desenvolvedores usando

21. Número de aplicações no GAE

22. APIs de Serviço
 Cache de memória (implementa JCache)
 Solicitações HTTP e HTTPS (java.net)
 Mensagens de email (JavaMail)
 Manipulação de Imagens
 Login com contas do Google
 Cron, ferramenta que agenda tarefas

23. Gostei! Quero começar a usar!
Quanto custa?

24. Começe sem pagar!

25. Armazenamento de dados

26. Custo real dos recursos

27. Gostei mais ainda dos preços e das cotas
gratuitas!
Como começo a desenvolver?

28. Ambiente de Desenvolvimento
 Eclipse + AppEngine SDK + Plugin
 One-click deploy

29. Fácil Gerenciamento

30. Fácil Gerenciamento

31. Fácil Gerenciamento

32. Fácil Gerenciamento

33. Padronização
 Servlets 2.5 e JSP 2
 JPA 1 e JDO 2
 java.net
 JavaMail
 Jcache
 JSE 5 e 6

34. O que podemos utilizar no GAE
 Struts 2
 JSF 1.2 e JSF 2.0
 Spring MVC
 Flex
 REST
 VRaptor

35. Fique atento
 BigTable não é relacional (Nosql)
 Acessar BigTable com JPA pode ser
complicado
 Mesmo com JPA suas aplicações podem não
ser mais tão portáveis

36. Desvantagens
 Sem funções de agregação (count, sum, max...)
 Não existem joins
 Código específico (JPQL, JDOQL) para JPA
 Startup deve ser otimizado
 Não pode gravar no sist. de arquivos, apenas
ler

37. Alternativas
 Usar código específico
 Datastore Low-level API (muito complexa)
 Novos frameworks: Objectify, Twig, SimpleDS

38. Objectify
Objectify ofy = ObjectifyService.begin();
// Simple create
Car porsche = new Car("2FAST", "red");
ofy.put(porsche);
assert porsche.id != null; // id was autogenerated
// Get it back
Car fetched1 = ofy.get(new Key<Car>(Car.class, porsche.id));
Car fetched2 = ofy.get(Car.class, porsche.id); // equivalent
assert areEqual(porsche, fetched1, fetched2);
// Delete it
ofy.delete(porsche);

39. Concluindo
 Existem vantagens e desvantagens
 Perdemos características como BD relacional,
porém ganhamos em outras
 Preocupação com coisas novas
 Em cloud é preciso confiar no seu fornecedor

40. Novidade! Google Cloud SQL
 Ambiente MySQL com acesso Java via JDBC
 Backup e escalonamento (quando necessário), são
feitos automaticamente pela plataforma.
 Alta disponibilidade e confiabilidade: dados
replicados em múltiplos datacenters;
 Falhas de hardware em um servidor, rack ou mesmo
datacenter inteiro, são gerenciadas pela plataforma

41. Obrigado!
fredericomaia10@gmail.com
@fredmaia
Frederico Maia
http://devsexperts.com