Web Services - Gerenciamento de Reservas Internacionais

3.6 Gerenciamento de Reservas Internacionais

4.1.2 Web Services

Web Service é uma solu¸cão utilizada na integra¸cão de sistemas e na comunica¸cão entre aplica¸cões diferentes através da Internet. Permitem às aplica¸cões enviar e receber dados em formato XML. Com esta tecnologia é poss´ıvel que novas aplica¸cões possam interagir com aquelas que já existem e que sistemas desenvolvidos em plataformas diferentes sejam compat´ıveis.

Segundo Austin et al. (2002), um Web Service é uma aplica¸cão auto-contida, identificada por um URI (Uniform Resource Identifier ), cujas interfaces e liga¸cões são definidas, descritas e localizadas por artefatos que utilizam a linguagem XML (Extensible Markup Language), que deve ser capaz de interagir com outras aplica¸cões através da troca de mensagens XML utilizando os protocolos de comunica¸cão padrão atualmente dispon´ıveis na Internet.

O principal objetivo dos Web Services é proporcionar a interoperabilidade entre sistemas distribu´ıdos, independente da plataforma e da linguagem de programa¸cão utilizada por eles, disponibilizando uma melhor interliga¸cão destas aplica¸cões.

A Figura 4.7 mostra como ocorre uma intera¸cão entre clientes e Web Services. Uma aplica¸cão cliente envia uma mensagem (requisi¸cão) para o Servidor Web, este por sua vez, processa a requisi¸cão e envia uma mensagem (resposta). Vale apenas ressaltar que a aplica¸cão cliente também pode ser um Servidor Web.

Figura 4.7: Intera¸c˜ao entre cliente e Web Service

Web Services estão se tornando comuns para disponibiliza¸cão de servi¸cos. Entre os disponibilizados pelos órgãos governamentais no Brasil podem-se citar o servi¸co de informa¸cões sobre séries temporais de indicadores econômicos (Banco Central), ou o servi¸co de pesquisa por código postal dos correios.

Na implementa¸cão de ambientes de web semântica, Web Services assumem papel relevante, pois permitem a adi¸cão constante de novos elementos devido à possibilidade de intera¸cão entre novos módulos e aqueles que já existem. Dessa forma, um ambiente de web semântica pode evoluir segundo sua ontologia, que deve ser a linha de orienta¸cão na implementa¸cão dos Web Services necessários.

4.2 Gerenciamento de Modelos

As pesquisas em gerenciamento de modelos datam da d´ecada de 1970 (Jr. & Watson 1975). Os primeiros trabalhos utilizaram uma analogia com o gerenciamento de dados, tecnologia mais consolidada neste per´ıodo - data-centric approach (Bhrammanee & Wuwongse 2008): Fou- rer et al (modelo hier´arquico) (Fourer, Gay & Kernighan 1990), Blanning (modelo entidade- relacionamento) (Blanning 1986), Liang (modelo relacional) (Liang 1985).

Geoffrion buscou estender esta abordagem e propôs uma modelagem conjunta de dados e modelos como forma de alcan¸car melhor integra¸cão entre eles, a qual denominou “Structured Modeling”. O autor usou o modelo entidade-relacionamento para representar os dados e cinco elementos adicionais para representar os modelos: a entidade primitiva que define conceitos do modelo; a entidade composta, ou relacionamento, que indica uma associa¸cão entre duas ou mais entidades; o atributo que define uma caracter´ıstica ou propriedade de uma entidade primitiva; a fun¸cão que representa uma propriedade resultante de um cálculo, e o teste, ou restri¸cão, que define restri¸cões existentes nos atributos ou nas fun¸cões (Geoffrion 1987).

A Figura 4.8 mostra um exemplo, extra´ıdo de (Ma 1996), do Structured Modeling para um problema de produ¸c˜ao.

Figura 4.8: Exemplo de Modelagem com Structured Modeling

Para Geoffrion, os modelos podem ser representados em diferentes n´ıveis de abstra¸c˜ao (Geoffrion 1987):

• O paradigma do modelo (“model paradigm”) indica uma classe de problemas. Por exemplo: modelos de programa¸c˜ao quadr´atica.

• O modelo (“generic model ” ou “model schema”) descreve a estrutura geral de um problema segundo o paradigma. Por exemplo: o modelo média-variância para otimiza¸cão de portfolios definido através de programa¸cão quadrática.

• Uma instância do modelo (“model instance”) é a execu¸cão de um modelo genérico - o modelo foi instanciado. Por exemplo: a escolha de um portfolio ótimo de a¸cões negociadas na Bovespa7 _{utilizando o modelo m´}_edia-variˆ_ancia.

Para Ezechukwu & Maros, a diferencia¸cão entre modelo e instâncias é interessante do ponto de vista do reuso de modelos, o que permitiria várias execu¸cões de um modelo com diversos conjunto de dados (Ezechukwu & Maros 2003).

Geoffrion definiu, ainda, uma linguagem, “Structured Modeling Language” (SML), para descri¸c˜ao dos modelos (Geoffrion 1992a), (Geoffrion 1992b). A Figura 4.9 mostra em exemplo da linguagem retirado de (Dolk 2000).

Apesar de ter enfoque em dados, para Bhrammanee & Wuwongse, a abordagem de Geoffrion foi um paradigma bem diferente em compara¸c˜ao aos demais supracitados. Assim, para esses autores Structured Modeling ´e uma “structure-centric approach” (Bhrammanee & Wuwongse 2008).

Na década de 1990, ocorreu a difusão da computa¸cão distribu´ıda e, como consequência, sua incorpora¸cão à teoria de gerenciamento de modelos. Outras tecnologias desenvolvidas foram alvo de experimenta¸cão, como orienta¸cão a objetos, agentes inteligentes, redes neurais, computa¸cão evolutiva, data warehousing. Para Bhrammanee&Wuwongse, esta abordagem, a qual os autores denominaram “abstraction-centric approach”, reduziu a complexidade da modelagem por incor- porar heran¸ca e generaliza¸cão adaptados do paradigma de orienta¸cão a objetos (Bhrammanee & Wuwongse 2008). Para Ma, a principal vantagem seria a minimiza¸cão da redundância e da inconsistência no processo de modelagem (Ma 1995).

Kim propôs uma extensão do Structured Modeling Language ao usar o paradigma de orienta¸cão a objetos, a qual nomeou “Object-Oriented Structured Modeling” (OOSM) (Kim 2001).

Dolk analisou o uso de data warehouses no processo de decisão e indicou que, apesar de serem ostensivamente orientados à tomada de decisão, ainda faltava capacidade preditiva a tais sistemas. O autor propôs um model warehouse para armazenar os modelos e as interfaces com os solvers. O autor utilizou tanto SML quanto UML8 _{para representa¸c˜}_{ao dos modelos (Dolk 2000).}

Com a massifica¸cão da Internet ocorrida principalmente na primeira década deste século, novas tecnologias e abordagens foram incorporadas nos trabalhos sobre gerenciamento de modelos. Para El-Gayar & Tandekar, o novo ambiente tecnológico trouxe novos requisitos ao processo de desenvolvimento de modelos: portabilidade, independência de fornecedor, extensibilidade e compatibilidade (El-Gayar & Tandekar 2007).

Neste sentido, Kim desenvolveu uma linguagem para representa¸cão e gerenciamento de modelos baseada em XML9 e OOSM, a qual nomeou “Object-Oriented Structured Modeling Markup Language” (OOSML). Para o autor, adotar um padrão de troca de informa¸cões, o XML no caso, melhoraria o suporte dos fornecedores de solvers para compartilhamento de modelos. A Figura 4.10 mostra a comunica¸cão entre ferramentas sob diferentes arquiteturas: em (a), não há um padrão e o compartilhamento de modelos somente se tornaria poss´ıvel se cada fornecedor imple- mentasse primitivas de comunica¸cão com os outros solvers; em (b), a situa¸cão seria simplificada com a utiliza¸cão de um padrão, pois cada ferramenta precisaria ter implementada somente a interface padrão (Kim 2001).

(a) Sem padrão de trocas (b) Com padrão de trocas Figura 4.10: Formas de Comuni¸cão entre Ferramentas

Kim ainda afirma que sua proposta atende aos novos requisitos de gerenciamento de mo-

8_{Unified Modeling Language - linguagem para especifica¸}_c˜_{ao, documenta¸}_c˜_{ao, visualiza¸}_c˜_{ao e desenvolvimento}

de sistemas orientados a objetos.

delos na era da Internet : simplicidade, extensibilidade, interoperabilidade. Para El-Gayar & Tandekar, por´em, a proposta de Kim se mostrou ineficiente na representa¸c˜ao de modelos mais complexos (El-Gayar & Tandekar 2007).

Iyer et al. observaram o processo de modelagem sob o prisma das pessoas que participavam do processo e identificaram três tipos de usuários (stakeholders): model builder, responsável pelo desenvolvimento dos modelos através de uma linguagem de manipula¸cão espec´ıfica, analyst, responsável pela manipula¸cão dos modelos, e decision-maker, responsável pela interpreta¸cão dos resultados dos modelos (Iyer, Shankaranarayanan & Lenard 2005).

Baseados nesta classifica¸cão de usuários, os autores descreveram as funcionalidades dese- jáveis para cada uma deles e assim desenvolveram uma arquitetura multi-camadas na qual o gerenciamento de modelos é implementado segundo um web service. Com esta arquitetura em mente, foi poss´ıvel ainda a identifica¸cão de um quarto tipo de usuário, model administrator, com fun¸cões semelhantes às do administrador de banco de dados (Iyer et al. 2005).

Com uma perspectiva um tanto mais restrita, Ezechukwu & Maros indicaram que, para os modelos de otimiza¸cão, o desenvolvimento de software e a especifica¸cão de padrões para representa¸cão de modelos não acompanhariam o desenvolvimento dos solvers e das ferramentas de análise de dados. Este fato ocasionaria uma baixa portabilidade de modelos, baixo reuso, alto custo de implementa¸cão de novos modelos e baixa flexibilidade dos modelos desenvolvidos, levando, consequentemente, as organiza¸cões a adquirirem ferramentas proprietárias, acarretando em eleva¸cão de custos e redu¸cão do número de potenciais usuários de modelos (Ezechukwu & Maros 2003). Para lidar com essa situa¸cão, os autores propuseram uma arquitetura open-source - Open Optimization Framework (OOF) - para representa¸cão de modelos de otimiza¸cão (modelos e instâncias) e dos resultados gerados pelos solvers, como mostrada pela Figura 4.11. Seus componentes principais são (Ezechukwu & Maros 2003):

1. AML (Algebraic Mark-up Language) - linguagem de marca¸c˜ao10_{, baseada em XML, para}

descrever modelos e criar instâncias portáveis. Ela suporta todos os modelos de otimiza¸cão. 2. ORML (Optimization Reporting Mark-up Language) - linguagem de marca¸cão, baseada

em XML, para representa¸cão dos resultados da execu¸cão de instâncias dos modelos. 3. OSCP (Optimization Service Connectivity Protocol ) - componente Java que define a forma

de localiza¸c˜ao e acesso a softwares de otimiza¸c˜ao.

Há, ainda, WSOP (Web Services Optimization Protocol ) que é o protocolo para acesso distribu´ıdo a servi¸cos de otimiza¸cão dispon´ıveis na Internet.

Figura 4.11: Componentes do Open Optimization Framework

A possibilidade de compartilhamento de modelos vem se mostrando uma tendência e, se- guindo esta tendência, El-Gayar & Tandekar propuseram a combina¸cão de Structured Modeling (SM) e XML - “Structured Modeling Markup Language” (SMML) - para representa¸cão e compartilhamento de modelos em um ambiente distribu´ıdo (El-Gayar & Tandekar 2007). Para os autores, o uso do XML leva a uma independência de plataforma, independência entre esquema e instâncias, além de criar um formato padronizado para trocas de modelos, o SM, por sua vez, ´

e responsável pelo formalismo e a fundamenta¸cão teórica já consolidados para representa¸cão dos modelos e instâncias. Eles, ainda, citaram o uso da linguagem em duas arquiteturas poss´ıveis: na arquitetura centralizada de três camadas (Three-tier Architecture.), o gerenciamento de modelos ´

e executado no servidor - Model Management System (MMS); na arquitetura descentralizada, o acesso aos modelos, bem como aos dados e solvers, ou como os autores denominam “decision support resources”, é disponibilizado via web services, e sua localiza¸cão pode ser distribu´ıda entre vários ambientes.

As tecnologias internet forneceram os insumos para Liu & Ma desenvolverem um sistema - Internet-based Science Information Systems (ISIS) - para sele¸c˜ao de projetos de P&D11 _para

National Natural Science Foundation of China (NSFC) baseado em web service e ontologia. O objetivo do sistema era apoiar o processo de escolha de projetos desde a submissão de uma proposta, sele¸cão de avaliadores até a escolha efetiva dos projetos a serem financiados pelo órgão. Para os autores, o uso de ontologia tornou o conhecimento acerca do processo mais fácil de ser compartilhado e reutilizável por outros usuários e por outros componentes de software. E mais, as caracter´ıstivas anteriormente desejáveis como simplicidade, extensibilidade, interoperabilidade e portabilidade, continuaram sendo contempladas com essa nova forma de representa¸cão de modelos (Liu & Ma 2005). Para Deokar & El-Gayar, com essa nova abordagem de semantic web para explorar a sinergia entre modelos e servi¸cos, o gerenciamento de modelos é melhorado

de forma considerável, resultando em maior reuso de modelos, maior autonomia entre os componentes, maior n´ıvel de abstra¸cão, mais baixo acoplamento entre componentes e maior facilidade para compor modelos a partir de modelos pré-definidos (Deokar & El-Gayar 2008).

A utiliza¸cão de ontologias no processo de modelagem vem recebendo aten¸cão crescente dos pesquisadores. Um exemplo é o trabalho de El-Gayar et al., no qual foram comparadas representa¸cões de modelos baseadas em XML, mais especificamente o SMML, com o uso de ontologias, OWL, no caso. Os autores definiram quatro critérios para avalia¸cão: (i) Estrutura (regras para representar os modelos); (ii) Facilidade em representar dados em n´ıvel elementar (mais baixo n´ıvel); (iii) Representa¸cão da semântica; (iv) Facilidade para representar estruturas complexas. Segundo o estudo, no XML é mais simples a representa¸cão dos modelos, porém, a ontologia se mostrou mais eficiente nos demais critérios avaliados (El-Gayar, Deokar, Taskin & Aljafari 2008). Outro estudo associado à utiliza¸cão de ontologias é fornecido por Bhrammanee & Wuwongse. Nele, os autores propuseram o ODDM - OWL Declarative Description for Modelbases - para representa¸cão de modelos de decisão. Para os autores, há uma grande dificuldade no reuso de modelos por conta de não haver um consenso pré-definido e amplamente difundido entre os usuários e aplica¸cões acerca dos conceitos envolvidos nos modelos. Seria poss´ıvel representar um modelo em dois n´ıveis de abstra¸cão: a Ontologia do Modelo (Model Ontology), onde são definidos todos os conceitos acerca do contexto no qual o modelo está inserido; e o Esquema do Modelo (Model Schema), no qual é definido o esquema genérico (“esqueleto”) de um deter- minado modelo de decisão (Bhrammanee & Wuwongse 2008). A partir do esquema, pode-se, ainda, criar instância do modelo para posterior execu¸cão por um solver, mantendo a necessá- ria independência de plataforma e promovendo a portabilidade dos modelos (Bhrammanee & Wuwongse 2008).

A Figura 4.12 mostra a arquitetura do ODDM bem como os usuários que interagem com o sistema identificados no trabalho. No ambiente há 2 componentes: a ontologia de modelos e o esquema de modelos, os usuários intreagem com ambos através da OWL Declarative Descrip- tion (ODD). A utiliza¸cão da ODD permite que dados e modelos sejam representados livres de inconsistências e imprecisões, possibilitando mesmo a implementa¸cão de regras de inferências sobre os mesmos.

Figura 4.12: Arquitetura do ODDM

Em um trabalho posterior, Bhrammanee & Wuwongse estenderam o conceito do ODDM para uma representa¸cão unificada de dados e modelos, a qual denominaram OFMD - OWL Declarative Description for Modelbases and Databases. Para os autores, tanto o banco de dados, como o banco de modelos necessita de uma representa¸cão dos relacionamentos, descri¸cão de informa¸cão e restri¸cões (Bhrammanee & Wuwongse 2007).

A Figura 4.13, adaptada de (Bhrammanee & Wuwongse 2007), mostra os componentes do framework definido.

Cap´ıtulo

5

Ambiente Computacional de Apoio `a

Decis˜ao

em Reservas Internacionais

O estudo de Reservas Internacionais é tema bastante explorado, sobretudo, na literatura acadêmica emp´ırica sobre economia. Essa preponderância de estudos emp´ıricos talvez decorra da ausência de uma teoria econômica consolidada espec´ıfica do assunto ou da controvérsia existente entre os economistas sobre a real necessidade de manuten¸cão de reservas para a promo¸cão do desenvolvimento econômico de um pa´ıs.

Para o público em geral, este tema tornou-se mais próximo, somente a partir do ano de 2008, quando, por conta da crise subprime, a imprensa, de uma forma em geral, come¸cou a divulgar os n´ıveis de reservas internacionais de diversos pa´ıses, em especial de pa´ıses emergentes. Essa atitude objetivava sobretudo acalmar a popula¸cão, demonstrando que as autoridades estavam preparadas para combater eventuais efeitos negativos advindos da crise e, assim, evitar a perda de confian¸ca1.

Parte da literatura sobre o assunto está voltada ao desenvolvimento de modelos matemá- tico/estat´ısticos, sejam modelos teóricos ou modelos emp´ıricos. Ao analisar tais modelos, é poss´ıvel verificar rela¸cões de semelhan¸ca entre eles, porém, por não haver pleno compartilhamento dos modelos, há uma certa dificuldade em reproduzir seus resultados de forma acurada. De fato, essa mesma questão, em contextos distintos, é citada por Hunter, que sinaliza grande dificuldade de interoperabilidade entre modelos por conta dessa falta de compartilhamento dos insumos (dados, modelos, metodologia) usados nos trabalhos. Para o autor, essa dificuldade é amenizada pelo uso de ambientes de e-learning2_{: “ ... Bibliotecas digitais, de acesso p´}_ublico

ou de acesso controlado, têm sido constru´ıdas utilizando-se tecnologias sofisticadas de indexa- ¸cão, armazenamento, pesquisa, recupera¸cão e integra¸cão de objetos digitais de m´ıdias diversas. Porém, as tecnologias utilizadas nessas bibliotecas têm-se concentrado no suporte apenas ao elearning, sem apoio aos dados básicos inicias da cadeia de aprendizado. Assim, a emergente

1_{Uma frase muito famosa do ex-presidente Lu´ıs In´}_{acio Lula da Silva mostra essa inten¸}_c˜_{ao de mostrar confian¸}_ca

na economia à popula¸cão: “Lá, a crise é um tsunami. Aqui, se chegar, vai ser uma marolinha que não dá nem para esquiar.´´

2_{Ensino eletrˆ}_{onico, ou e-learning ´}_{e um modelo de ensino n˜}_{ao presencial suportado por tecnologia. Os con-}

teúdos são disponibilizados via internet e o professor, se existir, está à distância dando suporte s´ıncrono ou ass´ıncrono, com a possibilidade de sessões presenciais.

infraestrutura de eScience não está atenta à necessidade de apoiar novas formas de produ¸cão intelectual que não prescindem de novas formas curadoria, publica¸cão e colabora¸cão. De fato, não raro se observa o clamor da comunidade acadêmica para que pesquisadores disponibilizem os dados básicos e detalhes de seus experimentos, bem como suas formas de visualiza¸cão e seus métodos anal´ıticos, em adi¸cão ao formato usual das publica¸cões cientificas. O registro mais detalhado do processo de descoberta cient´ıfica permite aos interessados a revisão do método de pesquisa, bem como das próprias conclusões apresentadas, outro efeito desse registro é a possibilidade de maior compartilhamento do conhecimento, reutiliza¸cão da pesquisa e compara¸cão entre diferentes abordagens para solu¸cão de problemas, redundando em redu¸cão da repeti¸cão de esfor¸co e diminuindo a perda de dados, devido a maior disponibilidade de informa¸cão contextual, além da facilita¸cão da repeti¸cão e verifica¸cão dos resultados obtidos nos experimentos/modelos cient´ıficos.”(Hunter 2006).

Como já apresentado no primeiro cap´ıtulo, o tema de estudo da presente tese é reservas internacionais. Porém, um interesse espec´ıfico foi definido: modelos de gerenciamento de reservas. Esse interesse levou ao projeto de um ambiente colaborativo para pesquisa, desenvolvimento e utiliza¸cão destes modelos. Um ambiente colaborativo possibilita maior intercâmbio de informa¸cão, com impactos na produtividade e na gera¸cão de conhecimento. O ambiente proposto está alicer¸cado nos conceitos e recursos da Web Semântica, já apresentados no Cap´ıtulo 3. Este cap´ıtulo descreve o ambiente proposto, tendo considerado dois aspectos principais: as vantagens da utiliza¸cão dos recursos da Web Semântica no processo de armazenamento, consulta e busca de informa¸cões sobre modelos de reservas internacionais; e processo de concep¸cão do próprio ambiente, para tanto.

Para desenvolver a presente tese foi necessário realizar um amplo levantamento da utiliza¸cão de modelos no gerenciamento de reservas internacionais. Assim, não apenas os modelos foram estudados, mas também o impacto das reservas no ambiente econômico foi considerado a partir de diversos indicadores macroeconômicos e sociais. A partir dessa ‘base’ de modelos, pode-se propor a constru¸cão de uma ontologia de forma a oferecer à comunidade um melhor ve´ıculo para representa¸cão dos modelos de gerenciamento de reservas. Adicionalmente, verificou-se a implementa¸cão do ambiente utilizando-se de servi¸cos web, possibilitando um maior grau de automa¸cão de tarefas, através da incorpora¸cão de semântica aos servi¸cos disponibilizados, e.g., utiliza¸cão de pesquisas semânticas no lugas das tradicionais pesquisas sintáticas.

Os modelos e dados usados neste ambiente são um subconjunto dos trabalhos citados no Ca- p´ıtulo 3. Na se¸cão 5.1, os modelos teóricos e emp´ıricos descritos naquele cap´ıtulo são mostrados com vistas a deixar claras as rela¸cões entre eles. Em seguida, na se¸cão 5.2, quatro destes modelos emp´ıricos são analisados de forma mais acurada e estruturados segundo suas caracter´ısticas. Na se¸cão 5.3, descreve-se a incorpora¸cão de semântica à estrutura definida. Por último, na se¸cão 5.4, os modelos analisados são organizados em uma arquitetura em camadas como servi¸cos web.

5.1 Contextualiza¸c˜ao

Como j´a mencionado, h´a uma grande diversidade de estudos sobre Reservas Internacionais

No documento Ambiente colaborativo de tomada de decisão : uma aplicação em reservas internacionais (páginas 96-113)