Tomada de decisões com xPaaS aplicada ao fantasy game oficial do campeonato brasileiro

1. Tomada de decisões com xPaaS aplicada ao
fantasy game oficial do campeonato brasileiro
Bruno Rossetto Machado
Senior Middleware Solution Architect

2. Agenda
● Fantasy Games
● xPaaS com Red Hat Openshift
● Introdução
● Red Hat JBoss Data Grid
● Visão Geral
● Red Hat JBoss BRMS
● Visão Geral
● Arquitetura e Componentes Utilizados
● Demo

3. As opiniões aqui expressadas são de única
responsabilidade minha, e nada referem-se as da
empresa para qual trabalho.

4. Importante!!!
As técnicas apresentadas nesta apresentação podem
lhe ajudar a tomar boas decisões, mas não garantem
que bons resultados sempre ocorrerão. Mesmo
quando uma boa decisão é tomada, a sorte
geralmente desempenha um papel na determinação
de um bom ou mau resultado.
No entanto, sua utilização deverá produzir bons
resultados com mais frequência que a seleção de
jogadores de maneira irracional.

5. 42 milhões
jogaram Fantasy Game nos
Estados Unidos e Canadá
em 2014
http://en.wikipedia.org/wiki/Fantasy_sport
http://games.espn.go.com/frontpage

6. http://globoesporte.globo.com/cartola-fc/

7. Trailer:
https://www.youtube.com/watch?v=o8Bk0t7bYVQ

8. Abordagem Estatística: Programação Linear
● Técnica de otimização
●
Qual é a combinação de investimentos que
minimiza o risco de uma carteira?
● Quais produtos devem ser fabricados de forma a
maximizar o lucro de uma empresa?
● Quantos funcionários devem ser alocados em cada
etapa de fabricação de um produto a fim de
minimizar o tempo de produção?

9. Abordagem Estatística: Regressão Linear
● Objetivo: explicar o comportamento de uma variável
de interesse baseado no conhecimento de outras
variáveis.
● Explicar o consumo de determinado bem em função
de seu preço, renda e dos preços dos bens
substitutos.
● Explicar o comportamento dos retornos de um ativo
em função da variação do Ibovespa.
● Entender como as características de um funcionário
impactam no seu salário.

10. Etapas de formulação de um modelo
● Entender o problema
● Identificar as variáveis de decisão
● Colocar as restrições e combinações das variáveis de
decisão

11. Jogadores com Tendência de Valorização
de Acordo com o Modelo de Previsão Final

12. http://cartoludo-cartolafc.rhcloud.com/

13. JBOSS xPaaS SERVICES
FOR OPENSHIFT

14. JBoss BRMS, BPM
FeedHenry by Red Hat
JBoss EAP, Data Grid
JBoss A-MQ, Fuse iPaaS
aPaaS
mPaaS
bpmPaaS
JBOSS xPaaS para OPENSHIFT
ONDE O MIDDLEWARE ENCONTRA A NÚVEM...

15. PLATFORM-AS-A-SERVICE
FOR OPEN HYBRID CLOUD
PRIVAT
E
PHYSICAL PUBLI
C
NODE
NODE
NODE
NODE
EAP MySQL Svc1 Svc2
BROKER
BROKER
VIRTUAL
APP
DEVELOPER/
DEVOPS
PaaS
ADMIN
APP USER

16. Appcomponent
Appcomponent
Appcomponent
Appcomponent
Appcomponent
Appcomponent
Appcomponent
JBOSS xPaaS SERVICES FOR OPENSHIFT
Public
IaaS
Virtualization/
Private IaaS
Phys
Public
IaaS
SaaS
Appcomponent
APPLICATION
PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C

17. PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C
aPaaS
JBoss EAP
iPaaS
JBoss
Fuse
bpmPaaS
JBoss BPM
Suite
mPaaS
FeedHenry
by Red Hat
JBOSS xPaaS SERVICES FOR OPENSHIFT

18. PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C
● Cartucho Red Hat JBoss Enterprise Application Platform
● Automação de Deployment, Scaling e Atualizações
● Simplifica adoção de DevOps – Continuous Delivery via GIT, Jenkins,
Arquillian, etc...
Application PaaS
aPaaS
JBoss EAP
iPaaS
JBoss
Fuse
bpmPaaS
JBoss BPM
Suite
mPaaS
FeedHenry
by Red Hat

19. PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C
● Tecnologias JBoss para integração de aplicações, dados e
mensagens
● Integrações em nuvens públicas ou privadas
● Simplifica conectividade, roteamento e configuração de filas
Integration PaaS
aPaaS
JBoss EAP
iPaaS
JBoss
Fuse
bpmPaaS
JBoss BPM
Suite
mPaaS
FeedHenry
by Red Hat

20. PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C
● Criação de modelo de processos usando serviço de nuvem
● Execução e automação de processos, métricas e indicadores
● Orquestra aplicações e serviços que se encontram em ambientes
privados e de nuvem
BPM PaaS
aPaaS
JBoss EAP
iPaaS
JBoss
Fuse
bpmPaaS
JBoss BPM
Suite
mPaaS
FeedHenry
by Red Hat

21. PRIVAT
E
ON-PREMISE PUBLI
C
● Notificações Push, segurança, criptografia e sincronismo de dados
● Suporte para aplicativos nativos, híbridos e webapps
● Backend pode rodar em nuvens públicas ou privadas
● Simplifica configurações e desenvolvimento de APIs
Mobile PaaS
aPaaS
JBoss EAP
iPaaS
JBoss
Fuse
bpmPaaS
JBoss BPM
Suite
mPaaS
FeedHenry
by Red Hat

22. Red Hat JBoss Data Grid
Visão Geral

23. O que é um Data Grid?
● Uma base de dados em memória, distribuída, projetada para prover
rápido acesso a grandes volumes de dados
● Muitas vezes, uma camada complementar entre os bancos de dados
relacionais e aplicações
Principais características:
✔ Cache distribuído em memória
✔ Escalabilidade elástica
✔ NoSQL
✔ Replicação de dados
✔ Transacional

24. Tipos de dados
● Reference data: Dados nunca são alterados ou com pouca frequência
● Leitura pesada - compartilhado entre usuários (acesso
concorrente)
● Exemplos: descrição de produtos, dados do perfil do usuário, etc.
● Resource data: Dados compartilhados
● Leitura e escrita – compartilhado entre usuários (acesso
concorrente)
● Exemplos – Ações, pesquisas online, etc.
● Activity data:
● Leitura e escrita – Específico do usuário sem acesso concorrente
● Exemplos: Sessão do usuário, Conteúdo de um carrinho de
compras, resposta de pesquisas, etc

25. Características
● Na mesma JVM da aplicação
● Leituras instantâneas
● Escalabilidade linear
Ideal para
● Ambientes homogêneos (Java)
● Replicação de informação entre
aplicações
● Cenários que exigem baixa
tolerância contra falhas
Red Hat JBoss Data Grid
Funcionamento - Library mode

26. Características
● Distribuição horizontal e armazenamento
“ilimitado”
● Compatível com qualquer linguagem e
framework
Ideal para
● Variância no tamanho dos dados, sem
previsibilidade ou periodicidade
● Processamento na camada de dados via
Map/Reduce
● Transferência das cargas de
processamento do cache local e dos
bancos de dados
Red Hat JBoss Data Grid
Funcionamento – Modo Client/Server

27. Red Hat JBoss Data Grid
Specs
● JSR-107: Temporary caching API
● Esperado para EE8
● Infinispan já está certificado
como JSR-107 compliant
caching provider
● JCache estará presente JDG 6.5
● JSR-347: Data grids
● Liderado pela Red Hat
● Esperado pela Java EE8
● JSR-346: CDI1.1
● Modelo para Data Grids

28. Protocolos de Acesso
Específico para modo Client/Server
Protocolo Formato Tipo de cliente Publica mudanças
de topologia?
REST texto qualquer não
Memcached texto qualquer não
Hot Rod binário Java, C++, C#,
Python
sim
Hot Rod: Protocolo aberto de alta performance
● Reconhece alterações na topologia de nós do grid
● Failover automático
● Balanceamento de requisições entre nós do grid
● Cliente C++ e .NET

29. Infinispan Cluster no Openshift 3
● Ainda não existe cartucho para Openshift 2
● Openshift 3 com Docker e Kubernetes:
● http://blog.infinispan.org/2015/03/infinispan-on-openshift-v3.html
● 2 nós do Infinispan com cluster em TCP e discovery
com JGroups Gossip Cluster

30. Red Hat JBoss BRMS
Visão Geral

31. A single, integrated, certified distribution for Business Rules Management
and Complex Event Processing, based on open source community
projects:

33. Business Analysis Body of Knowledge®
(BABOK)
● Rules are used by the enterprise to enforce goals and
guide decision-making. They determine when
information associated with an entity may change, what
values of information are valid, how decisions are made
in a process, and what the organization’s priorities are.
Business rules are normally described as such,
although they may also be embedded in process
models (9.21), state diagrams (9.29), and use cases
(9.26).
● Choose a set of modeling techniques that meet the
informational needs of stakeholders and allow
description of all five concepts to ensure full coverage of
a business domain (assuming that full coverage is
required).

34. Business Analysis Body of Knowledge®
(BABOK)
● 6.2.5 Techniques
● Business Rules Analysis (9.4): Business rules may
be separated from other requirements for
implementation and management in a business rules
engine or similar.
● Data Flow Diagrams (9.6): Shows how information
flows through a system. Each function that modifies
the data should be decomposed into lower levels until
the system is sufficiently described.
● Data Modeling (9.7): Describes the concepts and
relationships relevant to the solution or business
domain.

35. Business Analysis Body of Knowledge®
(BABOK)
● 9.4 Business Rules Analysis
● 9.4.1. Purpose
● To define the rules that govern decisions in an
organization and that define, constrain, or enable
organizational operations.

36. Business Analysis Body of Knowledge®
(BABOK)
● 9.4.2 Description
● A business rule is a specific, actionable, testable
directive that is under the control of an organization and
that supports a business policy.
● Particularly complex rules, or rules with a number of
interrelated dependencies, may be expressed as a
decision table or decision tree, as described in
Decision Analysis (9.8).

37. BRMS – Exemplo de DRL

38. BRMS – Exemplo de DSL

39. Desenho arquitetural

40. Arquitetura Atual
HAProxyHAProxy JBoss Data Grid
Library Mode
JBoss Data Grid
Library Mode
JDGJDG
In memory
JBoss EAP
HistóricoAuto ScallingBalanceamento

41. Arquitetura V2
HAProxyHAProxy JBoss Data Grid
Library Mode
JBoss Data Grid
Library Mode
JBoss BRMSJBoss BRMS
JDGJDG
In memory
JBoss EAP
HistóricoAuto ScallingBalanceamento

42. Arquitetura V3 com xPaas
HAProxyHAProxy
JBoss BRMSJBoss BRMS
JDGJDG
JBoss EAP
HistóricoAuto ScallingBalanceamento
JBoss AMQ /
Fuse
JBoss AMQ /
Fuse
Integração
JDGJDG

43. Principais Componentes

44. Manipulação do cache
Cache<Object, Object> cache = null;
try {
cache = new DefaultCacheManager("infinispan.xml").getCache("cartoludo");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// Listar chaves
for (Object key : cache.keySet()) {
System.out.println("Chave: "+ key);
}
// Obter do cache
Atleta atleta = (Atleta) cache.get(atleta.getId());
// Adicionar no cache
cache.put(atleta.getId(), atleta);

45. org.infinispan.query.SearchManager
try {
cache = new
DefaultCacheManager("infinispan.xml").getCache("cartoludo");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
manager = Search.getSearchManager(cache);
private Cache<Object, Object> cache = null;
private static SearchManager manager;
...

46. org.infinispan.query.CacheQuery
public List<Object> buscaAtleta(Posicao.Abreviacao posicaoAbreviada) {
QueryBuilder builder =
manager.buildQueryBuilderForClass(Atleta.class).get();
BooleanQuery bq = new BooleanQuery();
if (posicaoAbreviada != null) {
Query q =
builder.keyword().onField("posicao.abreviacao")
.matching(posicaoAbreviada.toString()).createQuery();
bq.add(q, Occur.MUST);
}
Sort sort = new Sort(new SortField("media", SortField.DOUBLE, true));
CacheQuery query = manager.getQuery(bq).sort(sort);
return query.list();
}

47. org.hibernate.search.annotations.Indexed
org.hibernate.search.annotations.Field
@Field
@NumericField
private Double media;
@Field
@NumericField
private Double pontos;
@Field(store = Store.YES)
private String apelido;

48. Kie*** Knowledge Is Everything
KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
ReleaseId id =
kieServices.newReleaseId("br.com.cartoludo",
"cartoludo", "LATEST");
KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer(id);
KieScanner kScanner = kieServices.newKieScanner(kieContainer);
kScanner.start(1000);
KieSession kSession = kieContainer.newKieSession(
EnvironmentFactory.newEnvironment());
...
kSession.insert(atleta);
...
kSession.fireAllRules();

49. ● Maven
● Git
● HAProxy
● rhc
https://www.openshift.com/walkthrough/developer-workflow

50. Dúvidas?
bmachado@redhat.com
bruno.rossetto@gmail.com