1. O documento discute estratégias que startups enxutas podem usar para competir com grandes empresas de tecnologia, como inovação, design thinking, cloud computing, banco de dados NoSQL, código aberto e linguagens de programação dinâmicas. 2. É sugerido que startups usem ferramentas como Canvas, Lean Startup e MVPs para validar ideias rapidamente com pouco investimento. Serviços em nuvem como Heroku permitem que startups lancem aplicativos com custo zero. 3. Estudos de caso demonstram que

1. Ombros de Gigantes
Marcio Marchini
marcio@BetterDeveloper.net
Rangel Torrezan:
rangel.iflex@gmail.com
18/05/2014

2. O que eu usaria se eu
fosse competir com os
gigantes da
tecnologia?

3. O que as Startups
Enxutas estão
usando para
competir com esses
gigantes?

4. Inovação

5. Os Gigantes
X
X
X
X

6. O que os gigantes
esqueceram?
Roda Viva: “Eu sou você amanhã”
Não subestime os pequenos!
Pedra que não rola, cria limo
A necessidade faz o sapa pular

7. Por Falar em Sapo
Pular...
VS

8. “If I have seen
further it is by
standing on the
shoulders of giants”
Isaac Newton

9. 1. Design Thinking / Canvas / Lean
2. Cloud / PaaS
3. NoSQL
4. Open Source
Quais ombros subir?
5. Práticas Ágeis
6. Ling. Dinâmicas

10. 1

11. Design Thinking

12. Exploração centrada no ser humano
Design Thinking
Qual a dor queremos resolver?
EMPATIA
Rápido e Sujo - Protótipo
Ideias validadas o mais breve
Saia do escritório!!!!

13. Design Thinking
Critérios
DESEJABILIDADE
VIABILIDADE
PRATICABILIDADE
NECESSIDADE
HUMANA
EXISTE TECNOLOGIA
ECÔNOMICAMENTE
VIÁVEL

14. BMG – Canvas
Início
Parece ser uma boa ideia
Parece ser uma dor

15. BMG - Canvas
1º Passo
Montar o Modelo de Negócios
Montar o Modelo

16. BMG – Canvas
O modelo
• 9 Elemenos
• 2 Principais
• Proposta de valor
• Seguimento de clientes Pilares

17. BMG – Canvas
Objetivos
Fácil Avaliar
Fácil Visualizar
Fácil de manipular
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . .

18. Lean Startup

19. Lean Startup
ELIMINATE
UNCERTAINTY
WORK SMARTER
NOT HARDER
DEVELOP AN
MVP VALIDATED
LEARNING

20. Lean Startup
MVP
SEJA
CRIATIVO
Cartolina
Protótipo
Simulação
Landing Page
Vídeo
MVP Produto

21. Lean Startup
MVP

22. 2. Cloud/PaaS
(Ambiente Desenvolvimento)

23. Vantagens
Sem servidores
Esforço admin de rede
DBAs
Backups

24. Como se fazia
app web...
 Servidor comprado, num CPD próprio
$$$$$
 O cheque de US$100K do investidor na
Google foi para comprar, principalmente,
as máquinas

25. Evoluindo
SaaS
Servidor Alugado
(Maior escala,
colocation, ...)
IaaS
PaaS

26.  Quanto custa a infra de uma startup?
 Como posso ser altamente escalável?
 Quanto tempo levaria para preparar o meu
ambiente?
Valore$

27. Medindo
tempo x custo
 Criar uma conta no Heroku: 5 mins
 Criar um servidor no Heroku: 2 mins
 Tempo Total: 7 mins pra ter um servidor 24/7 escalável, pay-as-you-go
 Custo Total: R$0 (1 heroku dyno)
 Servidor de desenvolvimento = R$0
 Web site = R$0

28. Escalando: Quanto custa?
• Escalar pra 50 servidores: 10 segundos
• Custo Total: US$ 1762.50 por mês (50 heroku dynos)

29. E Storage?

30. Medindo
• Adicionar uma base PostgreSQL: 30 segundos
– pra ter um banco SQL 24/7 escalável, pay-as-you-go
• Custo Total: R$0 (máximo 10 mil registros)
– Servidor de desenvolvimento = R$0
– Web site = R$0

31. Escalando
• Pague pela quantidade de água que você consome. Startup: R$0
• Heroku é o maior deploy de PostgreSQL do mundo
• Heroku pertence à Salesforce. “Bebem o próprio Champagne.”
– Assim como a Amazon/Loja usa o próprio S3, DynamoDB etc

32. Backup
• PostgreSQL backup – também um Add-On

33. Otimizando/Cache: Quanto custa?
• Memcache, REDIS: Pague pela quantidade de água que
você consome. Startup: R$0

34. Monitoramento
• New Relic – também um Add-On. R$0 pro básico (start-
ups)

35. Tickets, Controle de Versão, ...
• www.xp-dev.com: TRAC, Git, SVN, CVS gratuito pra 1
projeto (mesmo que comercial): R$0.

36. Preço proporcional ao Uso
• Caso precises de múltiplos projetos...

37. 2. NoSQL

38. NoSQL
Quebra de Paradigmas

39. E NoSQL: Quanto custa?
• Hadoop, MongoDB, Neo4J, CouchDB, Riak, Cassandra

40. 3. Open Source

41. Mais vantagens ...
X
X
X

42. 4. Práticas Ágeis

43. ATDD / BDD (um dos Ombros)
• www.NamoroOn.com:
Especificação Ágil Executável

44. 5. Linguagens
Dinâmicas

45. Gargalos em nossas aplicações
Tempo
Desen.
I/O
CRUD

46. KLOC
Maximize a quantidade de KLOC que você
NÃO PRECISA ESCREVER
+ +
- -

47. Minimizando KLOC:
Componentes!!!!!!!!
NoSQL pra escalabilidade
REDIS pra Cache
Reusabilidade com componentes de terceiros!!
Linguagem de programação mais expressiva

48. Expressividade em Linguagens
• Computer Language Shootout Compara performance
em 10 problemas simples.
– Também lista RAM usada
– Também lista LOC usados

49. Estudo de
Expressividade

50. 50
Qual Linguagem Escolher?

51. Qual Ling. Dinâmica Escolher?
– As esotéricas: Scala, Clojure, etc
• Influências de Functional Programming, Haskel etc
– As de cola: Groovy (chama Java fácil)
– As da moda: Ruby (Ruby on Rails, etc), Javascript
(Node.js)
– As sólidas que resistiram ao tempo: Python
– As mais fáceis de achar gente
• Ruby >> Python >> Groovy

52. Alan Kay
– “Simple things should be simple. Complex
things should be possible”- Allan Kay
• Inventor do Smalltalk
• Inventor da Orientação a Objetos
• Inventor do Sistema de Janelas Gráficas

53. 4. OK, mas quem
utiliza e quais são os
números?!?!

54. Quem usa Ling.
Dinâmica
• GAE, MapReduce
• Guido
• Guido
• PHP gerando nativo
com HipHop

55. Quem usa Ling.
Dinâmica
• SaaS de monitoramento
• 800 KLOC

56. Cases Atuais - Facebook
• PHP (ling. Dinâmica)
• MySQL com Memcache.
• HD SSD DB performance
• 3 bilhões de uploads de foto / mês
• 1.2 milhões de fotos servidas / segundo
• Cassandra (Inbox)
• Hadoop+Hive p/ análise de dados (Big Data)

57. Cases Atuais - Pinterest
• 150 instâncias web Amazon EC2
• 90 instâncias EC2 pra memcache
• 70 databases para redundância (uso de Sharding).
Hadoop p/ análise de dados.
• Código em Python/Django

58. Cases Atuais - Dropbox
• 1 milhão de arquivos salvos a cada 15mins
• 99.9% do código: Python (server, client, analytics, etc)

59. Ressalvas
• Considerar os seguintes aspectos na escolha da
plataforma:
– Open Standard ou Proprietário?
– Qual o custo da licença por desenvolvedor?
– Quão atraente é a tecnologia? (trazer talentos)
– Qual o tamanho da comunidade de profissionais? Livros, fórums, suporte,
etc
– Alinhamento com Universidades, etc (o que vêm-se usando?)
– Qual a quantidade de componentes reusáveis? (diminuir LOC)
– Otimizar / performance onde realmente interessa. “Premature
optimization is the root of all evil” – Donald Knuth

60. O Futuro: Startups Creating A
New System For IT
– http://highscalability.com/blog/2012/5/7/startups-are-
creating-a-new-system-of-the-world-for-it.html

61. Então já temos!!
6. Ling. Dinâmicas
5. Práticas Ágeis
4. Open Source
3. NoSQL
2. Cloud / PaaS
1. Design Thinking / Canvas / Lean

62. Ainda falta mais ...
30/05/2013

63. Pessoas
• Existem interessados?
• Como está o mercado para
atrair e reter esses
talentos?
• Consigo um ambiente
sustentável?

64. Tropa de Elite
Intrapreneurs!

65. Análise
Interesse x Plataforma
• TIOBE Programming Community Index for June 2013
– Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube and Baidu
• LangPop.com
– Yahoo!, Craigslist, Powell's Books, Freshmeat, Google Code,
Del.icio.us, Ohloh.
– Lambda The Ultimate, programming.reddit.com, Slashdot, IRC.
• Indeed.com
– Site de empregos.

66. TIOBE LangPop
Indeed

67. Fazer X Vender
Monetização etc:
Fica pra outra palestra!
Segundo Dave Thomas:
“You have to be able to build it. You have to be able to sell it.
Most companies fail at one of these 2, or both”.

68. Conclusões
Tudo que foi colocado aqui
não é a bala de prata
Grandes soluções surgem a
todo momento
Pequenas empresas já
crescem com condições
iguais às grandes
Empresas grandes têm
dificuldade de se mover de
forma ágil & reter
intrapreneurs.

69. Perguntas?
Insanity: doing the same thing over and over again and expecting different results
-- Albert Einstein
Marcio Marchini
http://www.BetterDeveloper.net
http://br.linkedin.com/in/marciomarchini/
Rangel Torrezan:
rangel.iflex@gmail.com
http://br.linkedin.com/in/rangeltorrezan

70. Referências
• http://ontwik.com/python/pycon-2011-how-dropbox-did-it-and-how-python-helped/
• http://benchmarksgame.alioth.debian.org
• http://redmonk.com/dberkholz/2013/03/25/programming-languages-ranked-by-expressiveness/
• http://www.tiobe.com/index.php/content/paperinfo/tpci/index.html
• http://www.langpop.com/
• http://benchmarksgame.alioth.debian.org
• http://en.wikipedia.org/wiki/HipHop_for_PHP
• https://www.djangoproject.com
• http://www.technologyreview.com/featuredstory/410312/how-facebook-works/
• http://royal.pingdom.com/2010/06/18/the-software-behind-facebook/
• http://highscalability.com/blog/2012/5/21/pinterest-architecture-update-18-million-visitors-10x-
growth.html
• http://highscalability.com/blog/2011/3/14/6-lessons-from-dropbox-one-million-files-saved-every-15-
minu.html