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Software Livre, Código aberto e Software Gratuito

Introdução

Se você está tendo seus primeiros contatos com o mundo digital ou se utiliza dispositivos computacionais há algum tempo, mas vez ou outra fica perdido com denominações como megabit e gigabyte, este artigo lhe será útil. Aqui na WebCheats apresenta uma breve explicação sobre bits, bytes e outros nomes relacionados que lhe ajudará a entender melhor como é feita a medição de volumes de dados nos computadores.

Bits e bytes

Os computadores "entendem" impulsos elétricos, positivos ou negativos, que são representados por 1 ou 0. A cada impulso elétrico damos o nome de bit (BInary digiT). Um conjunto de 8 bits reunidos como uma única unidade forma um byte.

Nos computadores, representar 256 números binários é suficiente para que possamos lidar a contento com estas máquinas. Assim, os bytes possuem 8 bits. É só fazer os cálculos: como um bit representa dois tipos de valores (1 ou 0) e um byte representa 8 bits, basta fazer 2 (do bit) elevado a 8 (do byte) que é igual a 256.

Os bytes representam todas as letras (maiúsculas e minúsculas), sinais de pontuação, acentos, caracteres especiais e até informações que não podemos ver, mas que servem para comandar o computador e que podem inclusive ser enviados pelo teclado ou por outro dispositivo de entrada de dados e instruções.

Para que isso aconteça, os computadores utilizam uma tabela que combina números binários com símbolos: a tabela ASCII (American Standard Code for Information Interchange). Nela, cada byte representa um caractere ou um sinal.

A partir daí, foram criados vários termos para facilitar a compreensão humana da capacidade de armazenamento, processamento e manipulação de dados nos computadores. No que se refere aos bits e bytes, tem-se as seguintes medidas:

1 Byte = 8 bits

1 kilobyte (KB ou Kbytes) = 1024 bytes

1 megabyte (MB ou Mbytes) = 1024 kilobytes

1 gigabyte (GB ou Gbytes) = 1024 megabytes

1 terabyte (TB ou Tbytes) = 1024 gigabytes

1 petabyte (PB ou Pbytes) = 1024 terabytes

1 exabyte (EB ou Ebytes) = 1024 petabytes

1 zettabyte (ZB ou Zbytes) = 1024 exabytes

1 yottabyte (YB ou Ybytes) = 1024 zettabytes

É também por meio dos bytes que se determina o comprimento da palavra de um computador, ou seja, a quantidade de bits que o dispositivo utiliza na composição das instruções internas, como por exemplo:

8 bits => palavra de 1 byte

16 bits => palavra de 2 bytes

32 bits => palavra de 4 bytes

Na transmissão de dados entre dispositivos, geralmente usa-se medições relacionadas a bits e não a bytes. Assim, há também os seguintes termos:

1 kilobit (Kb ou Kbit) = 1024 bits

1 megabit (Mb ou Mbit) = 1024 Kilobits

1 gigabit (Gb ou Gbit) = 1024 Megabits

1 terabit (Tb ou Tbit) = 1024 Gigabits

E assim por diante. Você já deve ter percebido que, quando a medição é baseada em bytes, a letra 'b' da sigla é maiúscula (como em GB). Quando a medição é feita em bits, o 'b' da sigla fica em minúsculo (como em Gb).

Como já dito, a utilização de medições em bits é comum para informar o volume de dados em transmissões. Geralmente, indica-se a quantidade de bits transmitidos por segundo. Assim, quando queremos dizer que um determinado dispositivo é capaz de trabalhar, por exemplo, com 54 megabits por segundo, usa-se a expressão 54 Mb/s:

1 Kb/s = 1 kilobit por segundo

1 Mb/s = 1 megabit por segundo

1 Gb/s = 1 gigabit por segundo

E assim por diante.

Nos Estados Unidos, é comum o uso de Kbps, Mbps ou Gbps para expressar a quantidade de bits transferidos, com a terminação "ps" se referindo a "per second (por segundo)". No entanto, "ps" é uma sigla para picossegundo, de acordo com o Sistema Internacional de Unidades, assim, o uso de "/s" é mais adequado para expressar bits transferidos por segundo.

Kibibit, kibibyte e afins

Se você adquirir, por exemplo, um HD de 500 GB, vai perceber que o sistema operacional do computador mostrará uma capacidade menor que essa em relação ao dispositivo. Isso porque os sistemas operacionais, de modo geral, consideram 1 kilobyte como sendo equivalente a 1024 bytes, e assim se segue com megabytes, gigabytes, terabytes e etc, tal como explicado anteriormente. No entanto, para fabricantes de discos rígidos ou de dispositivos SSD, por exemplo, 1 kilobyte corresponde a 1000 bytes, e assim por diante.

Afinal, o que é correto, 1000 bytes ou 1024 bytes? Há organizações que defendem tanto um quanto o outro.

Uma possível solução para esse impasse está nas terminologias e abreviações que a International Electrotechnical Commission (IEC) criou para indicar as medições baseadas em 1024 bytes, que são as seguintes:

1 kibibyte (ou KiB) = 1024 bytes

1 mebibyte (ou MiB) = 1024 kibibytes

1 gibibyte (ou GiB) = 1024 mebibytes

1 tebibyte (ou TiB) = 1024 gibibytes

1 pebibyte (ou PiB) = 1024 tebibytes

1 exbibyte (ou EiB) = 1024 pebibytes

1 zebibyte (ou ZiB) = 1024 exbibytes

1 yobibyte (ou YiB) = 1024 zebibytes

Os mesmo prefixos dos nomes acima são empregados também nas medições baseadas em bits: kibibit, mebibit, gibibit, tebibit e assim por diante.

O sistema de medidas elaborado pela IEC é tido como o correto, deixando os prefixos quilo, mega, giga, tera, peta, exa, zetta e yotta (que são oriundos do Sistema Internacional de Unidades) representando 1000 bytes e seus múltiplos (isto é, potências de 10). Assim, as denominações da IEC equivalem às representações de 1024 bytes e seus múltiplos (potências de 2). Em resumo, essas medições ficam assim:

1 Kilobyte = 1000 bytes 1 kibibyte = 1024 bytes

1 Megabyte = 1000 kilobytes 1 mebibyte = 1024 kibibytes

1 Gigabyte = 1000 megabytes 1 gibibyte = 1024 mebibytes

1 Terabyte = 1000 gigabytes 1 tebibyte = 1024 gibibytes

1 Petabyte = 1000 terabytes 1 pebibyte = 1024 tebibytes

1 Exabyte = 1000 petabytes 1 exbibyte = 1024 pebibytes

1 Zettabyte = 1000 exabytes 1 zebibyte = 1024 exbibytes

1 Yottabyte = 1000 zettabytes 1 yobibyte = 1024 zebibytes

Finalizando

Você deve estar se perguntando o motivo de não ver (ou raramente ver) o sistema da IEC sendo utilizado, uma vez que ele é tido como o correto para representações de 1024 bytes. A resposta, provavelmente, é "comodidade". Tais medições são relativamente recentes (a primeira aprovação ocorreu em 1998) e, para a maior parte da indústria, adotá-las pode gerar ainda mais divergências e até mesmo elevação de custos. Como consequência, kilobytes, megabytes e etc continuam representando para uns medições em 1024 bytes e, para outros, medições em 1000 bytes. Até o momento, o InfoWester se encaixa no primeiro "grupo", uma vez a utilização de kilobytes e subsequentes para representações de 1024 bytes é mais aceita pelos leitores do site e pela maior parte das empresas mais influentes da indústria, como Google e Microsoft.

Introdução

Você já parou para pensar na quantidade e variedade de dados que geramos e armazenamos a cada dia? Bancos, companhias aéreas, operadoras de telefonia, serviços de busca on-line e redes varejistas são apenas alguns dos inúmeros exemplos de empresas que convivem diariamente com grandes volumes de informações. Mas apenas ter dados não basta: é importante conseguir e saber usá-los. É aí que o conceito de Big Data entra em cena.

Neste texto, você verá o que é Big Data, entenderá o porquê de este nome estar cada vez mais presente no vocabulário dos ambientes de Tecnologia da Informação (TI) e compreenderá os motivos que levam o conceito a contribuir para o cotidiano de empresas, governos e demais instituições.

O conceito de Big Data

A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente preparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.

De maneira mais simplista, a ideia também pode ser compreendida como a análise de grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seriam alcançados.

Não é difícil entender o cenário em que o conceito se aplica: trocamos milhões de e-mails por dia; milhares de transações bancárias acontecem no mundo a cada segundo; soluções sofisticadas gerenciam a cadeia de suprimentos de várias fábricas neste exato momento; operadoras registram a todo instante chamadas e tráfego de dados do crescente número de linhas móveis no mundo todo; sistemas de ERP coordenam os setores de inúmeras companhias. Enfim, exemplos não faltam - se te perguntarem, você certamente será capaz de apontar outros sem fazer esforço.

Informação é poder, logo, se uma empresa souber como utilizar os dados que tem em mãos, poderá entender como melhorar um produto, como criar uma estratégia de marketing mais eficiente, como cortar gastos, como produzir mais em menos tempo, como evitar o desperdício de recursos, como superar um concorrente, como disponibilizar serviços para a um cliente especial de maneira satisfatória e assim por diante.

Perceba, estamos falando de fatores que podem inclusive ser decisivos para o futuro de uma companhia. Mas, Big Data é um nome relativamente recente (ou, ao menos, começou a aparecer na mídia recentemente). Isso significa que somente nos últimos anos é que as empresas descobriram a necessidade de fazer melhor uso de seus grandes bancos de dados?

Pode ter certeza que não. Há tempos que departamentos de TI contemplam aplicações de Data Mining, Business Intelligence e CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para tratar justamente de análise de dados, tomadas de decisões e outros aspectos relacionados ao negócio.

A proposta de uma solução de Big Data é a de oferecer uma abordagem ampla no tratamento do aspecto cada vez mais "caótico" dos dados para tornar as referidas aplicações e todas as outras mais eficientes e precisas. Para tanto, o conceito considera não somente grandes quantidades de dados, a velocidade de análise e a disponibilização destes, como também a relação com e entre os volumes.

O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data: as bases de dados do serviço aumentam todo dia

e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dos usuários

Por que Big Data é tão importante?

Lidamos com dados desde os primórdios da humanidade. Acontece que, nos tempos atuais, os avanços computacionais nos permitem guardar, organizar e analisar dados muito mais facilmente e com frequência muito maior.

Este panorama está longe de deixar de ser crescente. Basta imaginar, por exemplo, que vários dispositivos em nossas casas - geladeiras, TVs, lavadoras de roupa, cafeteiras, entre outros - deverão estar conectados à internet em um futuro não muito distante. Esta previsão está dentro do que se conhece como Internet das Coisas.

Se olharmos para o que temos agora, já veremos uma grande mudança em relação às décadas anteriores: tomando como base apenas a internet, pense na quantidade de dados que são gerados diariamente somente nas redes sociais; repare na imensa quantidade de sites na Web; perceba que você é capaz de fazer compras on-line por meio até do seu celular, quando o máximo de informatização que as lojas tinham em um passado não muito distante eram sistemas isolados para gerenciar os seus estabelecimentos físicos.

As tecnologias atuais nos permitiram - e permitem - aumentar exponencialmente a quantidade de informações no mundo e, agora, empresas, governos e outras instituições precisam saber lidar com esta "explosão" de dados. O Big Data se propõe a ajudar nesta tarefa, uma vez que as ferramentas computacionais usadas até então para gestão de dados, por si só, já não podem fazê-lo satisfatoriamente.

A quantidade de dados gerada e armazenada diariamente chegou a tal ponto que, hoje, uma estrutura centralizada de processamento de dados já não faz mais sentido para a maioria absoluta das grandes entidades. O Google, por exemplo, possui vários data centers para dar conta de suas operações, mas trata todos de maneira integrada. Este "particionamento estrutural", é bom destacar, não é uma barreira para o Big Data - em tempos de computação nas nuvens, nada mas trivial.

Os 'Vs' do Big Data: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor

No intuito de deixar a ideia de Big Data mais clara, alguns especialistas passaram a resumir o assunto em aspectos que conseguem descrever satisfatoriamente a base do conceito: os cincos 'Vs' - volume, velocidade e variedade, com os fatores veracidade e valor aparecendo posteriormente.

O aspecto do volume (volume) você já conhece. Estamos falando de quantidades de dados realmente grandes, que crescem exponencialmente e que, não raramente, são subutilizados justamente por estarem nestas condições.

Velocidade (velocity) é outro ponto que você já assimilou. Para dar conta de determinados problemas, o tratamento dos dados (obtenção, gravação, atualização, enfim) deve ser feito em tempo hábil - muitas vezes em tempo real. Se o tamanho do banco de dados for um fator limitante, o negócio pode ser prejudicado: imagine, por exemplo, o transtorno que uma operadora de cartão de crédito teria - e causaria - se demorasse horas para aprovar um transação de um cliente pelo fato de o seu sistema de segurança não conseguir analisar rapidamente todos os dados que podem indicar uma fraude.

Variedade (variety) é outro aspecto importante. Os volume de dados que temos hoje são consequência também da diversidade de informações. Temos dados em formato estruturados, isto é, armazenados em bancos como PostgreSQL e Oracle, e dados não estruturados oriundos de inúmeras fontes, como documentos, imagens, áudios, vídeos e assim por diante. É necessário saber tratar a variedade como parte de um todo - um tipo de dado pode ser inútil se não for associado a outros.

O ponto de vista da veracidade (veracity) também pode ser considerado, pois não adianta muita coisa lidar com a combinação "volume + velocidade + variedade" se houver dados não confiáveis. É necessário que haja processos que garantam o máximo possível a consistência dos dados. Voltando ao exemplo da operadora de cartão de crédito, imagine o problema que a empresa teria se o seu sistema bloqueasse uma transação genuína por analisar dados não condizentes com a realidade.

Informação não é só poder, informação também é patrimônio. A combinação "volume + velocidade + variedade + veracidade", além de todo e qualquer outro aspecto que caracteriza uma solução de Big Data, se mostrará inviável se o resultado não trouxer benefícios significativos e que compensem o investimento. Este é o ponto de vista do valor (value).

É claro que estes cinco aspectos não precisam ser tomados como a definição perfeita. Há quem acredite, por exemplo, que a combinação "volume + velocidade + variedade" seja suficiente para transmitir uma noção aceitável do Big Data. Sob esta óptica, os aspectos da veracidade e do valor seriam desnecessários, porque já estão implícitos no negócio - qualquer entidade séria sabe que precisa de dados consistentes; nenhuma entidade toma decisões e investe se não houver expectativa de retorno.

O destaque para estes dois pontos talvez seja mesmo desnecessário por fazer referência ao que parece óbvio. Por outro lado, a sua consideração pode ser relevante porque reforça os cuidados necessários a estes aspectos: uma empresa pode estar analisando redes sociais para obter uma avaliação da imagem que os clientes têm de seus produtos, mas será que estas informações são confiáveis ao ponto de não ser necessário a adoção de procedimentos mais criteriosos? Será que não se faz necessário um estudo mais profundo para diminuir os riscos de um investimento antes de efetuá-lo?

De qualquer forma, os três primeiros 'Vs' - volume, velocidade e variedade - podem até não oferecer a melhor definição do conceito, mas não estão longe de fazê-lo. Entende-se que Big Data trata apenas de enormes quantidades de dados, todavia, você pode ter um volume não muito grande, mas que ainda se encaixa no contexto por causa dos fatores velocidade e variedade.

Soluções de Big Data

Além de lidar com volumes extremamente grandes de dados dos mais variados tipos, soluções de Big Data também precisam trabalhar com distribuição de processamento e elasticidade, isto é, suportar aplicações com volumes de dados que crescem substancialmente em pouco tempo.

O problema é que os bancos de dados "tradicionais", especialmente aqueles que exploram o modelo relacional, como o MySQL, o PostgreSQL e o Oracle, não se mostram adequados a estes requisitos, já que são menos flexíveis.

Isso acontece porque bancos de dados relacionais normalmente se baseiam em quatro propriedades que tornam a sua adoção segura e eficiente, razão pela qual soluções do tipo são tão populares: Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade. Esta combinação é conhecida como ACID, sigla para o uso destes termos em inglês: Atomicity, Consistency, Isolation e Durability. Vejamos uma breve descrição de cada uma:

O problema é que este conjunto de propriedades é por demais restritivo para uma solução de Big Data. A elasticidade, por exemplo, pode ser inviabilizada pela atomicidade e pela consistência. É neste ponto que entra em cena o conceito de NoSQL, denominação que muitos atribuem à expressão em inglês "Not only SQL", que em tradução livre significa "Não apenas SQL" (SQL -Structured Query Language - é, em poucas palavras, uma linguagem própria para se trabalhar com bancos de dados relacionais).

O NoSQL faz referência às soluções de bancos de dados que possibilitam armazenamento de diversas formas, não se limitando ao modelo relacional tradicional. Bancos do tipo são mais flexíveis, sendo inclusive compatíveis com um grupo de premissas que "compete" com as propriedades ACID: a BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistency - Basicamente disponível, Estado Leve, Eventualmente consistente).

Não é que bancos de dados relacionais tenham ficado ultrapassados - eles são e continuarão por muito tempo sendo úteis a uma série de aplicações. O que acontece é que, geralmente, quanto maior um banco de dados se torna, mais custoso e trabalhoso ele fica: é preciso otimizar, acrescentar novos servidores, empregar mais especialistas em sua manutenção, enfim.

Via de regra, escalar (torná-lo maior) um bancos de dados NoSQL é mais fácil e menos custoso. Isso é possível porque, além de contar com propriedades mais flexíveis, bancos do tipo já são otimizados para trabalhar com processamento paralelo, distribuição global (vários data centers), aumento imediato de sua capacidade e outros.

Além disso, há mais de uma categoria de banco de dados NoSQL, fazendo com que soluções do tipo possam atender à grande variedade de dados que existe, tanto estrurados, quanto não estruturados: bancos de dados orientados a documentos, bancos de dados chave/valor, bancos de dados de grafos, enfim.

Exemplos de bancos de dado NoSQL são o Cassandra, o MongoDB, o HBase, o CouchDB e o Redis. Mas, quando o assunto é Big Data, apenas um banco de dados do tipo não basta. É necessário também contar com ferramentas que permitam o tratamento dos volumes. Neste ponto, o Hadoop é, de longe, a principal referência.

Exemplos de bancos de dados noSQL: Cassandra, MongoDB, HBase, CouchDB e Redis

O que é Hadoop?

O Hadoop é uma plataforma open source desenvolvida especialmente para processamento e análise de grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados. O projeto é mantido pela Apache Foundation, mas conta com a colaboração de várias empresas, como Yahoo!, Facebook, Google e IBM.

Pode-se dizer que o projeto teve início em meados de 2003, quando o Google criou um modelo de programação que distribui o processamento a ser realizado entre vários computadores para ajudar o seu mecanismo de busca a ficar mais rápido e livre da necessidades de servidores poderosos (e caros). Esta tecnologia recebeu o nome de MapReduce.

Alguns meses depois, o Google apresentou o Google File System (GFS), um *sistema de arquivos especialmente preparado para lidar com processamento distribuído e, como não poderia deixar de ser no caso de uma empresa como esta, grandes volumes de dados (em grandezas de terabytes ou mesmo petabytes).

*Em poucas palavras, o sistema de arquivos é um conjunto de instruções que determina como os dados devem ser guardados, acessados, copiados, alterados, nomeados, eliminados e assim por diante.

Em 2004, uma implementação open source do GFS foi incorporada ao Nutch, um projeto de motor de busca para a Web. O Nutch enfrentava problemas de escala - não conseguia lidar com um volume grande de páginas - e a variação do GFS, que recebeu o nome Nutch Distributed Filesystem(NDFS), se mostrou como uma solução. No ano seguinte, o Nutch já contava também com uma implementação do MapReduce.

Na verdade, o Nutch fazia parte de um projeto maior: uma biblioteca para indexação de páginas chamada Lucene. Os responsáveis por estes trabalhos logo viram que o que tinham em mãos também poderia ser usado em aplicações diferentes das buscas na Web. Esta percepção motivou a criação de outro projeto que engloba características do Nutch e do Lucene: o Hadoop, cuja implementação do sistema de arquivos recebeu o nome de Hadoop Distributed File System (HDFS).

O Hadoop é tido como uma solução adequada para Big Data por vários motivos:

- É um projeto open source, como já informado, fato que permite a sua modificação para fins de customização e o torna suscetível a melhorias constantes graças à sua rede de colaboração. Por causa desta característica, vários projetos derivados ou complementares foram - e ainda são - criados;

- Proporciona economia, já que não exige o pagamento de licenças e suporta hardware convencional, permitindo a criação de projetos com máquinas consideravelmente mais baratas;

- O Hadoop conta, por padrão, com recursos de tolerância a falhas, como replicação de dados;

- O Hadoop é escalável: havendo necessidade de processamento para suportar maior quantidade de dados, é possível acrescentar computadores sem necessidade de realizar reconfigurações complexas no sistema.

É claro que o Hadoop pode ser usado em conjunto com bancos de dados NoSQL. A própria Apache Foundation mantém uma solução do tipo que é uma espécie de subprojeto do Hadoop: o já mencionado banco de dados HBase, que funciona atrelado ao HDFS.

A denominação Hadoop tem uma origem inusitada: este é o nome que o filho de Doug Cutting, principal nome por

trás do projeto, deu ao seu elefante de pelúcia amarelo

O Hadoop, é bom frisar, é a opção de maior destaque, mas não é a única. É possível encontrar outras soluções compatíveis com NoSQL ou que são baseadas em Massively Parallel Processing(MPP), por exemplo.

Galera, estou aqui disponibilizando um pdf que é um livro de como programar em C, para iniciantes.

A linguagem C é uma linguagem base ótima para se iniciar nesse mundo maravilhoso da programação!

Então meus pequenos curiosos deleitem de um estudo prazeroso com este conteúdo!

Introdução

Se você tem uma câmera digital ou um smartphone, provavelmente precisa (ou cogita) usar um cartão SDou microSD nele. Esses são os tipos de cartão de memória mais usados atualmente. O problema é que escolher o cartão ideal não é uma tarefa fácil: termos como SDHC, Classe e UHS I deixam tudo muito confuso.

Mas não se preocupe. Eu, Emerson Alecrim, vou explicar tudo o que você precisa saber para comprar o cartão SD ou microSD mais aquedado às suas necessidades. Detalhes como velocidade de transferência de dados e capacidade de armazenamento serão abordados de uma maneira que facilita a compreensão.

o que é memória Flash?

Antes de conhecermos as características do SD e do microSD, é conveniente sabermos o que é memória Flash, afinal, essa é a tecnologia que permite o armazenamento e o acesso aos dados nos cartões.

Tendo a Toshiba como principal nome por trás do seu desenvolvimento, a memória Flash é, essencialmente, um chip do tipo EEPROM (Electrically-Erasable Programmable Read Only Memory), o que significa que, nele, a gravação e a eliminação de dados são feitas eletricamente, sem necessidade de uso de equipamentos especiais para a realização dessas tarefas.

Trata-se de uma tecnologia "não volátil": as informações podem ficar armazenadas por bastante tempo nos chips sem que baterias ou outras fontes de energia tenham que ser usadas para esse fim.

O primeiro tipo permite acesso às células de memória de maneira aleatória, tal como acontece com a memória RAM, mas com alta velocidade. Em outras palavras, o tipo NOR possibita acessar dados em posições diferentes da memória de maneira rápida, sem necessidade de essa ação ser sequencial. O tipo NOR é usado em chips de BIOS ou firmwares de smartphones, por exemplo.

O tipo NAND, por sua vez, também trabalha em alta velocidade, porém faz acesso sequencial às células de memória e as trata em conjunto, isto é, em blocos de células, em vez de acessá-las de maneira individual. Em geral, memórias NAND também podem armazenar mais dados que memórias NOR, considerando blocos físicos de tamanhos equivalentes. Trata-se do tipo mais utilizado, inclusive nos cartões SD e microSD.

Surgimento dos cartões SD

Os cartões SD são, na verdade, uma evolução de um padrão anterior chamado MultiMedia Card(MMC), lançado em 1997 graças a uma parceria entre SanDisk e Siemens. Ambos são, de fato, bastante parecidos, inclusive nos aspectos técnicos e nas dimensões físicas.

O padrão SD — sigla para Secure Digital — foi anunciado pouco tempo depois, em 1999, e é fruto de uma parceria entre SanDisk, Panasonic e Toshiba. Entre as suas principais características estão: compatibilidade com determinações de segurança da Secure Digital Music Initiative (SDMI), que visa evitar a distribuição ilegal de músicas; uma pequena trava de segurança que impede a eliminação de dados do dispositivo; e desempenho aprimorado na transferência de dados.

Em 2000, foi fundada a Secure Digital Association (ou, atualmente, SD Association), entidade que reúne fabricantes de cartões e memórias Flash com o intuito de promover e desenvolver a tecnologia SD, assim como padrões derivados, entre eles, o microSD.

Ah, sim: o padrão MMC "sobreviveu", mas não por muito tempo. Até variações foram criadas, como os cartões MMCmicro, SecureMMC e MMCmobile. Mas os padrões SD evoluíram muito, em todos os sentidos: custos de produção, confiabilidade, segurança, capacidade de armazenamento e velocidade de transferência de dados. Por conta disso, não teve jeito: os cartões MMC caíram em desuso.

Tipos de cartões: o SD "convencional"

No intuito de atender às mais variadas necessidades, a SD Association padronizou pelo menos três tipos de cartões SD. Vamos conhecer todos eles, começando pelo SD "convencional".

Esse foi o primeiro tipo a ser lançado e é bastante usado até os dias atuais, principalmente em dispositivos de porte relativamente grande, como câmeras, filmadoras e reprodutores de mídia. Muitos laptops também têm entrada para esse formato de cartão.

Os cartões SD possuem as seguintes medidas: 24 mm x 32 mm x 2,1 mm. Em uma de suas extremidades há um pequeno "corte" que faz o dispositivo lembrar vagamente uma folha de papel com a ponta dobrada. Como já mencionado, esse tipo também possui uma pequena trava lateral de segurança que você pode ativar para evitar gravação ou eliminação de dados.

Além disso, a versão mais básica dos cartões SD possui nove pinos de contato. Essa quantidade pode ser maior em cartões mais sofisticados, no entanto.

A capacidade de armazenamento dos cartões SD será abordada mais à frente, mas já adianto que podemos encontrar modelos com os mais diferentes "totais". Os primeiros modelos tinham algumas dezenas de megabytes. Hoje, é possível encontrar unidades SD com capacidade igual ou superior a 1 terabyte (TB).

Cartão miniSD

Não, você não leu errado. Existiu mesmo uma variação chamada miniSD. Na verdade, ainda é possível encontrar esse formato de cartão, mas ele é raro.

Anunciado em 2003, o cartão miniSD é, tal como o nome sugere, uma versão de dimensões reduzidas do cartão SD (37% menor), possuindo as seguintes medidas: 20 mm x 21,5 mm x 1,4 mm. Esse tipo não possui trava de segurança e utiliza, por padrão, 11 pinos de contato.

Trata-se de um tipo de cartão que foi relativamente comum em telefones celulares, só que dos mais antigos. Os smartphones atuais são compatíveis com microSD, como você deve saber.

Cartão microSD

Chegamos no "queridinho da turma". Lançado em 2005, o cartão microSD tornou o que já era pequeno em algo muito menor: o chip possui apenas 11 mm x 15 mm x 1 mm. Como efeito, essa versão não possui trava de segurança, mas, convenhamos, esse recurso dificilmente faz falta, né?

Ranhuras para microSD podem ser encontradas em diversos tipos de equipamentos, mas os smartphones é que tornaram esse formato bastante popular.

Não é difícil entender o motivo. Usamos nossos smartphones para armazenar fotos (e temos câmeras cada vez mais sofisticadas nesses dispositivos), baixar músicas, instalar jogos e por aí vai. Logo, não raramente, a capacidade de armazenamento do aparelho acaba não sendo suficiente. Aí temos que recorrer a um microSD.

um "simplório" microSD de 128 GB (imagem por SanDisk)

Como o microSD é muito pequeno — cabe na ponta do dedo —, a sua adoção em dispositivos móveis se mostrou muito adequada, afinal, smartphones, tablets e afins são equipamentos compactos.

Tamanho físico reduzido não implica, necessariamente, em menos capacidade de armazenamento: quando eu finalizei esse texto, conseguia encontrar no mercado cartões microSD com capacidades como 64 GB, 128 GB e 256 GB, com uma opção de 512 GB já sendo esperada.

Normalmente, cartões microSD possuem oito pinos de contato, mas é possível encontrar unidades com mais (são os cartões UHS-II; veremos eles mais à frente).

Com um adaptador, é possível usar um microSD como SD

Capacidade: cartões SDHC

Até agora está fácil, não? Temos três tamanhos de cartões. Mas, a partir daqui, começam a aparecer algumas siglas, como SDHC. É um novo tipo de cartão? Podemos dizer que sim, mas no mesmo formato.

Via de regra, cartões SD convencionais têm capacidades que variam de 4 MB até 2 GB. Essas opções foram suficientes por algum tempo, mas aí o mercado começou a ter demandas cada vez maiores para imagens e vídeos em alta definição (HD — High Definition). A resposta para essa necessidade são os cartões Secure Digital High Capacity (SDHC), apresentados em 2006.

Trata-se de uma categoria com as mesmas medidas do tipo SD. Não é um novo tipo de cartão em todos os sentidos. Estamos falando, basicamente, de uma evolução que traz mais capacidade de armazenamento: cartões SDHC possuem 4 GB, 8 GB, 16 GB ou 32 GB.

Em parte, isso é possível porque cartões SDHC utilizam sistema de arquivos FAT32, contra o FAT16 das versões de menor capacidade, permitindo mais endereçamento de dados (mas é possível o uso de outros sistemas de arquivos).

A maioria dos dispositivos que leem cartões SD pode fazê-lo também com chips SDHC. As exceções ficam para equipamentos mais antigos que não são compatíveis com as especificações 2.00 ou mais recentes da Secure Digital Association.

Também é possível encontrar versões reduzidas de cartões SDHC, ou seja, podemos ter cartões miniSDHC (muito raros) e microSDHC (é comum chamá-lo apenas de microSD com SDHC ou algo assim).

Cartão SDHC de 32 GB

Cartões SDXC

A necessidade por mais espaço para dados não para de crescer. Só para você ter ideia, hoje temos até smartphones medianos que gravam vídeos em resolução 4K. É por isso que, em 2009, surgiu a especificação Secure Digital Extended Capacity (SDXC).

Sim, cartões desse tipo têm mais capacidade de armazenamento do que cartões SDHC. As capacidades aqui variam entre 32 GB e 2 TB (pois é, terabytes), para ser preciso. É claro que quanto mais espaço houver para dados, mais caro será o cartão. Só para dar um exemplo, o cartão SDXC de 512 GB mais barato na Amazon dos Estados Unidos em janeiro de 2017 custava cerca de US$ 200. O mais barato!

Vale ressaltar que, assim como no padrão SDHC, pode haver incompatibilidade de cartões SDXC com dispositivos leitores mais antigos. Ah, é claro: a gente também pode encontrar no mercado cartões miniSDXC e microSDXC.

Símbolo dos cartões SD (simples), SDHC e SDXC — repare neles ao comprar um cartão

Comparando os tamanhos

Antes de seguirmos para o próximo tópico (velocidade), vale a pena conferir as imagens a seguir. Elas mostram cartões SD, miniSD e microSD lado a lado. Assim fica mais fácil compará-los:

Cartões SD, miniSD e microSD

Cartões SD, miniSD e microSD, e suas medidas

Velocidades dos cartões SD e microSD

Além da capacidade de armazenamento, há outro fator que influencia nos preços dos cartões SD e microSD: a velocidade de transferência de dados. Bom, aqui o assunto começa a ficar um pouco confuso. Mas não se preocupe: eu explico tudo o que você precisa saber, começando pelas classes (class) que a Secure Digital Association definiu.

Classes e UHS

É bastante provável que em um cartão ou na embalagem deste você encontre um dos seguintes números: 2, 4, 6 ou 10. Esse número informa a classe de velocidade de gravação sequencial de dados do cartão.

Pode acontecer, por exemplo, de você comprar uma câmera digital que só vai funcionar corretamente se o cartão de memória tiver determinada velocidade de gravação. Daí a importância das classes: elas indicam qual a velocidade mínima daquele cartão. Então, vamos a elas:

Você também pode encontrar cartões que, em vez de classe (ou paralelamente), usa a classificação Ultra High Speed (UHS), voltada aos tipos SDHC e SDXC. Até o momento, há duas categorias UHS:

Sim, a classe 10 e o U1 têm a mesma velocidade mínima. Eles são equivalentes, então? Na verdade, não: eles diferem um do outro na velocidade máxima. Você vai entender esse aspecto no próximo tópico: barramentos.

Antes de seguirmos para ele, é importante você saber que as classes 2, 4, 6 e 10 são indicadas no cartão dentro de uma forma circular que lembra a letra 'C'. Já Cartões U1 ou U3 utilizam um número dentro de uma forma que lembra a letra 'U'.

Classes (imagem original por Amazon)

Barramentos: Normal Speed, High Speed, UHS-I e UHS-II

Até agora, a gente falou de velocidade mínima garantida de gravação. Esse parâmetro é útil para assegurar que o cartão microSD ou SD funcionará corretamente em equipamentos que necessitam de determinada taxa de transferência de dados. Mas os cartões também têm velocidade máxima de gravação ou leitura de dados. Ela é determinada pelo barramento usado.

Pelo menos até o momento, há quatro barramentos: Normal Speed (especificação 1.01), High Speed(2.00), UHS-I (3.01) e UHS-II (4.00). Eis as taxas de transferência de dados de cada um:

Para ser possível alcançar a velocidade máxima, o dispositivo tem que ser compatível com a especificação do cartão. Por exemplo, um aparelho que só suporta a especificação 3.01 (UHS-I) irá conseguir ler um cartão de memória 4.00 (UHS-II), mas com a velocidade máxima de 50 MB/s ou 104 MB/s.

E há alguma ligação entre as classes e os barramentos? Há. Cartões class 2, 4 e 6 geralmente têm barramento Normal Speed. Já o High Speed é aplicado aos cartões class 10.

Por fim, cartões UHS 1 e UHS 3 são atrelados aos barramentos UHS-I e UHS-II. Opa! A sigla "UHS" é usada duas vezes? Sim! Confuso, né? A Secure Digital Association podia ter usado uma sigla diferente para casa coisa, mas não o fez. Paciência...

Cartões Normal, High e UHS-I à esquerda; cartões UHS-II, com mais contatos, à direita (imagem original por SD Association)

Cartões UHS-I costumam ser identificados com a letra 'I'. Como é de se presumir, cartões UHS-II usam o símbolo 'II'.

Video Speed Class: V6, V10, V90 e mais

A "salada" de siglas referentes à taxa de transferência de dados não terminou. Temos também a classificação Video Speed Class. Ela diz respeito a um tipo de cartão microSD ou SD que geralmente utiliza uma memória mais sofisticada: MLC NAND.

Como o nome sugere, cartões com classificação Video Speed Class são indicados para equipamentos que gravam vídeos, especialmente nas resoluções 4K e 8K. Há cinco tipos: V6, V10, V30, V60 e V90. Vamos a eles:

Para ganho desempenho, os tipos V30 e V60 são mais indicados para gravação de vídeos em 4K. Para 8K, a recomendação recai sobre os tipos V60 e V90. Note, porém, que esses cartões (ainda) não são comuns no mercado.

Observe bem os símbolos no cartão abaixo. Ele é SDHC, classe 10, U3, UHS-I e V30:

SD de 32 GB (Imagem por SanDisk)

App Performance Class: A1

Em novembro de 2016, a SD Association introduziu mais uma classificação de cartão: a Application Performance Class ou, simplificando um pouquinho, App Performance Class. Sim, mais uma! Mas é válido conhecê-la.

A gente precisa entender o seguinte: gravações sequenciais de dados são importantes para aplicações de fotos ou vídeos, pois esse tipo de conteúdo, por ser volumoso, realmente pode ocupar numerosos blocos consecutivos de células de memória. Então é necessário garantir um desempenho mínimo nesse procedimento.

Porém, em smartphones e tablets, principalmente aqueles baseados no Android 6.0 ou superior, os cartões microSD podem ser usados efetivamente como extensão da memória interna do aparelho. Só que, não raramente, o cartão é mais lento, fazendo o acesso a um aplicativo instalado ali, por exemplo, demorar mais.

É aqui que a classificação App Performance Class passa a fazer sentido: ela vai dizer para você que aquele SD ou microSD tem um desempenho mínimo em aplicações que geram gravações de pequenos blocos de dados que, como tal, não se beneficiam muito da otimização para gravação sequencial. Esse aspecto é bastante importante em smartphones e afins.

Por enquanto, a App Performance Class só tem uma categoria: a A1. Ela assegura que o cartão possui gravação sequencial de pelo menos 10 MB/s, além de 1.500 IOPS em operações aleatórias de leitura e 500 IOPS em operações aleatórias de escrita de dados.

microSD de 256 GB do tipo A1 (imagem por SanDisk)

IOPS é a sigla para Input/Output Operations Per Second. Essa medida indica quantas operações de entrada e saída de dados é realizada no dispositivo. Quanto maior esse número, melhor.

Com o tempo, categorias como A2 e A3 devem surgir para indicar cartões com números mais altos nesses parâmetros.

Cartão Eyefi wireless

Este é, provavelmente, o tipo de SD mais inusitado que existe. Trata-se de um cartão que permite a transferência de dados para um computador ou dispositivo móvel por meio de uma rede Wi-Fi. Assim, você pode, por exemplo, tirar uma foto em sua câmera digital e, imediatamente, conectar o cartão via rede sem fio ao notebook para transferir a imagem.

Cartões Eyefi (imagem por Eyefi)

Cartões Eyefi são produzidos por uma empresa que leva esse mesmo nome. A companhia oferece várias versões do dispositivo, como a linha Mobi Pro, voltada para quem realiza atividades profissionais com o dispositivo — fotógrafos, por exemplo.

Sim, também é possível encontrar cartões SD com Wi-Fi produzidos por outros fabricantes.

smartSD: microSD com NFC

Em 2013, a SD Association apresentou o smartSD, uma especificação que permite que cartões microSD, microSDHC e microSDXC sejam usados em conjunto com a tecnologia NFC para, entre outras aplicações, permitir que o usuário utilize serviços de pagamento digital.

Assim, a pessoa poderá inserir o cartão em um smartphone que não conta com NFC para utilizar o aparelho em serviços como o Android Pay. Outro exemplo de utilidade: o cartão pode fazer as vezes de um token que permite que um funcionário acesse uma área restrita dentro de uma empresa.

O "ingrediente" principal dessa ideia é o Single Wire Protocol (SWP), protocolo criado justamente para permitir a troca de dados com módulos NFC.

Apesar de a proposta ser interessante, o smartSD atraiu poucas empresas e organizações. O padrão só tem sido usado em aplicações muito específicas.

E o que é SDIO?

Antes de encerrarmos, vale dizer que há mais um tipo de padrão ligado aos cartões SD que chama a atenção: o Secure Digital Input Output (SDIO). Aparelhos compatíveis com essa especificação permitem que os slots dos leitores de cartões SD e microSD sejam usados para mais fins.

Com isso, é possível instalar câmeras, leitores de código de barra, aparelho de GPS e outros na ranhura de SD de um notebook, por exemplo, desde que todos os dispositivos envolvidos tenham compatibilidade com SDIO.

Mas, por conta da popularização das portas USB, dispositivos SDIO não ficaram populares.

Finalizando

Cartões microSD e SD são deveras interessantes e, claro, úteis. Estamos falando de dispositivos pequenos, mas que armazenam "mundos" de informação. Mas, para usufruirmos bem dessa tecnologia, é importante conhecermos todos os pormenores dela.

microSD combina bem com smartphones

Creditos: Emersom Alecrim

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