Matriz de Riscos

Para a identificação dos riscos do projeto, foi utilizada a matriz de riscos, neste aparato são elencados os principais ofensores na execução do projeto, bem como suas respectivas probabilidades e impactos. A partir do pontos elencados abaixo, foram traçadas estratégias de mitigação na ocorrência de tais fatores que podem ser vistos após a matriz.

Estratégias de Mitigação

Riscos

Alta Latência:

A alta latência é um dos principais riscos do projeto, pois pode impactar diretamente na experiência do usuário. Para mitigar este risco, pode-se utilizar o kafka para a comunicação entre os microsserviços, pois o mesmo é uma plataforma de streaming distribuído que pode ser utilizado para a ingestão de dados em tempo real, processamento de dados e análise de dados.

Perda de Dados por Falha no Equipamento:

Para mitigar a perda de dados por falha no equipamento, pode-se implementar um sistema de avalição da integridade física do sensor, de forma que, ao identificar uma possível desconexão com a rede ou fornecimento de energia, por exemplo, haja um alerta para a manutenção do equipamento.

Dashboard Ineficiente:

Em decorrência da quantidade de stakeholders do projeto, cabe elencar os requisitos necessários pelos principais demandantes da solução e, a partir disso, desenvolver um dashboard que atenda as necessidades de cada um, através da criação de filtros, visualizações e relatórios personalizados.

Furto do Equipamento:

Dada a natureza do projeto, a implementação de uma solução para cidades inteligentes, é possível que o equipamento seja alvo de furto. Este fator impacta significativamente nos custos de operação, portanto, pode-se implementar um sistema de rastreamento do equipamento, GPS, de forma que, ao identificar uma possível movimentação do sensor, a equipe responsável seja notificada.

Falta de Protocolos de Prevenção à Falhas Sistêmicas:

Em se tratando da volumetria de informações que acarreta o projeto de monitoramento de dados do meio ambiente, é imprescindível a implementação de protocolos de prevenção à falhas sistêmicas.

Durante a concepção do produto, pode-se desenvolver testes de carga para os microsserviços de modo que seja possível identificar gargalos e pontos de falha, bem como a implementação de um sistema de monitoramento de logs, que possa identificar possíveis falhas e alertar a equipe responsável pela implementação da solução.

Além disto, utilizando sistemas robustos como o Kafka, é possível garantir a integridade dos dados, uma vez que o mesmo é um sistema distribuído e tolerante a falhas, mesmo em casos de falhas de hardware.

Alto custo de operação e manutenção

Os custos de operação são difíceis de estimar devido as gigantes proporções do projeto e desconhecimento do time a cerca das soluções que podem ser usadas, principalmente para a comunicação dos sensores com o servidor.

Devemos estudar a fundo as alternativas para essa comunicação e entender do cliente qual seria o orçamento para um projeto de tamanha escala como o nosso.

Alto custo de implementação

Assim como na anterior, devemos conversar com o stakeholder sobre um valor estimado e discutir possíveis cortes de custos, caso necessário.

Dificuldade na implementação

Sendo um projeto de tecnologia, a implementação requer mão de obra qualificada. Devemos discutir com o stakeholder as melhores medidas para que a instalação do sistema ocorra da melhor maneira possível.

Vulnerabilidade a vazamento de dados

Devido à nossa inexpêriencia em projetos de tanta exposição, sempre há o risco de ataques ao sistema. Devemos realizar a maior variedade de testes possíveis e corrigir todas as falhas comuns e conhecidas antes da entrega do projeto.