Cinco sinais de que tem um acumulador de licenças na sua equipa

[0:02] Bom dia, boa tarde ou boa noite, seja qual for o local de onde nos estão a acompanhar. Sejam bem-vindos. Este é o webinar da Open iT: «Cinco sinais de que tem alguém que acumula licenças na sua equipa». Chamo-me Nix, sou o vosso anfitrião de hoje, e vamos analisar de forma prática uma das fontes mais comuns de desperdício oculto de licenças: o acúmulo excessivo. Nos próximos 20 minutos, o nosso orador irá explicar-vos os principais padrões de utilização que levam ao desperdício de licenças, como detetá-los atempadamente e como as equipas podem adotar práticas mais inteligentes e eficientes sem comprometer a produtividade.

[0:33] Não hesitem em enviar as vossas perguntas através do painel de perguntas e respostas na parte superior do ecrã. Responderemos ao vivo ao maior número possível de perguntas e, caso alguma fique por responder, entraremos em contacto convosco diretamente após a sessão.

[0:44] Vamos agora conhecer o orador de hoje. O Sagi é um arquiteto de soluções que tem ajudado organizações globais a tomar melhores decisões, baseadas em dados, sobre a utilização de software. É um entusiasta de ajudar as equipas a trabalhar de forma mais inteligente, tirando o máximo partido das ferramentas de que já dispõem, sem incorrer em gastos excessivos. Demos as boas-vindas ao Sagi a esta sessão.

[1:05] Sagi: Muito obrigado, Nix. Hoje vamos falar sobre os padrões de utilização dos utilizadores. Mais concretamente, vamos tentar identificar quem acumula dados na vossa equipa.

[1:16] Então, o que é um «acumulador de licenças»? Trata-se, basicamente, de alguém que utiliza licenças para além das suas necessidades, criando uma falsa sensação de escassez de licenças e uma taxa de utilização muito elevada. Ao ocupar mais do que a sua quota-parte justa de licenças e ao dar a impressão de que há sempre escassez de licenças devido aos seus padrões de utilização, acaba por levar o administrador de licenças a pensar que a organização precisa de mais licenças do que aquelas de que realmente necessita.

[1:58] Hoje vamos abordar cinco sinais que indicam quem acumula licenças, como utilizar ferramentas de análise para os identificar e o que pode ser feito para corrigir a situação, de modo a proporcionar uma maior disponibilidade de licenças para outros utilizadores.

[2:17] Ora, é importante ter em conta que existem muitas razões válidas para a retenção de uma licença, tais como os utilizadores que precisam de utilizar a licença para o seu projeto. E isto tem de ser investigado exaustivamente, para além das análises, a fim de determinar se existe uma necessidade real de esses utilizadores reterem efetivamente as licenças.

[2:46] Por isso, em primeiro lugar, temos de aproveitar a nossa capacidade analítica para identificar esses utilizadores, detetá-los no conjunto total de utilizadores e isolá-los. Temos de identificar os critérios que indicam efetivamente que o utilizador poderá estar a acumular licenças para além das capacidades normais. E, depois, cabe ao administrador decidir se é necessária uma investigação mais aprofundada ou se basta ter uma conversa amigável com o utilizador para compreender melhor os seus hábitos de trabalho com as aplicações de engenharia.

[3:25] Alguns comportamentos de acumulação podem ser justificados, como no caso de utilizadores com uma carga de trabalho elevada, envolvidos em vários projetos ao mesmo tempo, o que basicamente os obriga a executar vários processos em paralelo para cumprirem os objetivos que lhes foram atribuídos. No entanto, outros podem não ser justificados, exigindo que sejam feitos alguns ajustes, quer através de um comunicado geral, quer por meio de uma abordagem pessoal específica.

[3:56] Então, como é que encontramos esses utilizadores? Vamos começar pela métrica mais óbvia: descobrir quem está a utilizar licenças durante muito tempo e de forma sustentada. Isso significa utilizadores que retiraram uma licença e a mantêm durante longos períodos de tempo até a devolverem efetivamente.

[4:21] Temos de ter em conta que um único indício não é, por si só, determinante para identificar um acumulador, uma vez que é, naturalmente, normal que um utilizador obtenha uma licença para o dia inteiro e, na verdade, isso não representa qualquer problema. No entanto, a combinação deste indicador com outros sinais, que iremos apresentar mais adiante, poderá indicar a existência de um acumulador de licenças.

[4:49] Para identificar o primeiro indício, vamos gerar um relatório que nos mostre a soma anual de todos os utilizadores e o tempo decorrido por cada um. Basicamente, isso permite-nos ter uma visão geral de todo o tempo gasto na utilização de aplicações de engenharia. Alguns utilizadores podem apresentar um valor baixo, outros um valor médio, mas alguns terão um tempo decorrido extremamente elevado, o que os torna suspeitos de sessões prolongadas e nos leva a analisar mais detalhadamente os seus padrões de utilização de licenças.

[5:29] Aqui encontramos o Aaron, a Alice e a Amanda, que apresentam o tempo decorrido mais elevado de toda a base de utilizadores da nossa empresa. Vamos, então, dar uma vista de olhos à sua rotina diária. Em primeiro lugar, analisando um dia de trabalho médio, somamos as horas de utilização do dia e calculamos o tempo decorrido total. Agora podemos ver claramente que todos eles utilizam a aplicação durante todo o dia, do início ao fim.

[6:06] Mas vemos outros utilizadores a fazer o mesmo. Então, como podemos isolá-los? Bem, vamos calcular uma média mensal para cada hora de cada dia, tendo em conta até mesmo vários meses combinados, e analisar a média de cada utilizador. Assim, podemos ver imediatamente que este padrão se repete diariamente, tal como se verifica na média geral que vemos no gráfico abaixo. Constatamos que o seu tempo médio de utilização indica que, todos os dias, estão a requisitar licenças durante todo o dia. Já no caso de outros utilizadores, verificamos que se trata de uma ocorrência mais rara. As suas médias não revelam que utilizem todas as horas do dia, todos os dias, mas sim numa capacidade muito inferior à da equipa suspeita de acumulação excessiva.

[7:07] Agora, aprofundamos ainda mais a análise. Podemos criar um relatório que mostre um ano completo, juntamente com o tempo máximo, médio e mínimo de utilização por hora. E verificamos que a Amanda, a Alice e o Aaron apresentam, de facto, tempos médios de utilização por hora elevados, a par de tempos mínimos de utilização por hora muito elevados, o que indica que este padrão de sessões longas se repete ao longo de todo o ano, reforçando a nossa convicção de que este é, de facto, o seu padrão geral de utilização e não uma ocorrência isolada.

[7:51] Ora, estas conclusões podem, à primeira vista, suscitar alguma surpresa por parte do administrador, justificando uma investigação mais aprofundada sobre outros sinais de acumulação excessiva ou, mesmo que seja apenas, uma conversa com os utilizadores para compreender melhor como utilizam as aplicações de engenharia no dia-a-dia.

[8:16] O segundo indício de alguém que acumula licenças é o facto de estar a utilizar várias licenças ao mesmo tempo. Basicamente, isto significa que o utilizador pode estar a abrir a aplicação várias vezes em paralelo na sua estação de trabalho ou mesmo a utilizar várias instâncias em várias estações de trabalho, tudo ao mesmo tempo.

[8:41] Ora, estes utilizadores podem ter uma razão válida por trás destes padrões de utilização. Algumas aplicações exigem que o utilizador saia da aplicação para executar uma simulação, um cálculo ou qualquer outro processo demorado, obrigando-o, basicamente, a abrir outra instância da aplicação para o seu trabalho operacional, enquanto a outra fica a realizar o processamento. Mas, por vezes, não é esse o caso e pode não haver uma justificação tão clara para ter demasiadas instâncias da aplicação abertas em paralelo.

[9:27] Aqui vamos aplicar a mesma estratégia, mas agora com um indicador diferente, o «máximo em utilização», que nos mostra cada utilizador e o número de licenças que cada um deles utilizou em paralelo. Podemos verificar que a maioria dos utilizadores tem o indicador «máximo em utilização» definido para apenas um, mas alguns valores podem ser mais elevados, o que nos leva a suspeitar que possam estar a acumular licenças. Mas isto não é certo. Precisamos de aprofundar a análise para descobrir se isto é, de facto, verdade ou não. Talvez seja uma ocorrência rara. Afinal, estamos a analisar o valor máximo. Por isso, talvez tenha acontecido apenas uma vez ou talvez seja uma ocorrência regular que, na verdade, acontece todos os dias.

[10:23] Encontrámos alguns utilizadores suspeitos de acumular dados nesta lista. Por isso, vamos analisar em pormenor e ver como se comportam. Vamos criar um mapa de calor que nos mostre os valores máximos diários de utilização ao longo do mês e vamos escolher este mês para analisar e ver se a nossa suspeita se confirma de facto. Aqui temos um mapa de calor que nos mostra, para cada utilizador, o valor máximo de utilização em cada dia do mês.

[10:55] Bem, de imediato constatámos que seis dos utilizadores do nosso grupo de suspeitos não estão, na verdade, a utilizar licenças em paralelo no dia-a-dia, o que demonstra que se trata realmente de uma ocorrência rara e não dos seus padrões de utilização habituais. No entanto, também identificámos três utilizadores que, de facto, o fazem quase todos os dias do mês, o que sugere que esta é a sua forma habitual de utilizar as licenças.

[11:29] É claro que isto pode dever-se ao facto de terem adquirido uma licença para executar uma simulação, ao mesmo tempo que trabalham em vários projetos em simultâneo. Mas também pode ser simplesmente porque deixam as instâncias da aplicação abertas em várias estações de trabalho ou até porque abrem uma nova instância e se esquecem de fechar a anterior.

[11:59] Vamos, então, passar para a visualização anual. Podemos verificar se isto se verifica ao longo do ano ou se se trata apenas daquele mês específico que escolhemos para analisar. Bem, no nosso caso, verificamos que estes três utilizadores estão, de facto, a agir da mesma forma ao longo de todo o ano. Uma vez que isto pode ser apenas o seu padrão de trabalho, adquirindo muitas licenças ao mesmo tempo, todos os dias, todos os meses do ano.

[12:31] Este é mais um indício que deve levar o administrador a questionar-se sobre a forma como estes utilizadores estão a utilizar as licenças, como é, na realidade, o seu dia de trabalho e o que pode ser alterado no seu modo de funcionamento. Como se pode compreender, estas licenças podem ser muito úteis para outros utilizadores da organização, mas estão a ser ocupadas por estes três utilizadores, o que provoca uma falta de disponibilidade para os restantes.

[13:08] Outro indício de um acumulador de licenças é a utilização de licenças fora do horário e dos dias de trabalho, o que indica que os utilizadores podem esquecer-se de fechar a aplicação assim que terminam de a utilizar ou até mesmo mantê-la indefinidamente na estação de trabalho para não terem de solicitar uma licença no dia seguinte, garantindo assim que dispõem da licença de que necessitam quando precisam dela. Basicamente, pegar numa licença partilhada e transformá-la numa licença privada nominal prejudica gravemente a eficiência da utilização dessa licença.

[13:51] Ora, também neste caso pode haver uma boa razão para deixar uma licença em uso após o horário de trabalho. Por exemplo, o engenheiro executa uma tarefa de processamento, como uma simulação ou um cálculo intensivo, para correr durante a noite enquanto está ausente, o que é perfeitamente aceitável. No entanto, é necessário analisar os dados para determinar se se trata de uma ocorrência rara, de um simples esquecimento ou de um padrão mais persistente e premeditado.

[14:28] Assim, para alcançar esse objetivo, vamos primeiro filtrar o nosso relatório para mostrar apenas as horas não laborativas e apenas os fins de semana. Assim que o fizermos, qualquer utilizador que apareça nos relatórios terá, com certeza, deixado as suas aplicações abertas para além do horário de trabalho atribuído. Aqui, identificámos alguns utilizadores suspeitos, sendo que alguns apresentam valores baixos de tempo de utilização, enquanto outros apresentam valores muito elevados, o que sugere que este possa ser um padrão recorrente.

[15:04] Assim, mais uma vez, vamos gerar um relatório que nos mostre cada hora do dia para cada utilizador, concentrando-nos apenas no horário não laboral e verificando quem apresenta valores elevados de tempo decorrido. No nosso caso, conseguimos identificar quatro utilizadores que deixam frequentemente as suas aplicações abertas fora do horário de trabalho.

[15:26] Ao gerar agora um relatório que resume os domingos e os sábados, verificamos que estes dias voltam a apresentar os valores mais elevados de tempo de utilização, o que indica que este é o seu padrão geral de utilização. Tal pode constituir uma justificação suficiente para que o administrador investigue mais a fundo a situação destes utilizadores, a fim de compreender plenamente por que razão mantêm as suas aplicações abertas fora do horário de trabalho.

[15:58] É claro que pode haver uma razão muito válida para o fazer. No entanto, para manter um ambiente de licenciamento eficiente, seria melhor que o administrador compreendesse a razão exata, uma vez que isso pode contribuir significativamente para a eficiência do licenciamento.

[16:18] Ora, como é que isto pode contribuir para a eficiência se for fora do horário de trabalho ou aos fins de semana? Bem, por exemplo, digamos que um utilizador deixou a sua aplicação aberta e foi para casa e, no dia seguinte, não apareceu para trabalhar. Talvez tenha adoecido. Talvez tivesse um dia de folga ou até mesmo tenha partido para uma semana de férias. Assim, esta licença ficará basicamente ali até ele regressar ao trabalho, impedindo que qualquer outra pessoa a utilize e, consequentemente, prejudicando a eficiência da utilização.

[17:01] Outro indício significativo são as elevadas taxas de inatividade. Isto recorre às funcionalidades de nível doisdo LicenseAnalyzer™, permitindo ao administrador obter análises relacionadas com os padrões de utilização das licenças após estas terem sido retiradas. Ou seja, após a licença ter sido retirada, foi realmente utilizada ou ficou simplesmente inativa na estação de trabalho do utilizador durante a maior parte do tempo?

[17:34] Um utilizador pode ter obtido uma licença, digamos, por 8 horas, mas talvez só a tenha utilizado durante 3 horas e ela tenha ficado inativa durante 5 horas. Durante esse tempo, a licença poderia ter sido atribuída a outra pessoa, mas, em vez disso, ficou simplesmente à espera que o utilizador regressasse. Isto prejudica diretamente a disponibilidade das licenças, criando uma falsa sensação de baixa disponibilidade e levando à necessidade constante de comprar mais licenças, uma vez que a organização parece nunca ter licenças suficientes.

[18:11] Assim, vamos gerar um relatório que nos mostre a taxa de inatividade de cada utilizador. Temos aqui o tempo de atividade em comparação com o tempo de inatividade e, ao lado, está calculada a taxa global de inatividade. Quanto mais elevada for, mais inativo é o utilizador. E, no nosso caso, identificamos cinco utilizadores suspeitos de acumulação, com base no seu padrão de utilização global.

[18:40] Mas vamos analisar mais detalhadamente a sua taxa média diária ao longo de um ano inteiro para compreender quais são os seus padrões de utilização reais? Temos aqui um mapa de calor que mostra cada um dos nossos utilizadores em cada dia do mês e qual a sua taxa média de inatividade para cada dia. Desta forma, podemos verificar se a inatividade é uma ocorrência recorrente ou se se trata apenas de uma ocorrência esporádica.

[19:14] Por exemplo, verificamos que, no caso de três dos nossos utilizadores suspeitos, a taxa de inatividade não constitui, na verdade, um padrão recorrente, mas sim apenas um valor atípico no seu modo geral de utilização das aplicações. Enquanto a Emily e o Ernest se mantêm repetidamente inativos com as licenças que obtiveram, revelando um padrão de utilização claro que deve ser tratado, quer pelo administrador, que deve iniciar uma conversa com o utilizador sobre os seus padrões de utilização, quer simplesmente através da utilização doLicenseAnalyzer™de nível três, que congela automaticamente a sua aplicação inativa e devolve a licença ao conjunto de licenças disponíveis para que outras pessoas a possam utilizar.

[20:05] Assim que regressarem, poderão retomar o processo, o que lhes permitirá desbloquear o processo e voltar ao trabalho.

[20:15] E o último indício é a utilização de várias aplicações diferentes ao mesmo tempo. Isto significa que um utilizador adquiriu licenças de várias aplicações e pode não estar a utilizar todas elas, mas apenas a mantê-las à mão, por precaução. No entanto, também há uma razão válida para ter várias aplicações abertas ao mesmo tempo, uma vez que algumas podem estar a executar simulações noutras aplicações enquanto o utilizador utiliza outras aplicações entretanto. Seja como for, este indício, quando somado a outros, pode indicar a forma como o utilizador trabalha e opera no dia-a-dia.

[21:01] Para este relatório, teremos de analisar os dados hora a hora, focando-nos numa hora específica ao longo do dia e aprofundando a análise até ao mês e aos anos. O que procuramos é o tempo de utilização gerado pelo mesmo utilizador em várias aplicações ao mesmo tempo. Como podemos ver aqui, três utilizadores têm várias aplicações abertas na mesma hora, o que resulta numa longa duração de sessão ao longo dos dias e meses.

[21:37] Assim, identificámos vários indícios que nos ajudam a identificar um utilizador que acumula licenças. É importante ter em conta que o facto de um utilizador apresentar apenas um desses indícios pode não significar necessariamente que esteja a acumular licenças; no entanto, a presença de vários indícios que apontem para os mesmos utilizadores deve levar o administrador de licenças a investigar mais a fundo a sua rotina de trabalho, uma vez que a alteração desses padrões de comportamento pode traduzir-se numa maior disponibilidade de licenças e numa melhor eficiência global das mesmas.

[22:14] E é isso. Estes são os cinco sinais que indicam que há alguém na sua equipa a acumular licenças. Sessões prolongadas, utilização paralela de licenças, utilização fora do horário de trabalho, elevadas taxas de inatividade e utilização simultânea de várias aplicações. O Open iT pode ajudá-lo a identificar facilmente todos estes sinais através das nossas funcionalidades de relatórios robustas e coerentes, permitindo-lhe detetar a acumulação de licenças e aumentar significativamente a eficiência das mesmas.

[22:55] Nix: Obrigado, Sagi. Perspicaz e útil, como sempre. Temos aqui algumas perguntas. Então, vamos passar diretamente à sessão de perguntas e respostas.

[23:00] Nix: Como é que os administradores podem conciliar a eficiência das licenças com a garantia de que os utilizadores não sofrem atrasos no trabalho?

[23:14] Sagi: Muito bem, então há várias formas de o fazer. Em primeiro lugar, uma gestão rigorosa, garantindo que as licenças são bem utilizadas, impedindo que os utilizadores fiquem simplesmente a ocupar licenças, a «acampar» nas licenças ou a acumulá-las, e assegurando que haja uma elevada disponibilidade de licenças sem ter de comprar mais. Isto pode ser feito tanto com as análises que vimos hoje, como utilizando oLicenseAnalyzer™de nível três, que basicamente suspende qualquer aplicação inativa e devolve a licença ao conjunto de licenças disponíveis, permitindo uma excelente disponibilidade.

[24:04] Nix: Obrigado pela explicação clara, Sagi. A seguir, temos aqui outra pergunta.

[24:10] Nix: Para além dos relatórios e das análises, que políticas, ações de sensibilização ou automatizações podem ajudar a impedir atempadamente a acumulação de licenças?

[24:17] Sagi: Então, tudo começa por sensibilizar os utilizadores. Basicamente, fazê-los compreender que a licença que adquirem está a afetar outros utilizadores. Isto pode ser feito através de formação, de um memorando, da gravação de um vídeo, do envio desse vídeo aos utilizadores ou da realização de sessões curtas anuais ou bimestrais com cada um deles. Depende realmente da organização e da forma como esta está estruturada. A melhor forma de proceder é informá-los antes de começarem a trabalhar, para que saibam que as licenças que adquirem são, basicamente, retiradas de outras pessoas que também as poderiam utilizar.

[25:08] Nix: Obrigado por explicares isso, Sagi. A seguir, temos aqui outra pergunta.

[25:10] Nix: Pode partilhar um caso em que a deteção de acumuladores de licenças tenha evitado que uma empresa tivesse de comprar licenças adicionais e tenha ajudado a poupar no orçamento?

[25:21] Sagi: Sim, tivemos um caso há pouco tempo. Uma empresa do setor da aviação e da defesa. Tinham dois conjuntos de licenças. Um deles era um conjunto flutuante e o outro, um conjunto nomeado. E o que descobriram no conjunto flutuante foi que as pessoas viam sempre os seus pedidos recusados e queixavam-se disso. Estavam prestes a comprar novas licenças, mas depois verificaram o nível dois, basicamente o tempo de atividade versus o tempo de inatividade. E perceberam que a maioria dos utilizadores estava a «acampar» nas licenças, deixando-as por longos períodos para além dos dias úteis, durante os fins de semana, simplesmente mantendo-as como se fossem licenças nomeadas. Assim, uma reorganização e a transferência desses utilizadores para o conjunto de licenças nomeadas fez com que todos tivessem uma licença quando precisavam e não precisassem de «acampar» nela, sem que fosse necessário comprar mais licenças.

[26:26] Nix: Obrigado por partilhares isso, Sagi. E temos aqui também outra pergunta.

[26:35] Nix: Como se vai desenrolar a vossa jornada na área da IA daqui para a frente? Seria ótimo ter agentes a assumir a maior parte da carga de trabalho.

[26:40] Sagi: Sim, é uma observação muito pertinente. Neste momento, estamos a trabalhar num componente chamado «license predictor». Ainda se encontra em fase de desenvolvimento e irá ajudar a prever análises futuras com base em padrões de relatórios anteriores.

[27:05] Nix: Obrigado, Sagi. E com isto chega ao fim a nossa sessão de perguntas e respostas. Obrigado por estas respostas tão bem ponderadas. Antes de encerrarmos a sessão de hoje, um breve lembrete. Este webinar foi gravado e enviar-vos-emos em breve o link para a gravação por e-mail. Também o podem encontrar na nossa página de webinars a pedido em openit.com. Se quiserem rever a sessão anterior desta série, abordámos a preparação para modelos de licenciamento baseados na nuvem e SaaS. Na próxima semana, temos também outro webinar agendado. É sobre o CLIMS, um sistema centralizado de gestão de integração de licenças: um único portal, controlo total das licenças. Basta digitalizar o código QR no vosso ecrã ou visitar a secção de recursos de webinars no nosso site. Se estiver pronto para analisar os seus próprios dados de utilização e resolver o problema do acúmulo de licenças ou qualquer outro desafio de otimização, estamos a oferecer uma consulta gratuita de 30 minutos com um dos nossos consultores de soluções empresariais. Utilize os dados de contacto apresentados no ecrã para entrar em contacto connosco e siga-nos na Open iT, Inc. nas redes sociais para mais atualizações. Mais uma vez, sou o Nix. Obrigado por ter passado algum tempo connosco e esperamos vê-lo novamente.