Aula 1 - Setup de Máquina + Discovery de Dados

Aula 1 • Projeto 9 • Sistemas de Informação

Setup de Máquina + Discovery de Dados

Base para desenvolvimento, descoberta de dados e setup do ambiente.

🧰 Setup 🤖 Discovery 🧩 Blazor 🗄️ Dados

Prof. Afonso Brandão • 2 horas • Fevereiro 2025

Agenda do Dia

Setup de Máquina: 60 minutos
Discovery de dados com IA: 60 minutos

⚠️

Observação Importante:
No terceiro ano a daily não é mais no horário de instrução.

Objetivos da Aula

Resultados esperados

Garantir o .NET SDK 9 instalado e funcionando.
Padronizar o ambiente entre Windows, macOS e Linux.
Entender diferença entre SDK e Runtime.
Rodar um projeto Blazor com Hot Reload.
Usar IA para discovery de dados local e em banco.

📘 Comandos básicos e funcionamento do C#

Checklist de Setup

Antes de instalar o .NET

Atualize o sistema e reinicie se necessário.
Garanta 2 GB livres em disco.
Tenha um terminal funcionando (PowerShell, Terminal, bash/zsh).
Verifique se já existe .NET instalado:

            > dotnet --list-sdks
            > dotnet --list-runtimes
          

SDK vs Runtime

O que voce precisa para desenvolver

Conceitos chave

Runtime: ambiente que executa a aplicacao (CLR - Common Language Runtime + bibliotecas base).
SDK: Software Development Kit, inclui runtime + compiladores + ferramentas (dotnet CLI, templates).
Para rodar uma app, runtime basta; para criar, precisa do SDK.

Resumo: Sem SDK voce nao compila; sem runtime voce nao executa.

Compilada vs Interpretada

VM, compilador e o caso do C#

Ideias essenciais

Compilada: codigo vira binario antes de executar.
Interpretada: codigo executa passo a passo em tempo de execucao.
Compilador: traduz codigo fonte para outro formato (ex.: IL).
VM (Virtual Machine): ambiente que executa o codigo intermediario (ex.: CLR).

Como o C# funciona

C# compila para IL (Intermediate Language). O CLR (Common Language Runtime) executa via JIT (Just-In-Time), gerando codigo nativo.

Por que isso e vantagem?

Performance com otimizacoes do JIT.
Portabilidade entre Windows, macOS e Linux.
Ecossistema forte e tooling consistente (SDK/CLI).

Instalação do DotNet

Windows via PowerShell

Usando Winget (Recomendado)

Abra o PowerShell como Administrador e execute:

> winget install Microsoft.DotNet.SDK.9

Isso instalará o SDK do .NET 9.0, que inclui o Runtime.

Verificando a Instalação

> dotnet --version

Se o comando falhar, feche e reabra o terminal para atualizar o PATH.

DotNet no Windows

Troubleshooting rápido

Diagnóstico

            > where dotnet
            > dotnet --info
          

SDK vs Runtime: para desenvolver, precisa do SDK.
Versão errada: confirme se é 9.x no dotnet --info.
Sem Winget: baixe o instalador em dotnet.microsoft.com.

Instalação do DotNet

macOS via Homebrew

Instalador .pkg

Baixe o pacote correto para seu chip (Intel x64 ou Apple Silicon arm64).

Link oficial:

https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/9.0

Depois do install, reinicie o terminal e rode:

> dotnet --info

Instalação do DotNet

Linux (Ubuntu 22.04+)

Usando APT (Ubuntu/Debian)

Instale o repositório da Microsoft (exemplo 22.04):

            > wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/22.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb
            > sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
            > sudo apt-get update
          

Remova versões anteriores (opcional, mas recomendado):

> sudo apt remove 'dotnet*' 'aspnet*' 'netstandard*'

Instale o SDK do .NET 9.0:

            > sudo apt-get update && \
            sudo apt-get install -y dotnet-sdk-9.0
          

Verificando a Instalação

> dotnet --version

Nota: Se você usa outra distro (Fedora, Arch), consulte a documentação oficial.

Instalação do DotNet

Linux (Fedora)

Usando DNF

Instale o SDK diretamente:

> sudo dnf install -y dotnet-sdk-9.0

Verificando

> dotnet --version

Criando Projeto Blazor

Primeiros Passos no Terminal

Gerando o Template

O .NET 9 traz um template unificado para Blazor.

> dotnet new blazor -o MeuDashboard

Modos do Blazor

Opção	Descrição
Blazor Server	Renderiza no servidor, conexão SignalR.
Blazor WebAssembly	Roda no browser, SPA.
Blazor Web App (.NET 9)	Novo modelo unificado com SSR.

Vamos utilizar o Blazor Web App com Server Side Rendering (SSR).

SSR significa que o HTML inicial é renderizado no servidor e enviado pronto para o navegador, melhorando a primeira carga e a percepção de velocidade.

Executando a Aplicação

Entre na pasta do projeto:

> cd MeuDashboard

Inicie o servidor com Hot Reload:

> dotnet watch

Dica: O comando dotnet watch atualiza o navegador automaticamente quando você salva alterações no código!

Como o SSR Funciona (Blazor Web App)

Fluxo simplificado

Resumo: SSR entrega o HTML inicial rápido; depois o Blazor ativa a experiência interativa.

Atividade do Grupo

Criar e versionar o projeto

Objetivo

Crie o projeto Blazor dentro do repositório do grupo e faça o push da estrutura inicial.

Nome do projeto: NomeDoGrupo.Dashboard

Passo a passo (exemplo)

            > git clone https://gitlab.com/sua-organizacao/seu-repo.git
            > cd seu-repo
            > dotnet new blazor -o NomeDoGrupo.Dashboard
            > git add .
            > git commit -m "Cria estrutura inicial do Blazor"
            > git push
          

Dica: crie na raiz do repositório, sem pastas extras.

Checklist Pós-Instalação

Smoke test rápido

Comandos úteis

            > dotnet --info
            > dotnet --list-sdks
            > dotnet --list-runtimes
          

Crie um projeto simples para validar:

            > dotnet new console -o HelloDotNet
            > cd HelloDotNet
            > dotnet run
          

Anatomia de um Projeto Blazor WebApp

Entendendo a estrutura de uma solution .NET

Baseado no repositorio de exemplo: aula_dotnet_cars

Estrutura da Solution

Volkswagen.Dashboard.WebApi.sln
│
├── Volkswagen.Dashboard.WebApi/     ← API REST
│   ├── Controllers/
│   ├── Program.cs
│   └── *.csproj
│
├── Volkswagen.Dashboard.Web/        ← Blazor SSR
│   ├── Components/Pages/*.razor
│   ├── Program.cs
│   └── *.csproj
│
├── Volkswagen.Dashboard.Services/   ← Negocio
│   └── *.csproj
│
├── Volkswagen.Dashboard.Repository/ ← Dados
│   └── *.csproj
│
├── Volkswagen.Dashboard.Tests/      ← Testes
│   └── *.csproj
│
└── docker-compose.yml

O que cada arquivo faz

.sln (Solution)
Agrupa todos os projetos. E o ponto de entrada do Visual Studio/Rider. Nao contem codigo, apenas referencias aos .csproj.

.csproj (Projeto C#)
Define o target framework (net9.0), pacotes NuGet e referencias entre projetos. Cada pasta com .csproj e um projeto independente.

Projetos diferentes, responsabilidades diferentes:
WebApi = endpoints REST (Controllers)
Web = interface do usuario (Blazor SSR, paginas .razor)
Services = regras de negocio (validacoes, logica)
Repository = acesso ao banco (Dapper, queries SQL)
Tests = testes unitarios (xUnit, nao vai pra producao)

Cadeia de dependencias:
WebApi → Services → Repository
Web → Services (via API HTTP)
Tests → Services + Repository

Virtualizacao e Containers

Base para ambientes reproduziveis

O que e

Virtualizacao: cria uma maquina virtual completa (SO + kernel).
Container: isola processos compartilhando o kernel do host.

Como o Docker funciona

Imagens sao receitas imutaveis.
Containers sao instancias em execucao dessas imagens.
Docker Compose orquestra multiplos servicos.

Por que usar: ambiente identico para o time e facil de reproduzir.

Instalacao do Docker

Docker + Docker Compose

Windows

Instale o Docker Desktop e habilite WSL 2.
Download: docker.com

macOS

Instale o Docker Desktop (Intel ou Apple Silicon).
Download: docker.com

Linux

Use os pacotes oficiais do Docker Engine.
Guia: docs.docker.com

Verificacao rapida

            > docker --version
            > docker compose version
          

Discovery de Dados com IA

Setup Atual do Antigravity (Google)

O que é o Antigravity?

Antigravity é o editor com Agentes de IA do Google para desenvolvimento assistido.

Integração nativa com Agentes de IA.
Suporte ao Protocolo MCP (Model Context Protocol).
Permite que a IA "veja" e "manipule" seu projeto inteiramente.

Instalação

Use o fluxo oficial atual: faça o download em antigravity.google/download, instale o app e conclua o login com sua conta Google.

> agy --version

No Linux, a CLI oficial instalada pelo app é agy. Se o comando ainda não existir no terminal, finalize a instalação pelo aplicativo antes de seguir.

Discovery em Arquivos

Analisando Dados Locais

Usando o Antigravity para Discovery

Ao invés de rodar scripts manuais, vamos pedir para o Agente analisar os dados.

1. Abra a pasta do projeto no Antigravity pela CLI oficial:

> agy ./meu-projeto-dados

2. Abra o chat do Agente (Cmd+L ou Ctrl+L) e digite:

"Analise os arquivos CSV na pasta /data e me dê um resumo estatístico das colunas, verificando valores nulos e outliers."

O Agente lerá os arquivos e gerará a análise diretamente no editor!

Discovery em Banco de Dados

Setup com Docker Compose

Servidor do Inteli

O PostgreSQL já está disponível no servidor geral do Inteli.

Esse servidor só pode ser utilizado dentro da rede do Inteli.

Se você precisar trabalhar fora, faça um dump dos dados e crie um servidor PostgreSQL local para desenvolvimento.

Conexão no DBeaver

Tipo de banco: PostgreSQL
Host: 10.8.8.10
Porta: 9999
Database: app_db
Usuário: inteli
Senha: inteli123

String JDBC:

jdbc:postgresql://10.8.8.10:9999/app_db

Vamos utilizar o Dapper para conexão e criação de queries no banco de dados.

Repositório para estudo antecipado (estrutura completa): https://github.com/afonsolelis/aula_dotnet_cars

Explorando o Schema

Discovery Manual via Terminal

Acessando o Banco

> docker compose exec db psql -U user -d mydatabase

Queries de Discovery

Liste todas as tabelas:

            SELECT table_name
            FROM information_schema.tables
            WHERE table_schema = 'public';
          

Descubra as colunas de uma tabela:

            SELECT column_name, data_type
            FROM information_schema.columns
            WHERE table_name = 'nome_da_tabela';
          

Repositório de Estudo

Estrutura completa do projeto

🔗 Repositório para estudo antecipado (estrutura completa)

🚀 Mão na Massa!

Agora é com vocês.

✅ Setup de Máquina Completo
✅ Projeto Criado
✅ Exploração dos Dados

Conceitos chave

Ideias essenciais

Como o C# funciona

Por que isso e vantagem?

Usando Winget (Recomendado)

Verificando a Instalação

Diagnóstico

Recomendado para quem já usa brew

Verificando

Instalador .pkg

Usando APT (Ubuntu/Debian)

Verificando a Instalação

Usando DNF

Verificando

Gerando o Template

Modos do Blazor

Executando a Aplicação

Objetivo

Passo a passo (exemplo)

Comandos úteis

Estrutura da Solution

O que cada arquivo faz

O que e

Como o Docker funciona

Windows

macOS

Linux

Verificacao rapida

O que é o Antigravity?

Instalação

Usando o Antigravity para Discovery

Servidor do Inteli

Conexão no DBeaver

Acessando o Banco

Queries de Discovery