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Como o Deep Freeze pode reduzir em 63% os chamados de TI em computadores compartilhados

Computadores compartilhados fazem parte da rotina de escolas, universidades, bibliotecas, centros de treinamento e diversos outros ambientes. São máquinas utilizadas por muitas pessoas ao longo do dia, frequentemente para atividades diferentes e com necessidades distintas.

Essa dinâmica traz uma consequência que nem sempre é percebida de imediato: cada usuário pode deixar alguma alteração para quem utilizará o computador depois.

Um programa é instalado, uma configuração é modificada, uma extensão é adicionada ao navegador, um arquivo é baixado ou alguma preferência do sistema é alterada. Isoladamente, essas ações parecem pequenas. O problema aparece quando elas começam a se acumular.

Com o passar do tempo, um computador que funcionava normalmente pode apresentar comportamentos diferentes, aplicativos podem deixar de funcionar corretamente e configurações podem precisar ser refeitas. O que começou como uma simples alteração durante o uso acaba se transformando em uma nova demanda de suporte.

Mas existe uma forma diferente de lidar com esse ciclo: fazer com que o computador não precise carregar permanentemente todas as alterações realizadas durante cada sessão.

Quando cada usuário deixa uma marca no computador

Imagine um laboratório de informática utilizado por diferentes turmas ao longo do dia.

Na primeira aula, um aluno instala um programa. Na segunda, outro modifica as configurações do navegador. Na terceira, alguém baixa arquivos e altera algumas preferências do sistema. No dia seguinte, o computador já não está exatamente como estava quando começou a ser utilizado.

Esse processo pode acontecer de maneira quase imperceptível.

Nenhuma alteração isolada precisa ser responsável por um grande problema. Porém, quando várias delas permanecem no sistema durante semanas ou meses, o ambiente se torna cada vez menos previsível.

Uma máquina pode funcionar de uma determinada maneira pela manhã e apresentar um comportamento diferente à tarde. Duas máquinas que deveriam ser idênticas podem começar a apresentar configurações distintas. E uma atividade que funcionava normalmente em uma semana pode exigir uma intervenção na semana seguinte.

É nesse acúmulo de pequenas alterações que parte dos chamados de suporte começa a surgir.

O que acontece quando o computador pode voltar ao estado original?

O Faronics Deep Freeze trabalha com uma lógica diferente da manutenção tradicional.

Em vez de depender exclusivamente da identificação e correção das alterações depois que elas causam algum problema, é possível definir um estado considerado adequado para o computador.

A máquina continua sendo utilizada normalmente. Aplicativos podem ser executados, configurações podem ser modificadas e diferentes atividades podem ser realizadas durante a sessão.

A diferença acontece na reinicialização.

As alterações realizadas durante aquele período podem ser descartadas, fazendo com que o computador retorne ao estado previamente definido.

É como estabelecer um ponto de referência para a máquina. Independentemente do que tenha acontecido durante a utilização, uma nova sessão pode começar novamente a partir daquela configuração conhecida.

Essa característica é particularmente interessante em ambientes nos quais o mesmo computador passa pelas mãos de muitas pessoas diferentes.

Por que isso pode diminuir os chamados?

A relação com a redução de chamados está justamente naquilo que deixa de permanecer no computador.

Quando uma alteração feita por um usuário permanece, ela pode afetar a próxima pessoa que utilizará a máquina. Se essa alteração provocar algum comportamento inesperado, pode ser necessário investigar o que aconteceu, identificar a causa e corrigir o ambiente.

Quando a alteração é descartada durante a reinicialização, determinadas situações deixam de avançar para essa etapa.

Isso não significa que todos os problemas desaparecem. Falhas de hardware, problemas de conectividade, indisponibilidade de serviços e erros de aplicações continuam existindo.

A diferença está nos problemas provocados pelo próprio histórico de utilização da máquina.

Segundo dados divulgados pela Faronics, ambientes que utilizam o Deep Freeze podem apresentar uma redução de até 63% nos chamados de suporte.

Esse número ajuda a dimensionar o efeito que a eliminação de alterações persistentes pode ter quando aplicada a muitos computadores utilizados diariamente.

Menos alterações acumuladas, menos intervenções repetitivas

Uma das características mais interessantes dessa abordagem é que ela não depende de prever tudo o que o usuário fará.

Não é necessário impedir que alguém altere uma configuração temporariamente ou utilize um determinado recurso durante uma aula ou treinamento.

A questão passa a ser outra: essa alteração precisa continuar existindo depois que o computador for reiniciado?

Se a resposta for não, ela pode simplesmente deixar de fazer parte do ambiente permanente.

Isso reduz a quantidade de alterações que precisam ser analisadas e corrigidas posteriormente. Em vez de cada sessão acrescentar uma nova camada de modificações ao computador, a reinicialização permite que a máquina retorne a uma configuração conhecida.

Com isso, o computador deixa de acumular o histórico de todos os usuários que passaram por ele.

A importância da previsibilidade em ambientes compartilhados

Quanto maior o número de pessoas utilizando os mesmos computadores, maior tende a ser a dificuldade de manter todas as máquinas em condições semelhantes.

Um computador compartilhado pode ter dezenas ou até centenas de usuários diferentes ao longo de um período.

Cada pessoa utiliza o equipamento de uma maneira. Algumas alterações são necessárias, outras são acidentais e outras simplesmente não deveriam permanecer.

Sem algum mecanismo de controle, todas elas podem acabar fazendo parte do estado permanente da máquina.

A possibilidade de retornar automaticamente a uma configuração previamente definida cria um ambiente mais previsível. Um computador utilizado hoje pode voltar a apresentar a mesma configuração básica amanhã, independentemente das alterações realizadas durante as sessões anteriores.

Isso também facilita a padronização entre diferentes máquinas. Em vez de cada computador desenvolver seu próprio histórico de alterações, todos podem partir de uma configuração estabelecida.

O impacto aparece no dia a dia

A redução de chamados não precisa ser percebida apenas como um número.

Ela pode representar menos tempo procurando a origem de alterações inesperadas, menos computadores precisando ser reconfigurados manualmente e menos situações em que uma máquina precisa ser retirada temporariamente de uso para receber manutenção.

Em ambientes com poucos computadores, talvez esse impacto seja discreto.

Quando o cenário envolve dezenas, centenas ou milhares de máquinas, porém, a repetição desses pequenos problemas pode consumir uma quantidade significativa de tempo.

É justamente por isso que uma alteração aparentemente simples na forma como os computadores são administrados pode produzir um efeito operacional muito maior quando aplicada em escala.

Uma mudança na forma de pensar a manutenção

Tradicionalmente, muitos problemas de computadores compartilhados são tratados depois que acontecem.

Algo muda, o comportamento da máquina se altera, o problema é identificado e então começa o processo de correção.

O conceito por trás do Deep Freeze inverte parte dessa lógica.

Em vez de considerar cada alteração como algo que precisa necessariamente ser preservado, o ambiente pode ter um estado definido que serve como referência. O computador pode ser utilizado livremente durante uma sessão e, posteriormente, retornar a essa referência.

A partir dessa perspectiva, a reinicialização deixa de ser apenas uma etapa do funcionamento do computador e passa a fazer parte da estratégia de manutenção do ambiente.

O que os 63% ajudam a entender

A redução de até 63% nos chamados não deve ser interpretada como a eliminação da necessidade de suporte. Nenhuma solução impede que problemas de hardware, rede ou aplicações aconteçam.

O dado ajuda a ilustrar outra coisa: quantos problemas podem estar relacionados não necessariamente ao computador em si, mas às alterações que se acumulam nele ao longo do tempo.

Quando essas alterações deixam de permanecer, uma parte das ocorrências deixa de se repetir.

E essa é talvez a principal ideia por trás do Deep Freeze: em vez de permitir que cada usuário transforme gradualmente o computador compartilhado em uma configuração diferente, é possível estabelecer um estado conhecido e retornar a ele sempre que necessário.

No final, trata-se menos de corrigir mais rapidamente e mais de evitar que determinados problemas precisem ser corrigidos repetidamente.

Em ambientes onde os mesmos computadores são utilizados todos os dias por pessoas diferentes, essa diferença pode transformar a maneira como a manutenção acontece, reduzindo o acúmulo de alterações, aumentando a previsibilidade das máquinas e, como mostram os dados divulgados pela Faronics, contribuindo para uma redução significativa nos chamados de suporte.

Mais informações:

Página da Faronics com catálogos e especificações técnicas:
https://www.eng.com.br/faronics

Próximo webinar da Faronics:
https://www.eng.com.br/fs

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