4- Atividade Objetiva 02 - Integração e Processamento de Fluxo Contínuo de Dados (2021)

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Enviado 1 de ago de 2021 em 15:28
Esta tentativa levou 6 minutos.
2 / 2 ptsPergunta 1
Existem diversos frameworks para processamento de informações que
chegam em fluxos contínuos de dados.
Qual dessas ferramentas ou framework é mais recomendado para a
etapa de processamento?
 Kafka. 
 MongoDB. 
 Flume. 
 Apache Storm. 
O apache Storm é uma ferramenta para processamento online.
As demais possuem outras funções principais que não estão
associadas com a etapa de processamento.
2 / 2 ptsPergunta 2
O Apache Storm executa o processamento em tempo real, e não
próximo ao tempo real.
Qual o motivo disso ocorrer?
 
Ele processa as informações a medida que elas chegam, uma a uma. 
 Ele processa em pequenos blocos. 
 Ele processa de 5 em 5 pacotes. 
 Ele processa em microbatches. 
O Apache Storm efetua o processamento de evento a evento,
sendo algo considerado real time.
2 / 2 ptsPergunta 3
Existem diversas opções de frameworks de processamento de fluxos
contínuos de dados no mercado, atualmente.
Qual das opções abaixo é uma delas?
 MongoDB 
 Cassandra 
 HBase 
 Apache spark 
O Apache Spark é a única ferramenta da lista que faz
processamento, as demais são opções de bancos de dados
NoSQL.
2 / 2 ptsPergunta 4
O processamento em nuvem está crescendo ao longo do tempo.
Qual dos motivos abaixo é uma boa opção para migrar uma solução
para a nuvem?
 Ter menos custo com manutenção 
 Aumentar a quantidade de pessoas para manter o sistema. 
 Reduzir a capacidade de processamento 
 Aumentar custo 
Ao migrar uma solução para a nuvem, evitamos um enorme
custo de manutenção, pois não precisamos mais gerencias
cluters locais e servidores, trocar placas, dar suporte a
hardware e outros detalhes ligados a manutenção de hardware.
2 / 2 ptsPergunta 5
Existem diversas soluções já implementadas em nuvem, com serviços
proprietários.
Devemos utilizar essas soluções em qual das situações abaixo?
 
Ainda não temos uma solução implementada para o sistema e
queremos executar no menor tempo possível, então utilizamos uma
abordagem open-source que irá exigir uma máquina configurada para
cada ferramenta a ser utilizada.
 
 
Ainda não temos uma solução implementada para o sistema e
queremos executar no menor tempo possível, sem precisar configurar
servidores para cada uma das ferramentas. Com isso fazemos uso dos
serviços já existentes para processamento e aprendizado de máquina,
por exemplo.
 
 
Temos uma solução já pronta localmente e queremos subir exatamente
como ela é.
 
 
Temos uma solução open-source já funcionando perfeitamente e
vamos migrar para a nuvem.
 
Quando queremos ganhar tempo e não estamos preocupados
em ficar presos a nuvem que iremos utilizar, podemos criar o
sistema utilizando serviços já prontos na nuvem, como por
exemplo modelos já treinados de aprendizado de máquina,
onde passamos os dados e pegamos a saída, sem precisar
fazer toda a implementação e o processo de treinamento.
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