Atividade Objetiva 02 04 - Integração e Processamento de Fluxo Contínuo de Dados (2021)

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Atividade Objetiva 02
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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?
Apache Storm.
Kafka.
Flume.
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MongoDB.
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 de 5 em 5 pacotes.
Ele processa em microbatches.
Ele processa as informações a medida que elas chegam, uma a uma.
Ele processa em pequenos blocos.
O Apache Storm efetua o processamento de evento a evento,
sendo algo considerado real time.
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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
HBase
Cassandra
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?
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Aumentar custo
Reduzir a capacidade de processamento
Ter menos custo com manutenção
Aumentar a quantidade de pessoas para manter o sistema.
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?
Temos uma solução open-source já funcionando perfeitamente e vamos
migrar para a nuvem.
Temos uma solução já pronta localmente e queremos subir exatamente
como ela é.
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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.
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.
Pontuação do teste: 10 de 10
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