N1 - Processamento Massivo de Dados

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A empresa PMD tem como proposito de oferecer uma melhor experiencia para 
seus clientes, aprimorando seus serviços de gerência e uso de recursos em clusters 
e os ajudando a tomar decisões em diferentes áreas. Para melhor aproveitamento 
seria crucial a análise de dados de cada cliente para melhor implementação de 
soluções para o processamento dos dados e tomada de decisões. 
 Ao longo dos anos houve um crescimento de dados. Hoje grandes empresas 
têm quantidades massivas de dados, que precisam ser processadas e usadas para 
tomada de decisões. Para ajudar nessa tarefa existem os clusters. O termo Clusters 
se refere a um grupo de computadores interconectados que trabalham juntos como 
se fossem uma única máquina, com o objetivo de melhorar o desempenho do 
processamento de dados. 
 Após uma análise detalhada das necessidades e objetivos do cliente, deve 
ser configurado clusters adequados às necessidades da empresa, considerando 
fatores como volume de dados, natureza das cargas de trabalho e requisitos de 
desempenho. Em seguida, escolher o tipo de cluster mais apropriado para o cenário 
específico. No processamento de cluster paralelo, as tarefas complexas são 
quebradas em tarefas menores e mais simples, e os “nós” se responsabilizam por 
executá-las em paralelo, resultando em maior eficiência, desempenho e qualidade. 
Por meio de plataformas e ferramentas de processamento de dados, é possível obter 
dados de maneira rápida e confiável, coletando, pesquisando, monitorando e 
analisando grandes quantidades de dados que também são atualizados com 
frequência, criando informações suficientes para as empresas utilizarem para tomar 
decisões e solucionar problemas. Se trata de um excelente investimento para atender 
às necessidades de processamento, avaliação ou para otimizar o desempenho da 
empresa de maneira eficaz e mais econômica. 
 
 
 
 
 
 
 
Referências Bibliográficas 
TANENBAUM, Andrew Stuart; STEEN, Marteen Van. Sistemas distribuídos: 
princípios e paradigmas. 2. ed. São Paulo, SP: Pearson, 2007. E-book. Disponível em: 
https://plataforma.bvirtual.com.br. Acesso em: 13 dez. 2023.