Teorias Analiticas Avançadas

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Avaliação: NPG2059_AV_201905016841 » TEORIAS ANALÍTICAS AVANÇADAS
	Tipo de Avaliação: AV
	Aluno: 201905016841 - VIVIANE PEREIRA RODRIGUES LOPES
	Professor:
	DENIS GONCALVES COPLE
	Turma: 9001/AA
	Nota da Prova: 5,4    Nota de Partic.: 1   Av. Parcial 0  Data: 07/09/2019 21:13:08
	
	 1a Questão (Ref.: 201907996137)
	Pontos: 0,0  / 0,6
	Ao adotarmos um balanceamento de cargas numa configuração em cluster, estamos querendo que o comportamento do ambiente se comporte da seguinte maneira:
		
	 
	Queremos que seu funcionamento seja pleno e seu foco é obter muita performance, ou seja, não há degradação de recursos e nem perda de desempenho;
	
	As tarefas são processadas unicamente num nó deixando os demais disponíveis para as aplicações executarem suas rotinas livremente;
	 
	As tarefas são distribuídas o mais uniformemente possível entre os nós. O objetivo é fazer que cada computador receba e atenda a uma requisição e não, ou seja, que a tarefa seja dividida entre os nós.
	
	Queremos que seu funcionamento seja pleno e seu foco é obter muita disponibilidade ou seja, não é aceitável que o sistema pare de funcionar;
	
	As tarefas são processadas separadamente e depois são agrupadas num único nó;
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201906015647)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Quais os tipos de clusterização mais utilizados na TI:
		
	
	Por métodos ambíguos de algoritmos.
	
	Alto armazenamento de dados, alta funcionalidade de recursos e balanceamento de memória;
	
	Por particionamento, por agrupamento e por aglutinação;
	 
	Alto desempenho, alta disponibilidade e balanceamento de carga;
	
	Por compartilhamento de recursos, por segregação de processamento e por abstração de dados;
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201906015646)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	O que vem a ser um algoritmo de clusterização K-Means?
		
	
	É um recurso computacional que oferece um ambiente completo e similar a um ambiente real para o processamento de um Big Data;
	
	São processamentos paralelos que atingem médias de resultados para compor uma pesquisa;
	
	São virtualizações entre sistemas operacionais, discos e outros meios físicos que auxiliam no processamento de um Big Data.
	 
	É uma técnica baseada em médias interativa e muito simples e poderosa para particionar um conjunto de dados em grupos separados, sendo este obtendo um valor incógnito determinado;
	
	É um sistema que relaciona dois ou mais computadores para que estes trabalham em maneira conjunta no intuito de processar uma tarefa;
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201906070407)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Implementações RIAK são agrupamentos de nós físicos ou virtuais dispostos em pares. Qual das opções seguintes NÃO pode ser considerada uma característica do RIAK?
		
	
	Tolerância a falhas
	
	Pesquisas
	
	Linhas em link walking
	 
	Processamento sequencial
	
	Índices secundários
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201906015630)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Como se identifica dados "sujos" num processo de análise em Big Data:
		
	
	São dados captados em tempo real;
	
	São dados desestruturados;
	
	São agregações de dados de várias fontes;
	
	São dados coletados de bases heterogêneas;
	 
	São dados imprecisos, incompletos ou errôneos que podem incluir erros de caligrafia ou sensor quebrado.
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201906015604)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	As pilhas de infraestrutura que devem ser levadas em consideração num processo de Big Data são:
		
	
	Datacenter, Link de acesso remoto e Storage distribuído;
	
	Sistema de Arrefecimento interno e externo, Sistema de Iluminação e refrigeração;
	 
	Infraestrutura física redundante, de segurança, Base de Dados Operacionais, Serviços de Organização de Dados e Ferramentas e Armazém de Dados Analíticos.
	
	Infraestrutura segregada e compartilhada e armazenamento semântico;
	
	Conjunto de Servidores interligados a Gigabits, Racks inteligentes e monitoráveis remotos;
	
	
	 7a Questão (Ref.: 201906124790)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Existem centenas de algoritmos para clusterização para Big Data, e muitos são utilizáveis, mas nenhum é realmente ótimo. Um destes algoritmos classifica objetos com base em exemplos de treinamento que estão mais próximos no espaço de características. Identifique o algoritmo descrito:
		
	
	GMM
	
	Shuffle
	 
	kNN
	
	Kernel K-Means
	
	K-Means
	
	
	 8a Questão (Ref.: 201906015603)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Um processo de Big Data requer as mesmas seguranças que outros demais processos de TI ou sistemas convencionais. Exposto isso, quais as ações que devem ser tomadas quanto a questão de segurança dessa infraestrutura?
		
	
	Garantir segurança quanto ao acesso aos dados, liberação total do firewall e Detecção de Incidentes;
	
	Garantir o desempenho, estabilidade e funcionalidade do processo de coleta e gestão dos dados;
	
	Garantir unicidade e velocidade nos processos de TI;
	
	Estabelecer segurança transversal e universal nas integrações entre os ambientes heterogêneos.
	 
	Garantir segurança quanto ao acesso aos dados e a aplicativos, Criptografia de dados e Detecção de Ameaças;
	
	
	 9a Questão (Ref.: 201906015609)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Em que momento as bases de dados documentacionais são úteis:
		
	 
	Quando há a necessidade de produzir muitos relatórios e eles precisam ser montados dinamicamente a partir de elementos que mudam com frequência;
	
	Num processo de OLAP os registros documentacionais são relevantes para se apurar momentos de compra em tempo real;
	
	Quando há a necessidade de explorar dados relacionais em tabelas dinâmicas;
	
	Quando se deseja registrar a nacionalidade dos visitantes e colaboradores dos sites visitados;
	
	Para obter dados pertinentes ao estilo de vida de um indivíduo.
	
	
	 10a Questão (Ref.: 201906015660)
	Pontos: 0,6  / 0,6
	Como você responderia sobre os fundamentos do HBase:
		
	
	É um sistema de arquivos baseados em pastas escalonáveis e complexas.
	
	É um sistema de gerenciamento de discos capaz de mapear pequenos volumes de mídias sociais;
	 
	É um sistema operacional de banco de dados de mapa classificado multidimensional distribuído que é executado sobre um sistema distribuído que armazena grandes volumes e fornece rápidas consultas;
	
	É um sistema operacional baseado em 64 bits com alto desempenho e disponibilidade;
	
	É um SGBD não estrutural complexo que retorna informações precisas ao processo de Big Data;