Atividade N102

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Centro Universitário Ritter dos Reis
Fundamentos de Big Data
Atividade Aula 02
Camila dos Santos, Alessandro de Quadros Willand e Lucas de Freitas Araújo
Professor: Giovane Barcelos
Canoas, Março de 2021
Trabalho:
Cada equipe de no máximo 3 componentes deverá escolher uma das tecnologias apresentadas nos gráficos de Hype Cycle for Data Management disponível nos slides 6 a 12 da aula 2, inserir a tecnologia e o nome dos componentes na planilha dos componentes de big data (https://rebrand.ly/FDB202101EXN102),  pesquisar e compartilhar o conhecimento obtido com a turma, além de enviar o material produzido nesta tarefa.
   Ao criar a apresentação ou texto procure responder as seguintes perguntas sobre a tecnologia escolhida: 
Do que se trata a tecnologia? 
Qual é a utilidade e como pode ser utilizada?
 Porque ela é importante? 
Quem fornece a tecnologia e quais são os nomes dos aplicativos/plataformas que fornecem uma solução? 
Quanto custa (pode ser valor relativo, tal como, barato, caro, etc)?
   O mapa pode ser enviado por apenas um dos componentes da equipe desde que o nome dos componentes estejam relacionados na descrição da entrega.
   Insira o nome dos componentes da sua equipe também na planilha ao lado da tecnologia escolhida:  https://rebrand.ly/FDB202101EXN102
Data Lake:
· Do que se trata a tecnologia:
Data Lake está no vale da Desilusão, e o platô está de 5 à 10 anos.
É um sistema ou repositório de dados armazenados em seu formato natural/bruto.
Um data lake pode incluir dados estruturados de banco de dados relacionais  (linhas e colunas), dados semiestruturados ( CSV, logs, XML, JSON ), dados não estruturados (emails, documentos, PDFs) e dados binários (imagens, áudio, vídeo).
· Qual é a utilidade e como pode ser utilizada:
Data Lake – Banco de dados que possibilitam o armazenamento de grandes volumes de dados não-estruturados e estruturados. Tendo como vantagem, além do volume, velocidade, flexibilidade, redução de investimento e facilidade de acesso.
Hadoop é um dos mais usados
· Porque ela é importante:
A arquitetura é simples e permite uma escalabilidade massiva que pode chegar a exabytes, isso é importante porque, ao criar um data lake, é comum que você não saiba com antecedência que volume de dados será armazenado. Esse tipo de escala não é oferecido por sistemas de armazenamento tradicionais.
· Quem fornece a tecnologia e quais são os nomes dos aplicativos/plataformas que fornecem uma solução:
Apache – oferece o ecossistema de código aberto Hadoop, um dos serviços mais comuns do data lake.
Amazon – oferece Amazon S3 com escalabilidade praticamente ilimitada.
Google – oferece o Google Cloud Storage e uma coleção de serviços para emparelhá-lo no gerenciamento.
Oracle – oferece o Oracle Big Data Cloud e uma variedade de serviços PaaS para ajudar a gerenciá-lo.
Microsoft – oferece o Azure Data Lake como um armazenamento de dados escalável e o Azure Data Lake Analytics como um serviço de análise paralela. Este é um exemplo de quando o termo data lake é usado para se referir a uma tecnologia específica em vez de uma estratégia.
HVR – oferece uma solução escalável para organizações que precisam mover grandes volumes de dados e atualizá-los em tempo real.
Podium – oferece uma solução com um conjunto fácil de implementar e usar de recursos de gerenciamento.
Snowflake – oferece uma solução especializada no processamento de diversos conjuntos de dados, incluindo conjuntos de dados estruturados e semiestruturados, como JSON, XML e Parquet.
Zaloni – oferece uma solução que acompanha o Mica, uma ferramenta de preparação de dados de autoatendimento e catálogo de dados. Zaloni foi marcado como a empresa do data lake.
· Quanto custa (pode ser valor relativo, tal como, barato, caro, etc)
Com relação ao custo, não encontramos valores.