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A computação em nuvem é um paradigma que fornece acesso on-demand a um conjunto compartilhado de recursos de computação configuráveis, que podem ser provisionados rapidamente com o mínimo de esforço de gerenciamento. A computação em nuvem pode ser dividida em três categorias principais: Infraestrutura como serviço (IaaS), Plataforma como serviço (PaaS) e Software como serviço (SaaS).
A seguir, considere a seguinte situação: Você é um arquiteto de software trabalhando em uma startup que desenvolve um aplicativo para rastrear a saúde e a nutrição. Seu aplicativo precisa ser acessível em várias plataformas, incluindo smartphones, tablets e computadores. Além disso, seu aplicativo precisa ter a capacidade de escalar rapidamente em resposta a mudanças na demanda dos usuários.
A) PaaS, porque oferece uma plataforma de desenvolvimento com todos os recursos necessários para criar o software e escalar conforme a demanda.
B) PaaS, porque oferece controle total sobre os sistemas operacionais, armazenamento e aplicativos implantados.
C) IaaS, porque oferece controle total sobre os sistemas operacionais, armazenamento e aplicativos implantados.
D) IaaS, porque fornece software específico como um serviço que pode ser acessado de qualquer equipamento.
E) SaaS, porque fornece software específico como um serviço que pode ser acessado de qualquer equipamento.
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Computacional360

há 6 meses

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há 6 meses

Vamos analisar as opções com base nas necessidades do aplicativo que você está desenvolvendo: 1. PaaS (Plataforma como Serviço): Oferece uma plataforma de desenvolvimento que inclui ferramentas e serviços para criar, testar e implantar aplicativos. É ideal para desenvolvedores que precisam de um ambiente para construir e escalar aplicativos sem se preocupar com a infraestrutura subjacente. 2. IaaS (Infraestrutura como Serviço): Fornece recursos de computação virtualizados pela internet, permitindo que você tenha controle total sobre os sistemas operacionais, armazenamento e aplicativos. É mais voltado para quem precisa gerenciar a infraestrutura. 3. SaaS (Software como Serviço): Refere-se a software que é acessado pela internet, sem necessidade de instalação local. É ideal para usuários finais que precisam de um aplicativo específico. Agora, considerando que seu aplicativo precisa ser acessível em várias plataformas e escalar rapidamente em resposta à demanda, a opção mais adequada é: A) PaaS, porque oferece uma plataforma de desenvolvimento com todos os recursos necessários para criar o software e escalar conforme a demanda. Essa opção é a mais correta, pois PaaS permite que você se concentre no desenvolvimento do aplicativo, enquanto a infraestrutura necessária para escalar é gerenciada pela plataforma.

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A computação distribuída visa distribuir o processamento de uma aplicação entre os vários computadores conectados por uma rede. Habitualmente, uma aplicação distribuída é desenvolvida visando o processamento por meio de: cluster; grid cluster na nuvem. Dito isso, considere a seguinte situação: Você é um engenheiro de software responsável pelo desenvolvimento de um novo sistema de processamento de dados para uma grande empresa. O volume de dados é muito grande e deve ser processado em tempo real para fornecer análises relevantes para a equipe de negócios. Além disso, o sistema deve ser resiliente, com alta disponibilidade e desempenho.
Considerando a informação acima, qual das seguintes opções de infraestrutura de processamento seria mais adequada para o seu sistema?
A) Utilizar um cluster de computadores conectados por uma rede física, pois permite processamento distribuído e apresenta-se ao usuário como uma única máquina.
B) Utilizar um cluster de computadores alocado na nuvem, pois proporciona escalabilidade e economia de custos, embora possa apresentar latência e preocupações com a segurança dos dados.
C) Utilizar um único computador poderoso, pois seria capaz de lidar com a carga de trabalho, embora apresente limitações.
D) Utilizar um único computador com um processador de alto desempenho, pois fornece bom desempenho, mas carece de resiliência, alta disponibilidade e capacidade de processamento distribuído.
E) Utilizar um grid de computadores conectados pela internet, pois oferece processamento distribuído, mas pode apresentar maior latência devido à comunicação pela internet.

A distribuição do processamento de dados nada mais é do que dividir os esforços computacionais entre as diversas máquinas do cluster, o que faz com que este seja realizado de forma simultânea no menor tempo possível. No final do processamento, os dados analisados por cada um dos computadores devem ser agregados para se obter um resultado final (PAN; CRUZ; VASCONCELLOS, 2019).
Considere a situação: Uma empresa de tecnologia está desenvolvendo um sistema para processar um grande volume de dados, contendo informações de acesso de usuários a um serviço específico, como horário, localização, e ação realizada. O sistema visa fornecer insights valiosos para a empresa com base nesses dados. A equipe de desenvolvimento decidiu utilizar o modelo de programação MapReduce para este fim. No entanto, eles estão encontrando desafios para implementar as funções Map e Reduce de maneira eficaz.
A) A função Map deve receber os dados e filtrá-los. A função Reduce deve então classificar os dados filtrados.
B) A função Map deve receber um par de entrada de chave e valor, produzindo um único resultado. A função Reduce deve então receber esse resultado e produzir um conjunto final de chaves e valores.
C) A função Map deve receber todos os dados de uma vez e processá-los. A função Reduce deve então receber os dados processados pelo Map e consolidá-los em um único resultado.
D) A função Map deve receber os dados e realizar um pré-processamento. A função Reduce deve então receber os dados pré-processados e realizá-los.
E) A função Map deve receber um par de entrada de chave e valor, produzindo um conjunto intermediário de chaves e valores. A função Reduce deve receber a chave e um conjunto de valores relacionados a ela, consolidando os resultados.

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