21) Um projeto de Machine Learning (ML) para análise preditiva de mercado exige o processamento concorrente de vastos datasets. O treinamento do modelo é uma tarefa computacionalmente intensiva, classificando-se como modelagem e simulação, que busca alta eficiência e confiabilidade. A equipe de engenharia de software precisa decidir se implementará a concorrência usando múltiplos processos independentes ou threads leves dentro de um processo principal. Essa escolha arquitetural impacta diretamente a sobrecarga de gerenciamento de recursos (overhead) e a complexidade do compartilhamento dos dados de treinamento. Múltiplos processos garantem maior isolamento, um benefício de projeto que minimiza a propagação de erros, mas impõe um custo maior na Comunicação Inter-Processos. Múltiplas threads, por outro lado, facilitam a comunicação, mas introduzem desafios críticos de sincronização e integridade de dados, que, se negligenciados, comprometem a qualidade do software. A complexidade do sistema exige que o projeto de software considere como a estrutura de concorrência afeta o tempo de execução e a gestão de memória. Em sistemas de Machine Learning de alto desempenho, a implementação da concorrência via multithreading (múltiplas threads em um único processo) é frequentemente preferida à multitarefa baseada em múltiplos processos, Selecione uma alternativa: a) porque a sobrecarga de recursos de memória é minimizada drasticamente quando as threads operam dentro do mesmo espaço de endereçamento, facilitando a comunicação e a transformação rápida de grandes volumes de dados compartilhados, como os datasets e parâmetros do modelo, embora exija mecanismos rigorosos de sincronização para manter a integridade dos dados e evitar condições de corrida. b) já que os múltiplos processos proporcionam uma estrutura de concorrência mais simples e com maior coesão, permitindo que os componentes do modelo de ML manipulem variáveis globais sem a necessidade de semáforos ou monitores, o que elimina a complexidade adicional do teste lógico e a necessidade de verificação formal da correção. c) pois a separação completa dos espaços de memória que o multithreading oferece garante o isolamento funcional entre as unidades de trabalho, o que é fundamental para a confiabilidade em sistemas críticos, mas, em contrapartida, aumenta o acoplamento e torna mais complexo o Teste de Integração entre os componentes do subsistema. d) visto que a Complexidade Ciclomática da lógica de concorrência aumenta significativamente em abordagens com múltiplos processos, mas o uso de threads permite a aplicação imediata do teste baseado em cenário (Caixa-Preta), ignorando a lógica de processamento interno e concentrando-se apenas na verificação de interfaces externas. e) uma vez que a escolha é primariamente um aspecto de domínio do problema e não da arquitetura, e o desempenho é mais afetado pela eficiência dos algoritmos de ordenação e classificação de dados, tornando a granularidade da concorrência (thread vs. processo) irrelevante para a manutenibilidade do sistema e o esforço de teste subsequente.