Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados a...

Alternativa correta: D - escalabilidade do sistema de processamento de dados

O conceito de sharding é fundamental na gestão de bancos de dados paralelos e distribuídos, especialmente quando lidamos com grandes volumes de dados. Ao dividir os dados em shards menores e distribuí-los por diferentes nós ou servidores, estamos buscando uma melhoria na performance do sistema, mas o objetivo principal dessa estratégia é aumentar a escalabilidade do sistema.

Escalabilidade é a capacidade de um sistema em lidar com um crescimento no volume de trabalho simplesmente adicionando recursos ao sistema, seja hardware ou software, de maneira eficiente e sem perda de desempenho. No contexto de bancos de dados, isso significa que o sistema pode continuar a crescer e suportar mais dados e mais usuários sem que haja uma degradação significativa na performance.

Enquanto as outras alternativas mencionam aspectos válidos em sistemas de banco de dados, como privacidade dos dados (Alternativa A), eficiência do processamento de dados (Alternativa B), disponibilidade dos dados em caso de falha de um nó (Alternativa C), e consistência dos dados em caso de alteração de um shard (Alternativa E), nenhum desses é o objetivo primário do sharding.

O sharding, especificamente, não é uma técnica projetada para a privacidade, mas sim para distribuir o armazenamento de dados. A eficiência do processamento é uma consequência indireta da escalabilidade melhorada. Embora a disponibilidade possa ser aumentada em sistemas que usam sharding, porque os dados são replicados entre nós, esta não é a função principal do sharding. Finalmente, a consistência dos dados é um desafio em sistemas com sharding, já que a sincronização entre shards pode ser complexa, mas novamente, não é a razão pela qual o sharding é implementado.

Portanto, a resposta correta é a Alternativa D, já que o sharding é uma técnica usada primariamente para melhorar a escalabilidade de um sistema de processamento de dados, permitindo que o sistema cresça e suporte mais dados de maneira eficiente.

D-escalabilidade do sistema de processamento de dados 

Veja como funciona o sharding:

1. Dados divididos: O grande conjunto de dados é dividido em pedaços menores e logicamente relacionados, chamados shards.
2. Shards distribuídos: Esses shards são armazenados em diferentes servidores ou locais físicos.
3. Acesso aos dados: Para acessar um dado específico, o sistema determina o shard correto e direciona a consulta para aquele servidor específico.

Benefícios do sharding:

• Escalabilidade: O sharding permite que o banco de dados cresça horizontalmente adicionando mais shards em servidores adicionais. Isso melhora o desempenho e a capacidade de armazenamento do banco de dados.
• Disponibilidade: Se um shard falhar, os outros shards permanecem operacionais, minimizando o tempo de indisponibilidade do banco de dados.
• Performance: Ao distribuir os dados, o sharding reduz a carga em um único servidor, melhorando a velocidade de leitura e gravação de dados.

Eu diria que essa questão poderia ser anulada. Sharding é basciamente distribuir o banco de dados em unidades menores, e uma das vantagens é sim o melhor processamento e, tecnicamente, a B também é inerentemente uma vantagem de qualquer sistema descentralizado

O principal objetivo do sharding é distribuir a carga de forma equilibrada entre os servidores, reduzindo assim o peso em qualquer servidor único e melhorando o desempenho geral do sistema. OU SEJA, EFICIÊNCIA! Ao distribuir os dados entre vários shards, o sharding permite a escalabilidade horizontal, permitindo que os sistemas lidem com cargas de trabalho aumentadas adicionando mais servidores.

Eu concordo que é passível de anulação, pois se vc divide a carga em teoria tem mais processamento, porém não é 100% certo, pois programas mal feitos podem dividir a vontade os dados que não tem ganho de peformance.

É o velho ditado e que deveria ser abolido de provas, a letra B ta certa, porém a D ta mais

Anulável, até porque segundo o próprio enunciado

"Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados através de computação paralela ou distribuída, pode-se utilizar sharding,"