Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre clusters em sistemas operacionais

Algoritmos de agrupamento são fundamentais para a área de aprendizado de máquina não supervisionado. Em geral, esses algoritmos determinam clusters de instâncias de dados que possuem algum traço de similaridade entre si.

Relacione os métodos de agrupamento hierárquico e o K-means às suas principais características.

1. Agrupamento Hierárquico 2. K-means


( ) Seus resultados são altamente sensíveis ao número de clusters que deve ser pré-definido pelo usuário do algoritmo.

( ) Baseia-se em abordagens top-down ou bottom-up, isto é, com a divisão ou com a união sucessiva de clusters.

( ) Seus resultados costumam ser graficamente visualizados por dendrogramas, que podem ser seccionados de acordo com o número de clusters determinado pelo usuário do algoritmo.

( ) Avalia distâncias entre as instâncias de dados e os centroides dos clusters e atualiza a posição dos centroides dos clusters sucessivamente, até a convergência.


Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

Uma forma de aumentar a capacidade computacional é montar e utilizar um cluster HPC. Assinale a afirmativa que apresenta uma característica essencial de um cluster HPC.

Acerca de Clusters Beowulf, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

(   ) Um Cluster Beowulf é composto por equipamentos de hardware de grande porte e de alta complexidade.
(   ) Os Cluster Beowulf são clusters projetados para computação de alto desempenho escalável.
(   ) Um Cluster Beowulf não requer conexão em rede para seu funcionamento.

As afirmativas são, respectivamente, 

Observe o comando a seguir. 

New-Cluster –Name MyCluster –Node Server1, Server2 – StaticAddress 192.168.1.12


No Windows Server 2022, o comando é utilizado para: