Questões de Concurso

A arquitetura medalhão é um exemplo de data lakes. Ela é multicamadas, sendo considerada uma ótima opção para data warehouses, data marts e outros sistemas analíticos.
Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Este padrão arquitetônico é composto por três camadas, Ouro, Platina e Diamante. A camada Ouro é onde estão armazenados os dados brutos, previamente ingeridos dos sistemas externos de origem. Os dados desta camada são normalmente são recebidos “no estado em que se encontram”, mas podem ser enriquecidos com metadados adicionais, como por exemplo, data de carregamento.
( ) Na camada Platina, os dados da camada anterior são filtrados, limpos, normalizados e mesclados com outros dados. Nesta camada há visão empresarial dos dados nas diferentes áreas temáticas e principais entidades de negócios, conceitos e transações.
( ) Os dados na camada Diamante são dados “prontos para consumo”. Esses dados enriquecidos e curados podem estar no formato de um esquema em estrela clássico, contendo dimensões e tabelas de fatos, ou podem estar em qualquer modelo de dados adequado ao caso de uso de consumo.

As afirmativas são, respectivamente,

Atualmente, existem vários modelos arquiteturais de data warehousing, comumente chamados de arquiteturas de n camadas. As mais comuns são as arquiteturas de duas e três camadas.
Com relação ao modelo arquitetural de três camadas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O servidor que executa o sistema operacional e o banco de dados é a terceira camada, que mantém os dados e demais softwares.
( ) O data warehouse é uma segunda camada; trata-se de um front-end cujo software de ETL computam os dados e metadados de sistemas legados e de fontes externas, consolidando, resumindo e carregando-os no servidor de banco de dados operacional.
( ) A primeira camada inclui todos os softwares do cliente, os mecanismos do business intelligence, sistemas de suporte a decisão e business analytics do back-end; ela permite que os analistas, por meio de processamento OLAP, analisem os dados históricos consolidados nos data warehouses ou data lakes.

As afirmativas são, respectivamente,

Sistemas de bancos de dados apresentam benefícios e desafios potencializados quando é possível adotar uma solução de gerência distribuída, coordenada por um sistema de banco de dados distribuído.
Nesse contexto, uma importante questão de projeto refere-se à

O Banco Nossa Caixa é o primeiro banco do hemisfério sul a implantar o GDPS (Processamento Paralelo em Locais Geograficamente Distantes, na sigla em inglês), sistema que processa, simultaneamente, todos os dados da instituição em dois locais fisicamente separados. A tecnologia garante o armazenamento e a continuidade do funcionamento de todos os canais de atendimento e de negócios do banco, ainda que a operação de um dos equipamentos responsáveis por essas funções seja interrompida por um blecaute ou incêndio, por exemplo. O banco investiu R$ 80 milhões no projeto, que levou quatro anos desde a concepção até a implantação.
Do Banco Nossa Caixa
Disponível em: https://www.saopaulo.sp.gov.br/ultimas-noticias/ nossa-caixa-usa-sistema-pioneiro-de-processamento-de-dados/. Acesso em: 5 jan. 2024.

No modelo de arquitetura Massively Parallel Processor, MPP, extensibilidade e escalabilidade são características comuns e vantajosas no armazenamento e no processamento de dados paralelos.

Nesse contexto, qual modelo de processamento se enquadra à arquitetura MPP?

Apesar de existirem diversas aplicações reais em que há necessidade de ingestão periódica de dados, em algumas a ingestão em lote pode não ser vantajosa, como, por exemplo, em