Questão FC296333
No contexto da ciência de dados em cloud computing, e considerando-se as soluções de Plataforma como Serviço (PaaS), as de Infraestrutura como Serviço (IaaS) e as de Software como
Armazenamento e Processamento em Redes
CESGRANRIO · 2024
No contexto da ciência de dados em cloud computing, e considerando-se as soluções de Plataforma como Serviço (PaaS), as de Infraestrutura como Serviço (IaaS) e as de Software como Serviço (SaaS), constata-se que
- IaaS é mais adequado que PaaS para o desenvolvimento rápido de aplicações de ciência de dados, pois oferece ferramentas e bibliotecas específicas para ciência de dados pré-instaladas.
- PaaS oferece maior controle sobre o hardware e os sistemas operacionais, tornando-o mais adequado para tarefas de ciência de dados que requerem customizações profundas no nível do sistema.
- PaaS fornece um ambiente de desenvolvimento e execução pronto para uso, eliminando a necessidade de gerenciar a infraestrutura subjacente, o que é comum em IaaS.
- SaaS é geralmente mais flexível que PaaS no que diz respeito à instalação e à configuração de ambientes de ciência de dados, pois permite um maior grau de personalização e controle.
- SaaS oferece mais opções para escalabilidade e distribuição de dados do que PaaS, tornando-o a escolha preferencial para aplicações de ciência de dados que precisam de alta escalabilidade.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
PaaS fornece um ambiente de desenvolvimento e execução pronto, com runtimes, bibliotecas, middleware e ferramentas integradas, permitindo criar, testar e implantar aplicações sem montar a pilha tecnológica do zero.
Ao abstrair a infraestrutura subjacente — servidores, rede, armazenamento e configuração de SO — o PaaS elimina a necessidade de gerenciar esses elementos, reduzindo o esforço operacional e o tempo gasto em tarefas de configuração e manutenção.
Isso facilita a produtividade: equipes de ciência de dados concentram-se no código, modelos e tratamento de dados, enquanto o provedor cuida de escalabilidade, balanceamento, atualizações e monitoramento da plataforma.
Em suma, PaaS acelera o desenvolvimento e a entrega de soluções de data science ao oferecer um ambiente gerenciado e pronto para uso, com menor custo operacional e maior agilidade.
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