Questão FC374654
Arquiteturas de Big Data são responsáveis por lidar com ingestão, processamento e análise de dados grandes ou complexos demais para sistemas de banco de dados tradicionais. Em rela
Bancos de Dados Dimensionais
Instituto Consulplan · 2023
Arquiteturas de Big Data são responsáveis por lidar com ingestão, processamento e análise de dados grandes ou complexos demais para sistemas de banco de dados tradicionais. Em relação aos componentes das arquiteturas de Big Data, assinale a afirmativa INCORRETA.
- Orquestração: Azure Data Factory não é uma tecnologia de orquestração, não permitindo automatizar fluxos de trabalho.
- Processamento de fluxo: depois de capturar mensagens em tempo real, a solução precisa processá-las filtrando, agregando e preparando os dados para análise. Os dados de fluxo processados são gravados em um coletor de saída.
- Fonte de dados: todas as soluções de Big Data começam com uma ou mais fontes de dados como, por exemplo, armazenamentos de dados de aplicativo, arquivos estáticos produzidos por aplicativos, ou fontes de dados em tempo real.
- Processamento em lotes: como os conjuntos de dados são muito grandes, geralmente uma solução de Big Data precisa processar arquivos de dados usando trabalhos em lotes de execução longa para filtrar, agregar e, de outro modo, preparar os dados para análise.
- Armazenamento de dados: dados de operações de processamento em lotes normalmente são armazenados em um repositório de arquivos distribuído que pode conter amplos volumes de arquivos grandes em vários formatos. Esse tipo de repositório, geralmente é chamado Data Lake.
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Gabarito
A
Comentário do professor
A afirmativa afirma que Azure Data Factory "não é uma tecnologia de orquestração" e, portanto, não permite automatizar fluxos de trabalho. Isso está incorreto.
O Azure Data Factory (ADF) é um serviço de orquestração e integração de dados na nuvem. Ele permite criar pipelines que encadeiam atividades (cópia, transformação, execução de notebooks, stored procedures etc.), agendar execuções com triggers, e monitorar jobs em tempo real.
Além disso, o ADF suporta padrões ETL/ELT, integra-se a serviços como Databricks e Synapse, e usa Integration Runtime para movimentação e processamento. Em suma, é projetado exatamente para automatizar e orquestrar fluxos de dados em arquiteturas de Big Data.
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