Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de dados, análise de dados e Big Data. Na ingestão de dados, a arquitetura lambda utiliza o processamento em lote para fornecer visualizações das informações e utiliza a atualização em tempo real para ajudar os gestores a visualizarem dados críticos e urgentes.
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GabaritoC — Certo
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Arquitetura Lambda
Gabarito: ✅ CERTO. A afirmação está correta porque a arquitetura Lambda, amplamente utilizada em Big Data, combina processamento em lote (batch layer) para gerar visões completas e precisas dos dados históricos, e processamento em tempo real (speed layer) para lidar com dados críticos e urgentes, garantindo baixa latência. A serving layer une ambas as visões para consumo.
A arquitetura Lambda é composta por três camadas:
Batch layer: processa todos os dados disponíveis de forma periódica, gerando visões (batch views) que representam o estado completo dos dados.
Speed layer: processa dados em tempo real, compensando a latência da camada batch e fornecendo visões atualizadas para dados recentes.
Serving layer: unifica as visões das camadas batch e speed, disponibilizando-as para consultas.
O enunciado descreve exatamente esse funcionamento: o processamento em lote fornece as visualizações das informações (batch views), enquanto a atualização em tempo real ajuda gestores a visualizar dados críticos e urgentes (speed layer).
Camada
Função
Característica
Batch layer
Processamento em lote
Gera visões completas e precisas dos dados históricos
Speed layer
Processamento em tempo real
Fornece visões atualizadas para dados críticos e urgentes, com baixa latência
Serving layer
Unificação
Combina visões das camadas batch e speed para consultas