Questão de Sistemas Operacionais — Gerência do Processador — FGV 2024
Sistemas Operacionais›Gerência do Processador
Código
fg097436
Banca
FGV
Órgão
TCE-PA
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo - Área de Informática - Administrador de Banco de Dados
Nessa arquitetura, o processador de fluxo consome os eventos e rapidamente produz uma atualização aproximada da visualização; o processador em lote consome o mesmo conjunto de eventos posteriormente e produz uma versão corrigida da visualização derivada.A arquitetura em questão é
Akappa.
Blambda.
Cstar schema.
Dsnowflake.
Ede dados federados (polystore).
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GabaritoB — lambda.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Arquitetura Lambda
Gabarito: letra B. A arquitetura descrita no enunciado é a Lambda, que combina um processamento de fluxo (stream processing) para fornecer rapidamente uma visão aproximada e um processamento em lote (batch processing) para corrigir e consolidar os dados posteriormente. Essa combinação é a essência da arquitetura Lambda, proposta por Nathan Marz.
A banca testa o conhecimento sobre arquiteturas de processamento de dados em tempo real. A pegadinha está na alternativa A (Kappa), que também processa fluxos, mas não utiliza a camada em lote — apenas streaming. Distrações com modelos de dados (star schema, snowflake) e integração de fontes (dados federados) são comuns.
Alternativa A — ❌ Incorreta
A arquitetura Kappa simplifica a Lambda eliminando a camada batch, processando tudo como streaming. O enunciado menciona explicitamente o processador em lote posterior, o que não se aplica ao Kappa.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A arquitetura Lambda é a que atende exatamente à descrição: uma camada de velocidade (stream) para respostas rápidas e uma camada batch para correção e precisão. É o padrão mais conhecido nesse contexto.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Star schema é um modelo dimensional de data warehouse, com uma tabela fato central e tabelas dimensão. Não se relaciona com processamento de fluxo/lote.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Snowflake schema é uma variação do star schema com dimensões normalizadas, também do contexto de modelagem de dados, não de processamento de eventos.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Dados federados (polystore) refere-se à integração de múltiplas fontes de dados heterogêneas como se fossem uma única base. Não é uma arquitetura de processamento de fluxo/lote.
PEGA ESSA DICA!
Memorize que a arquitetura Lambda = stream + batch; Kappa = apenas stream. Em provas, fique atento aos termos "aproximada/atualização rápida" (stream) e "corrigida/lote posterior" (batch).