Questão de Arquitetura de Software — Arquitetura em camadas — FGV 2025
Arquitetura de Software›Arquitetura em camadas
Código
fg118911
Banca
FGV
Órgão
Prefeitura de Rio de Janeiro - RJ
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Gestor de Segurança Municipal
A arquitetura Lambda oferece uma base tecnológica estratégica para integrar, processar e analisar grandes volumes de dados provenientes de fontes heterogêneas. Ao combinar formas distintas de processamento, essa arquitetura viabiliza uma inteligência situacional contínua, fortalecendo a tomada de decisão baseada em evidências e a interoperabilidade entre os órgãos municipais.Das camadas disponíveis na arquitetura lambda, é correto afirmar que a camada de
Alote (batch layer) possuem alta latência de atualização, um dos compromissos de um sistema de big data.
Blote (batch layer) suporta atualizações fragmentadas e leituras aleatórias.
Cserviço (servicing layer) armazena um conjunto principal de dados imutável e crescente.
Dvelocidade (speed layer) realiza computação incremental e trabalha apenas com dados recentes.
Evelocidade (speed layer) por definição recomputa as visões de dados do zero.
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GabaritoD — velocidade (speed layer) realiza computação incremental e trabalha apenas com dados recentes.
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: camadas
Gabarito: letra D. Na arquitetura Lambda, a camada de velocidade (speed layer) é responsável pelo processamento em tempo real, realizando computação incremental sobre dados recentes, enquanto a camada de lote (batch layer) gerencia o conjunto de dados imutável e produz visões a partir de recomputação completa.
A banca testa o conhecimento das responsabilidades de cada camada, sendo comum a troca de atribuições entre batch e speed.
Camada
Função Principal
Característica de Processamento
Tipo de Dados
Latência
Lote (Batch Layer)
Gerenciar o conjunto de dados mestre e produzir visões
Recomputação completa do zero
Imutáveis e históricos
Alta
Velocidade (Speed Layer)
Processar dados em tempo real
Computação incremental
Recentes (streaming)
Baixa
Serviço (Serving Layer)
Disponibilizar visões para consulta
Indexação e disponibilização
Visões pré-computadas (batch + speed)
Baixa
Arquitetura Lambda: Batch layer (Dados imutáveis e crescentes, Recomputa visões do zero, Alta latência); Speed layer (Computação incremental, Dados recentes (streaming), Baixa latência); Serving layer (Disponibiliza visões, Consultas de baixa latência)
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que a camada de lote possui alta latência de atualização e que isso é um compromisso de sistemas big data. A alta latência é de fato uma característica da camada batch, mas não é um "compromisso" desejável — é uma limitação que a arquitetura Lambda busca contornar com a camada speed. Além disso, a redação pode dar a entender que é algo positivo ou inevitável, o que é impreciso.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que a camada de lote suporta atualizações fragmentadas e leituras aleatórias. Na verdade, a camada batch trabalha com conjuntos de dados imutáveis e processamento completo — ela não é projetada para atualizações incrementais nem para leituras aleatórias eficientes; essas funções são da camada de velocidade e da camada de serviço, respectivamente.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que a camada de serviço (serving layer) armazena um conjunto principal de dados imutável e crescente. Esse é o papel da camada de lote (batch layer). A camada de serviço tem a função de disponibilizar as visões pré-computadas (tanto da batch quanto da speed) para consultas de baixa latência, não de armazenar o dataset mestre imutável.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A camada de velocidade (speed layer) de fato realiza computação incremental, processando apenas dados recentes (em streaming) para gerar visões de baixa latência, enquanto os dados históricos são tratados pela camada de lote. Essa é a definição clássica da arquitetura Lambda.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirma que a camada de velocidade recomputa as visões de dados do zero. Essa é a função da camada de lote (batch layer). A speed layer faz computação incremental sobre novos dados, não recomputa tudo.
NÃO CAIA NESSA!
A banca inverte as responsabilidades entre batch layer e speed layer. O candidato que confunde as camadas pode cair nas alternativas C e E, que atribuem à speed o que é da batch e vice-versa. Lembre-se: batch = dados imutáveis, recomputação do zero; speed = dados recentes, computação incremental.