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Banco de Dados · FGV · 2022

Questão comentada de Banco de Dados

A ferramenta de desenvolvimento e depuração, utilizada no Kibana 7.0, que permite que um analista faça parser de dados não estruturados presentes em diferentes tipos de arquivos de logs de servidores web ou de banco de dados se denomina

Gabarito: E

No ecossistema do Kibana, a ideia aqui é transformar texto bagunçado em algo que a máquina consiga entender. Quando os logs chegam cheios de mensagens soltas, padrões repetidos e campos misturados, você precisa de uma ferramenta de parsing para extrair as partes importantes, como data, IP, usuário e evento. É exatamente nesse ponto que entra o Grok: ele usa padrões para reconhecer e separar trechos de texto não estruturado em campos úteis para análise. Pense nele como um “detetive de log”. Em vez de ler linha por linha manualmente, você define um padrão e ele quebra o conteúdo em pedaços organizados. Isso é muito usado em logs de servidores web, aplicações e bancos de dados, especialmente quando o dado original não vem em formato tabelado. No contexto do Elastic Stack, o Grok é amplamente associado ao Logstash, mas a técnica de parsing é o que a questão quer cobrar. Por isso, o gabarito é a letra E. O enunciado descreve exatamente a funcionalidade de parser de dados não estruturados, e Grok é a ferramenta/padrão clássico para esse trabalho. Se a banca falar em “extrair campos de textos de log”, desconfie imediatamente de Grok antes de sair marcando qualquer opção com nome parecido.

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