As principais plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), oferecem soluções de Big Data para ajudar as empresas a coletar, armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados. As opções a seguir apresentam conjuntos de serviços que estão diretamente relacionados a soluções de Big Data oferecidas pelas plataformas de computação em nuvem elencadas acima, à exceção de uma. Assinale-a.
- A)Armazenamento de dados: AWS S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage.
Certa: S3, Blob Storage e Cloud Storage são serviços de armazenamento amplamente usados em arquiteturas de Big Data.
- B)Processamento de dados: AWS EMR, Azure HDInsight e Google Cloud DataProc.
Certa: EMR, HDInsight e DataProc são plataformas de processamento distribuído voltadas a grandes volumes de dados.
- C)Análise de Dados: AWS Athena, Azure Data Lake Analytics e Google BigQuery.
Certa: Athena, Data Lake Analytics e BigQuery são serviços de consulta e análise de dados em escala.
- D)Streaming de Dados: AWS Kinesis, Azure Stream Analytics e Google Cloud Pub/Sub.
Certa: Kinesis, Stream Analytics e Pub/Sub atendem ao processamento e ingestão de dados em tempo real.
- E)Aplicações: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service e Google App Engine.
Errada: Elastic Beanstalk, App Service e App Engine são serviços para hospedagem e gerenciamento de aplicações, não conjuntos típicos de Big Data.
Gabarito: E
Quando a banca fala em Big Data na nuvem, ela quer que voce reconheca os blocos clássicos da solução: armazenamento, processamento, análise e streaming. Em AWS, Azure e GCP isso aparece em serviços muito conhecidos, como S3/Blob/Cloud Storage para guardar dados, EMR/HDInsight/DataProc para processamento distribuído, Athena/Data Lake Analytics/BigQuery para consulta e análise, e Kinesis/Stream Analytics/Pub/Sub para dados em tempo real. Ou seja, a lógica é enxergar o papel do serviço, não apenas decorar nomes bonitos. A alternativa que foge desse conjunto é a que traz serviços voltados a hospedagem de aplicações, e não a uma solução diretamente classificada como Big Data. AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service e Google App Engine são plataformas para publicar e gerenciar aplicações web, APIs e serviços, o que é outra frente da nuvem. Elas podem até integrar com dados, mas não são, por si, o núcleo das ofertas de Big Data. Em prova, a FGV costuma misturar categorias parecidas para ver se você sabe separar infraestrutura de dados de plataforma de aplicação. Então, pense assim: se o serviço ajuda a coletar, armazenar, processar, analisar ou transmitir grandes volumes de dados, ele conversa com Big Data. Se o foco principal é subir aplicação, escalar site ou backend, a conversa muda de assunto. Por isso, o gabarito é a letra E. Ela apresenta serviços de aplicação, não um conjunto diretamente relacionado às soluções de Big Data listadas nas outras alternativas.