Questão de Tecnologia da Informação · FGV TCE-PA 2024 (nº 83)

A Arquitetura Lambda é um modelo de processamento de dados que combina a velocidade do processamento em tempo real com a precisão do processamento em lote para lidar com grandes volumes de dados. Ela usa duas camadas paralelas: uma para dados em tempo real (rápida, mas potencialmente aproximada) e outra para dados históricos (lenta, mas precisa e completa).

A) Incorreta: A arquitetura Kappa processa todos os dados (históricos e em tempo real) através de um único fluxo de processamento, não tendo uma camada de lote separada para correção. Armadilha da banca: É tentador confundir Kappa com Lambda, pois ambas lidam com Big Data e streaming, mas a Kappa simplifica, eliminando a camada de lote duplicada para correção.
B) Correta: A descrição se encaixa perfeitamente na Arquitetura Lambda, onde o processador de fluxo (camada de velocidade) fornece resultados rápidos e aproximados, e o processador em lote (camada de lote) reprocessa os mesmos dados para produzir uma visão corrigida e definitiva.
C) Incorreta: Um star schema é um modelo de organização de dados para data warehouses (tabelas de fatos e dimensões), não uma arquitetura de processamento de dados.
D) Incorreta: Um snowflake schema é uma variação do star schema, também um modelo de organização de dados para data warehouses, e não uma arquitetura de processamento.
E) Incorreta: Dados federados (polystore) referem-se à integração de dados de múltiplas fontes ou tipos de bancos de dados heterogêneos, sem a necessidade de consolidá-los fisicamente em um único local, o que é diferente de uma arquitetura de processamento em tempo real e lote.