Questões de Concurso sobre Escalabilidade

Certo

Errado

Banco de dados de séries temporais: Armazena e otimiza dados de séries temporais, como sensores e IoT.

Banco de dados chave-valor: Armazena dados em pares chave-valor, ideal para consultas simples e eficientes.

Banco de dados relacional: Armazena dados em tabelas com linhas e colunas, seguindo um modelo relacional rígido.

Banco de dados em grafo: Armazena dados como entidades interligadas por relacionamentos, ideal para análise de redes e grafos.

Banco de dados orientado a documentos: Armazena documentos completos em formato JSON ou BSON, permitindo consultas estruturadas e semiestruturadas.

Utilizar múltiplas instâncias do servidor Node.js em diferentes portas para distribuir a carga de trabalho entre elas.

Utilizar um servidor Node.js em conjunto com um servidor Apache ou Nginx como proxy reverso para distribuir requisições e balancear a carga entre várias instâncias do servidor.

Implementar um único servidor Node.js e utilizar técnicas de otimização de código para reduzir o consumo de recursos e melhorar o desempenho.

Utilizar um banco de dados NoSQL como MongoDB em vez de um banco de dados relacional para armazenar dados, visando melhorar o desempenho de consultas e operações de leitura/escrita.

ausência de qualquer estado entre uma execução e outra de um serviço Serveless.

configuração de baixa latência entre os serviços Serveless na nuvem.

grande dependência na execução na nuvem, no caso de serem utilizadas muitas funções de outras plataformas.

baixo acoplamento com a nuvem, tornando fácil mudanças para outras plataformas.

encerramento de execuções de Serveless na nuvem através de comandos externos à nuvem.

Certo

Errado

ela exige que a equipe de TI gerencie ativamente servidores, sistemas operacionais e redes para assegurar a escalabilidade e a disponibilidade do aplicativo;

em um modelo serverless, o provedor de serviços em nuvem gerencia a alocação e a escala da infraestrutura de backend automaticamente, embora isso possa resultar em custos significativamente mais elevados do que os modelos de computação tradicionais, independentemente do volume de uso;

ela permite que os desenvolvedores se concentrem exclusivamente no desenvolvimento do código e na lógica do aplicativo, sem preocupações com a infraestrutura subjacente, que é totalmente gerenciada pelo provedor de serviços em nuvem;

ela não é adequada para aplicações que exigem processamento em tempo real devido à latência introduzida pelo tempo de inicialização do ambiente de execução;

ela tem como desvantagem a impossibilidade de rodar aplicações em ambientes offline, já que depende estritamente da conexão com o provedor de serviços em nuvem para executar qualquer funcionalidade.

ajustar periodicamente o número de réplicas em um workload para corresponder a determinada utilização de recursos;

dimensionar workloads com base no número de eventos a serem processados, como a quantidade de mensagens em uma fila;

escalar workloads no horário especificado pelo usuário, viabilizando a redução do consumo de recursos fora dos horários de pico;

observar as configurações personalizadas para os workloads que definem como e quando dimensionar os recursos das réplicas gerenciadas;

observar as solicitações de recursos na criação e atualização dos pods, descartando-os quando os recursos solicitados forem diferentes da configuração ajustada.

distribuição da carga de trabalho com hardware e software de emergência de sistemas terceirizados para não inutilizar o sistema padrão.

virtualização de todos os processos emergentes através de computação em nuvem para não sobrecarregar o sistema.

aumento da capacidade do hardware ou software existente e adicionando novos servidores e mais instâncias do MySQL.

polimorfismo dos dados para otimização da carga de trabalho.

indicativos de armazenamento para a troca do disco rígido.

C# é uma linguagem interpretada, o que permite flexibilidade e facilidade de manutenção do código, além de ser executada em qualquer plataforma sem necessidade de compilação.

C# possui uma sintaxe simples e intuitiva, similar a outras linguagens como Java e C++, facilitando o aprendizado para novos desenvolvedores e agilizando o desenvolvimento do projeto.

C# é uma linguagem de baixo nível, o que garante alta performance e controle direto sobre o hardware do servidor, permitindo otimizações especificas para o ambiente de execução.

C# é uma linguagem orientada a objetos, com recursos de tipagem forte, gerenciamento automático de memória e integração com o framework .NET, o que contribui para a robustez, escalabilidade, segurança e facilidade de manutenção do sistema.

Latência.

Elasticidade.

Virtualização.

Tolerância a falhas.

Escalabilidade é o aumento de capacidade de processamento, enquanto elasticidade está relacionada ao armazenamento de dados.

Escalabilidade é utilizada para planejamento estratégico de longo prazo, enquanto elasticidade se aplica a ajustes de recursos em tempo real.

Elasticidade lida com o crescimento gradual e planejado do sistema, enquanto escalabilidade se ajusta às flutuações da demanda.

Elasticidade e escalabilidade são abordagens de curto prazo, com o objetivo de ajustar recursos aos picos de demanda.

Um sistema de computação em nuvem escalável horizontalmente será necessariamente elástico.

Banco de Dados Relacional (SQL): Utilizar um banco de dados relacional, como MySQL ou PostgreSQL, que oferece consistência transacional, integridade referencial e consultas complexas através de SQL.

Banco de Dados NoSQL (Documentos): Utilizar um banco de dados NoSQL baseado em documentos, como MongoDB, que permite flexibilidade no armazenamento de dados e é adequado para grandes volumes de dados não estruturados.

Banco de Dados em Nuvem: Utilizar um serviço de banco de dados gerenciado em nuvem, como Amazon RDS ou Google Cloud SQL, que oferece escalabilidade automática, backups automatizados e alta disponibilidade.

Armazenamento em Cache Distribuído: Utilizar uma solução de cache distribuído, como Redis ou Memcached, para armazenar dados frequentemente acessados, melhorando o desempenho do sistema, mas com limitações na persistência de dados.

Banco de Dados Relacional Local: Utilizar um banco de dados relacional instalado localmente nos servidores da empresa, garantindo controle total sobre a infraestrutura, mas com desafios de escalabilidade e manutenção.

Certo

Errado

A capacidade de um único servidor é aumentada adicionando mais recursos de hardware, como CPU e memória.

Oferece maior tolerância a falhas, pois permite distribuir a carga de trabalho entre múltiplos servidores, reduzindo o impacto da falha de um único servidor.

Escala o hardware através de servidores blade disponíveis em um data center.

Traz robustez graças ao uso horizontal de discos RAID encadeados, aumentando a redundância e consequentemente a disponibilidade de dados.

Não suporta a adição de novos servidores, sendo necessário substituir os servidores existentes por modelos mais poderosos para aumentar a capacidade.

Dificuldade na comunicação entre os microsserviços devido à baixa latência.

Dependência de um único ponto de falha devido à descentralização dos serviços.

Coordenação de transações distribuídas e consistência de dados entre os microsserviços.

Necessidade de hardware de alta capacidade para suportar a escalabilidade vertical dos microsserviços.

SMP.

SDN.

scale-up.

scale-out.

scale-in.

aumento da quantidade de servidores.

aumento da quantidade de recursos no mesmo servidor.

aumento da disponibilidade.

diminuição da fragmentação.

montagem de cluster em rack U.