Imagine que você tem uma fábrica de chocolates. No início, você faz tudo manualmente, mas à medida que a demanda aumenta, você precisa de mais recursos. Então, você decide comprar mais máquinas e contratar mais pessoas. Mas e se a demanda diminuir? Você ficará com recursos ociosos.
Agora, imagine se você pudesse alugar uma fábrica de chocolates sempre que precisasse, com todas as máquinas e pessoas necessárias, e devolvê-la quando não precisasse mais. Isso seria ótimo, certo? É exatamente isso que a computação em nuvem faz!
Explicação
A computação em nuvem é um modelo de computação que permite acesso on-demand a um conjunto compartilhado de recursos de computação configuráveis (por exemplo, redes, servidores, armazenamento, aplicativos e serviços) que podem ser rapidamente provisionados e liberados com esforço mínimo de gerenciamento ou interação do provedor de serviços.
Existem três principais tipos de serviços de computação em nuvem:
- IaaS (Infraestrutura como Serviço): Aqui, você aluga a infraestrutura de TI, como servidores e sistemas operacionais.
- PaaS (Plataforma como Serviço): Aqui, você aluga tudo o que precisa para desenvolver e entregar um aplicativo ou serviço, incluindo sistemas operacionais, programação, execução, banco de dados, web servers e desenvolvimento de ferramentas.
- SaaS (Software como Serviço): Aqui, você usa um aplicativo completo executado e mantido pelo provedor de serviços.
80/20
Aqui estão os conceitos-chave que representam 80% do entendimento sobre a computação em nuvem:
- Modelos de serviço (IaaS, PaaS, SaaS)
- Modelos de implantação (pública, privada, híbrida)
- Elasticidade e escalabilidade
- Virtualização
- Segurança na nuvem
Ponto Cego
Algumas perguntas para refletir:
- Quais são as vantagens e desvantagens da computação em nuvem?
- Como a segurança é gerenciada na nuvem?
- Como a computação em nuvem afeta o papel dos profissionais de TI nas organizações?
Assunto Relacionado
Um tópico relacionado à computação em nuvem é a “computação de borda”.
Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos
1 Big Data.
1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.
1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.
1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.
1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
2.1 Definição e características de um Data Warehouse.
2.2 Data Mart.
2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.
2.4 Modelagem Multidimensional.
2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.
2.6 Projeto de Data Warehouse.
2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).
3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.
3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
3.2 Metodologia de KDD.
3.4 Pré-processamento de dados.
5 Estatística.