Modelos de serviço de computação em nuvem, como IaaS, PaaS e SaaS, oferecem diferentes níveis de gerenciamento e controle para o usuário. Cada modelo é adequado a necessidades específicas, e a escolha certa depende do seu objetivo e nível de expertise técnico.
Aqui está uma explicação resumida de cada modelo:
IaaS (Infraestrutura como serviço):
- Você aluga recursos básicos de computação, como servidores, armazenamento e rede, do provedor.
- É como alugar um terreno vazio para construir sua própria casa.
- Você tem total controle e responsabilidade sobre a infraestrutura, incluindo a instalação e gerenciamento de sistemas operacionais, software e aplicativos.
- Exige alto conhecimento técnico para gerenciar.
- Exemplos: Amazon EC2, Microsoft Azure Virtual Machines.
PaaS (Plataforma como serviço):
- Oferece um ambiente de desenvolvimento e implantação completo na nuvem, incluindo hardware, sistemas operacionais e ferramentas de desenvolvimento.
- É como alugar um terreno com uma casa pré-construída, mas você pode personalizá-la por dentro.
- Você não precisa se preocupar com a infraestrutura subjacente, mas tem controle sobre o software e aplicativos que implanta.
- Adequado para empresas que querem desenvolver e implantar aplicativos rapidamente sem gerenciar a infraestrutura.
- Exemplos: Google App Engine, Microsoft Azure App Service.
SaaS (Software como serviço):
- Software pronto para uso acessível pela internet, sem necessidade de instalação local.
- É como alugar um apartamento mobiliado e pronto para morar.
- Você não tem controle sobre a infraestrutura ou o software, apenas o acesso e uso da aplicação.
- Ideal para empresas que precisam de software específico sem o custo e complexidade de gerenciamento e manutenção.
- Exemplos: Gmail, Salesforce, Dropbox.
Cada modelo oferece vantagens e desvantagens, e a melhor escolha depende das suas necessidades específicas. É importante avaliar fatores como custo, flexibilidade, segurança e expertise técnica ao escolher o modelo de serviço de nuvem ideal para o seu negócio.
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.