Como Desenvolver

Como a segurança é gerenciada na nuvem?

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Pense na segurança na nuvem como um sistema de segurança em um condomínio. Cada casa (ou seja, cada dado ou aplicativo) tem suas próprias fechaduras e sistemas de segurança, mas também existem câmeras de segurança e guardas de segurança monitorando todo o condomínio. Da mesma forma, na nuvem, cada dado ou aplicativo tem suas próprias medidas de segurança, além das medidas de segurança implementadas pelo provedor de serviços em nuvem.

  1. Controles de acesso: Os usuários são fornecidos com IDs de usuário e senhas para garantir que apenas pessoas autorizadas tenham acesso aos dados.
  2. Criptografia: Os dados são criptografados durante a transmissão e enquanto estão em repouso para protegê-los de serem acessados por pessoas não autorizadas.
  3. Firewalls: Os firewalls são usados para proteger os dados contra ameaças externas, permitindo apenas tráfego autorizado.
  4. Detecção e prevenção de intrusões: Os sistemas de detecção e prevenção de intrusões são usados para identificar e prevenir atividades maliciosas.
  5. Gerenciamento de identidade e acesso (IAM): O IAM permite que as organizações gerenciem o acesso a recursos na nuvem de maneira segura.

A segurança na nuvem é fundamental para proteger dados, aplicativos e infraestrutura em ambientes de computação em nuvem. Ela garante a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos recursos, mitigando riscos de acessos não autorizados, uso indevido e outras ameaças cibernéticas.

Conclusão:

A segurança na nuvem é um processo contínuo que exige atenção constante. Ao implementar as medidas de segurança adequadas e seguir as práticas recomendadas, você pode proteger seus dados e recursos na nuvem e minimizar os riscos de segurança.

Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos

1 Big Data.

1.1 Definição de Big Data.

1.2 Bancos de dados na nuvem.

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 Data Warehouse.

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.

3.3 Métodos de Data Mining.

3.4 Pré-processamento de dados.

3.5 Mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções.

3.6 Visualização de Dados.

4 Aprendizado de máquina.

4.1 Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

4.2 Algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento.

5 Estatística.