| Aspecto | Banco de Dados Tradicional | DBaaS (Database as a Service) |
|---|---|---|
| Responsabilidade | Você | Provedor de nuvem |
| Gerenciamento | Você | Provedor de nuvem |
| Infraestrutura | Você compra, instala e configura | Provedor de nuvem gerencia |
| Software do banco de dados | Você instala e configura | Provedor de nuvem instala e configura |
| Segurança | Você é responsável | Provedor de nuvem é responsável |
| Escalabilidade | Manual | Automática |
| Custo | Alto investimento inicial | Pague conforme o uso |
| Complexidade | Alta | Baixa |
| Ideal para | Empresas com expertise em gerenciamento de bancos de dados | Empresas que desejam simplicidade e escalabilidade |
Resumo:
- Banco de dados tradicional: Você tem mais controle, mas precisa investir em infraestrutura e gerenciamento.
- DBaaS: O provedor de nuvem gerencia tudo, mas você tem menos controle.
Qual escolher?
Depende de suas necessidades e prioridades. Se você busca simplicidade e escalabilidade, o DBaaS é a melhor opção. Se você precisa de mais controle e personalização, o banco de dados tradicional pode ser mais adequado.
Considere também:
- Seu orçamento: O DBaaS geralmente é mais barato a longo prazo, mas pode ter custos de migração.
- Sua expertise: Se você não tem expertise em gerenciamento de bancos de dados, o DBaaS é a melhor opção.
- Suas necessidades de segurança: O DBaaS pode ser menos seguro que um banco de dados tradicional, se você precisa de alto nível de segurança, o banco de dados tradicional pode ser a melhor opção.
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.