Elasticidade:
- Refere-se à capacidade de um sistema em nuvem de se adaptar automaticamente à demanda em tempo real.
- Imagine um elástico que se estica e se contrai conforme a necessidade.
- Vantagens:
- Otimiza o uso de recursos, pagando apenas pelo que usa.
- Maior flexibilidade para lidar com picos de demanda.
- Melhora a performance e a disponibilidade dos serviços.
- Exemplos:
- Auto-scaling de servidores em resposta a picos de tráfego.
- Aumento ou diminuição da capacidade de armazenamento conforme necessário.
Escalabilidade:
- Refere-se à capacidade de um sistema em nuvem de ser dimensionado manualmente para cima ou para baixo.
- Imagine uma escada que você pode subir ou descer para alcançar diferentes níveis.
- Vantagens:
- Permite aumentar a capacidade do sistema conforme o crescimento da empresa.
- Reduz custos ao diminuir recursos quando não utilizados.
- Oferece flexibilidade para ajustar a infraestrutura às suas necessidades.
- Exemplos:
- Adicionar mais servidores para aumentar a capacidade de processamento.
- Aumentar o espaço de armazenamento em disco.
Diferenças:
- Elasticidade: Automática e em tempo real.
- Escalabilidade: Manual e em intervalos discretos.
Analogia:
- Elasticidade: Dirigir um carro com câmbio automático.
- Escalabilidade: Dirigir um carro com câmbio manual.
Relação:
- A elasticidade é um subconjunto da escalabilidade.
- A escalabilidade pode ser implementada manualmente ou automaticamente (elasticidade).
Melhor escolha:
- Depende das suas necessidades específicas.
- Se você precisa de flexibilidade em tempo real, a elasticidade é a melhor opção.
- Se você precisa de escalabilidade manual, a escalabilidade tradicional é suficiente.
Exemplos de uso:
- Elasticidade: Sites de e-commerce que precisam lidar com picos de demanda durante feriados.
- Escalabilidade: Empresas que estão crescendo e precisam aumentar sua capacidade de armazenamento de dados.
Conclusão:
A elasticidade e a escalabilidade são recursos importantes da computação em nuvem que permitem que as empresas otimizem seus recursos, reduzam custos e melhorem a performance de seus sistemas. A escolha do modelo ideal depende das suas necessidades específicas.
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.