Questões de Sistemas Operacionais - Clusters para Concurso

O Docker tornou muito mais fácil para os desenvolvedores entender e usar a tecnologia de contêineres. Para isso, oferece diversos recursos ou ferramentas, dentre as quais encontram-se:

I. Ferramenta de clustering e scheduling para contêineres do Docker, que permite que os administradores e desenvolvedores de TI possam estabelecer e gerenciar um cluster de nós do Docker como um único sistema virtual.

II. Reúne instruções necessárias para construir uma imagem de contêiner.

III. Aplicativo para plataforma Mac ou Windows que permite criar e compartilhar microsserviços e containerized applications. Inclui diversas ferramentas como o cliente Docker, o Docker Compose, o Docker Content Trust, o Kubernetes e o Credential Helper.

Os itens I, II e III correspondem, correta e respectivamente, a  

Assinale a alternativa correspondente à plataforma open-source, criada com o objetivo de realizar operações de desenvolvimento de containers, escabilidade e automação, entre os clusters de hosts, que é modular e pode ser utilizada em qualquer arquitetura de desenvolvimento. 

O Kubernetes é utilizado para automatizar o gerenciamento de aplicativos em contêiner. A respeito do Kubernetes, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Utiliza pod para criar um ambiente de teste local.
( ) Usa volumes como máquinas de processamento.
( ) Tem kubectl como interface de linha de comando.
( ) Trata-se de produto comercial, de código fechado.

Assinale a sequência correta. 

Um Técnico está participando de um projeto de microsserviços distribuídos onde centenas de contêineres são utilizados. Para fazer a orquestração destes contêineres, ou seja, a coordenação e o monitoramento, ele precisa utilizar um recurso que possa permitir que a atualização da aplicação em um contêiner não interrompa o serviço. O recurso sugerido corretamente por ele, nesse caso, foi o

Sobre Apache Spark, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Similar a linguagem SQL, Spark SQLfunciona de maneira similar ao Hive, que converte códigos SQL para Map Reduce Java.
II. Spark Streaming é uma extensão do Spark, voltada para processamento de dados em tempo real, apresentando diversas propriedades interessantes, entre elas, podemos destacar a escalabilidade e a tolerância a falhas, processamento único e a possível integração entre processos batch e em tempo real.
III. O MLLib consiste em uma biblioteca de códigos de machine learning prontos e disponíveis para uso, funcionando de forma muito parecida aos pacotes do R ou ao numpy e ao scikit-learn do python.
IV. O GraphX, foi desenvolvido com o intuito de substituir os sistemas especializados de grafos que foram feitos para Hadoop, permitindo a análise e processamento de grafos em paralelo.