Um órgão público de grande porte mantém diversos sistemas corporativos responsáveis por processos administrativos, atendimento ao cidadão e gestão interna. Esses sistemas geram diariamente grandes volumes de dados, incluindo registros de auditoria, logs de aplicações, dados textuais de processos, despachos, contratos e manifestações de usuários.
Atualmente, as informações encontram-se dispersas em múltiplas bases de dados relacionais e arquivos de log, o que dificulta a realização de buscas rápidas, a correlação de eventos, a detecção de falhas operacionais e a produção de relatórios gerenciais. Consultas que envolvem textos extensos ou múltiplos critérios apresentam baixo desempenho, especialmente em períodos de pico, comprometendo a eficiência das atividades de fiscalização, auditoria e tomada de decisão.
Diante desse cenário, a administração avalia a adoção do Elasticsearch integrado a ferramentas como Logstash, Beats e Kibana. Contudo, há questionamentos sobre sua arquitetura distribuída, impactos na infraestrutura, requisitos de segurança, custos operacionais e adequação ao contexto institucional.
Considerando as informações apresentadas, elabore um parecer técnico sobre busca, indexação e análise de dados em larga escala abordando, necessariamente, os seguintes aspectos:
1) as finalidades do ElasticSearch [valor: 2,50 pontos];
2) o modelo de dados no ElasticSearch [valor: 2,50 pontos];
3) a arquitetura distribuída do ElasticSearch [valor: 2,50 pontos]; e
4) os papéis do Logstash, do Kibana e do Beats na Elastic Stack [valor: 2,00 pontos].
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Considerando as informações apresentadas, discorra sobre:
1) o conceito e a estrutura de uma rede neural (3,5 pontos);
2) as saídas, considerando w11 = 1,66; w12 = 0,83; w21 = −7,00 e w22 = 10,00, para os testes 1 (x1 = 0,0 e x2 = 0,5); 2 (x1 = 0,3 e x2 = 0,1); 3 (x1 = 0,7 e x2 = 0,3) e 4 (x1 = 0, 6 e x2 = 0,9) (6,0 pontos)
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