Cloud Data Management - Semana 6

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Quiz de gestión de datos en la nube

Créé par

Cristian Javier Saltos Ponce

Ecuador

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Holger Zambrano 21 Juin 2026	% 100	01:33
2	Luis Alberto Caguana Cepeda 15 Juin 2026	% 100	01:46
3	Wilson Salinas 16 Juin 2026	% 100	01:58
4	Dorian Zambrano 29 Juin 2026	% 100	01:58
5	Felipe Torres Lopez 15 Juin 2026	% 100	02:20
6	Erick Flores 16 Juin 2026	% 100	03:01
7	Cristian Javier Saltos Ponce 15 Juin 2026	% 100	03:10
8	César Vásquez GSM Hnos. Vásquez 29 Juin 2026	% 100	03:33
9	Christian Morales 22 Juin 2026	% 100	03:44
10	Luis Ribera 22 Juin 2026	% 100	03:57

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Cloud Data Management - Semana 6


Cloud Data Management - Semana 6Version en ligne Quiz de gestión de datos en la nube par Cristian Javier Saltos Ponce 1 1. ¿Qué servicio es ideal para analizar grandes volúmenes de datos y logs en la nube? a Compute Engine b Firestore c BigQuery d Cloud SQL 2 2. ¿Qué tipo de procesamiento es más adecuado para datos que llegan constantemente (streaming)? a Almacenamiento en frío b Procesamiento batch sin streaming c Procesamiento por lotes d Procesamiento en streaming 3 3. ¿Qué afirmación describe mejor la analítica en la nube frente a la tradicional? a La nube permite escalar almacenamiento y cómputo con servicios gestionados b Es igual a on-premise para costos c Requiere hardware propio d No cambia la arquitectura de datos 4 4. ¿Cuál no es un caso de uso típico de BigQuery en entornos académicos o empresariales? a Análisis de logs de sistemas b Procesar transacciones OLTP en tiempo real con Cloud SQL c Análisis de ventas históricas d Procesamiento de grandes conjuntos de datos académicos 5 5. ¿Qué servicio es adecuado para consulta y procesamiento de datos a gran escala para analítica? a Cloud Functions b Firestore c BigQuery d Cloud SQL 6 6. ¿Cuándo es apropiado usar Cloud SQL? a Análisis de streams en tiempo real puro b Carga de grandes datos no estructurados c Modelos relacionales administrados para apps web o APIs d Almacenamiento de documentos para móvil offline 7 7. ¿Para qué tipo de aplicación es ideal Firestore? a Análisis masivo de logs b OLTP puramente relacional c Almacenamiento de grandes datos en tablas d Aplicaciones NoSQL con datos semi estructurados y offline 8 8. ¿Cuál afirmación describe mejor una diferencia clave entre bases relacionales y NoSQL? a NoSQL es más flexible ante estructuras cambiantes b Relacionales son inmutables c Relacionales no permiten transacciones d NoSQL siempre es más rápido para todas las queries 9 9. ¿Cuál es un caso de uso adecuado para Firestore? a Análisis histórico de ventas masivas b Registro en tiempo real de eventos de una app móvil con actualizaciones en vivo c Cálculos agregados de big data en batch d Almacenamiento de imágenes sin estructura 10 10. ¿Qué criterio ayuda a elegir entre BigQuery, Cloud SQL y Firestore? a Costo fijo por tamaño b Necesidad de nube híbrida c Tipo de carga: analítica vs transaccional d Compatibilidad con Windows Explicación 1 BigQuery ofrece analítica escalable de grandes volúmenes; SQL para consultas y no requiere gestionar infra. 2 El streaming permite análisis en tiempo real o casi real frente a datos que llegan continuamente. 3 La nube separa almacenamiento y cómputo y ofrece servicios gestionados para analítica. 4 BigQuery es para analítica; transacciones OLTP son dominio de bases de datos relacionales como Cloud SQL. 5 BigQuery está optimizado para análisis y consultas sobre datasets grandes. 6 Cloud SQL maneja modelos relacionales con administración y escalado moderado. 7 Firestore brilla en apps móviles/web con datos noSQL y sincronización offline. 8 NoSQL ofrece esquema flexible; las relacionales ofrecen ACID y estructuras definidas. 9 Firestore funciona bien para datos de usuario en apps y actualizaciones en tiempo real. 10 Para analítica grande, BigQuery; para transacciones, Cloud SQL o Firestore según estructura.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par Cristian Javier Saltos Ponce

1. ¿Qué servicio es ideal para analizar grandes volúmenes de datos y logs en la nube?

2. ¿Qué tipo de procesamiento es más adecuado para datos que llegan constantemente (streaming)?

3. ¿Qué afirmación describe mejor la analítica en la nube frente a la tradicional?

4. ¿Cuál no es un caso de uso típico de BigQuery en entornos académicos o empresariales?

5. ¿Qué servicio es adecuado para consulta y procesamiento de datos a gran escala para analítica?

6. ¿Cuándo es apropiado usar Cloud SQL?

7. ¿Para qué tipo de aplicación es ideal Firestore?

8. ¿Cuál afirmación describe mejor una diferencia clave entre bases relacionales y NoSQL?

9. ¿Cuál es un caso de uso adecuado para Firestore?

10. ¿Qué criterio ayuda a elegir entre BigQuery, Cloud SQL y Firestore?

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