com suas palavras o que você entende sobre caching de aplicações REST? (Fácil) Q2. Explique brevemente o funcionamento dos dois tipos de caching. (Médio) Q3. Explique o invalidação de cache em aplicações REST e apresente uma forma de resolve-lo. (Difícil) Q1. Explique o conceito de teste de carga e estresse? (Fácil) Q2. Quais são as principais métricas utilizadas para avaliar o desempenho de uma aplicação durante um teste de carga? (Médio) Q3. Quais são as melhores práticas para realizar testes de carga em aplicações que expõem APIs REST? (Difícil)
palavras o que você entende sobre caching de aplicações REST? Caching é uma técnica que permite armazenar dados que são acessados frequentemente em memória, a fi m de reduzir o custo de complexidade da consulta dos mesmos. Hoje em dia existem diversas formas de aplicar caching em REST APIs, iniciando ao lado do servidor através de técnicas de cache local e distribuído. E também é possível habilitar o caching}ao lado cliente, onde através do uso de cabeçalhos do protocolo HTTP, é de fi nido politicas que regem o comportamento do caching, como por exemplo, o uso de versões, tempo de expiração e também de fi nir quais clientes podem armazenar os dados, no caso referindo ao navegador do usuário fi nal e/ou CDNs. “ ” Zupper Expert
realize correções de provas usando a régua de correção mais alta que você puder. Considere a seguinte questão e a seguinte resposta de um especialista: Q: Explique com suas palavras o que você entende sobre caching de aplicações REST? R especialista: Agora, considere a resposta de um aluno, fornecida abaixo. R aluno: Qual nota você daria para a resposta do aluno, levando em consideração a resposta do especialista, numa escala de 0 a 10? Devolva a resposta em um formato JSON, com uma variável 'nota', com a sua nota, e uma outra variável 'explicacao' com a explicação para esta nota. Sua explicação deve ter ao menos 20 palavras. Na explicação, identi fi que lacunas de conhecimento e explique de forma que minimize essa lacuna, utilizando exemplos reais. Caso não seja fornecida uma reposta, retorne 'Nenhuma resposta foi informada', e de nota zero. Modelo: GPT-4, Temperatura: 0.6
Q1 9 8 0.8410 Q2 9 7 0.7338 Q3 8.5 7 0.7492 Q4 9 8.5 0.8546 Q5 9 9 0.5429 Q6 9 8.5 0.8046 O aluno explicou bem o cache do lado do servidor, incluindo estratégias monolíticas e distribuídas, mas não mencionou o cache do lado do cliente. No cache do lado do cliente, os dados são armazena “ ” "O foi cirúrgico, e percebeu que minha resposta estava incompleta. Eu acredito que a nota foi mais alta do que deveria. Eu mesmo me daria uns 5.”
Q1 9 8 0.8410 Q2 9 7 0.7338 Q3 8.5 7 0.7492 Q4 9 8.5 0.8546 Q5 9 9 0.5429 Q6 9 8.5 0.8046 A resposta do aluno abordou corretamente as métricas response time, throughput e error rate, mencionou o RED Method e citou exemplos de outras situações. Contudo, poderia ter explicitado a relação dessas métricas com a experiência do usuário e mencionado métricas mais especí fi cas para outras aplicações, como índices de latência para sistemas de tempo real “ ” "Essa explicação não faz muito sentido, pois o que ela diz que não tem na resposta de fato está lá"
Similaridade de Coseno 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 Cos sim Nota Normalizada Nota ChatGPT versus Similaridade de Coseno Respostas Individuais ChatGPT versus Similaridade de Coseno 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 Cos sim Nota Normalizada Nota ChatGPT versus Similaridade de Coseno Respostas Individuais ChatGPT versus Similaridade de Coseno 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 Cos sim Nota Normalizada Nota ChatGPT versus Similaridade de Coseno Respostas Individuais ChatGPT versus Similaridade de Coseno 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 Cos sim Nota Normalizada Nota ChatGPT versus Similaridade de Coseno Q1 Q2 Q4 Q5
fi cou nuances que outras métricas não observam 3. O ChatGPT apresentou correções con fi áveis LLM4EDU: Take-aways [email protected] Twitter Web site Email
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