Questões de Concurso para Tribunal

Q3869757

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869757 Governança de TI

A assessoria de inteligência artificial do Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro quer criar um assistente jurídico, utilizando modelos de inteligência artificial generativa, para apoiar juízes na elaboração de decisões e minutas de sentenças para processos judiciais.
De acordo com os princípios do COBIT® 2019, para garantir a qualidade dos dados analíticos, um sistema de governança deve:

A

ser estático, para assegurar a completude dos dados;

B

unificar as atividades e estruturas de governança e gestão para assegurar a segurança dos dados;

C

ser adaptado às necessidades da área de tecnologia da informação para assegurar a relevância dos dados;

D

ser construído a partir de vários componentes que podem ser de diferentes tipos e que funcionam juntos de forma holística;

E

abranger as funções da área de tecnologia da informação, onde a informação é processada, para assegurar a completude dos dados.

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Q3869756

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869756 Direito Digital

O TJRJ está desenvolvendo um sistema cujas operações envolverão o tratamento de dados pessoais. A fim de garantir a conformidade com a Lei nº 13.709/2018, o módulo B do sistema deve observar especificamente o princípio da LGPD que assegura que o tratamento seja compatível com os fins informados ao titular, de acordo com o contexto do tratamento.
O princípio da LGPD especificamente observado pelo módulo B é o da:

A

finalidade;

B

prevenção;

C

adequação;

D

necessidade;

E

transparência

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Q3869755

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869755 Gerência de Projetos

A empresa Y está desenvolvendo uma plataforma de e-commerce para uma empresa de vendas online. Com base nos testes de usabilidade e feedback do usuário, a equipe de desenvolvimento decidiu efetuar alterações nas funcionalidades, sendo que algumas delas resultariam em mudanças no escopo original.
Ao levar esse fato ao gerente de projetos, a equipe usou o PMBOK para justificar as alterações com base no princípio do(a):

A

foco em valor;

B

liderança servidora;

C

pensamento sistêmico;

D

adaptação e resiliência;

E

colaboração e engajamento.

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Q3869754

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869754 Engenharia de Software

O departamento de TI de uma escola está desenvolvendo um Sistema de Gestão Escolar usando a metodologia ágil. Depois de definido 90% do escopo do projeto, o diretor da escola solicitou uma mudança significativa no escopo com a alegação de que a nova funcionalidade tinha se tornado prioridade.
A equipe ágil deve lidar com essa demanda:

A

aceitando a mudança apenas após o término do projeto;

B

recusando a mudança, pois ela compromete o planejamento inicial;

C

avaliando a solicitação junto ao Product Owner e adaptando o backlog;

D

cobrando uma taxa adicional e incluindo a funcionalidade sem discussão;

E

suspendendo o projeto até que todas as mudanças sejam definidas.

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Q3869752

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869752 Estatística

Uma equipe de ciência de dados está desenvolvendo um modelo de classificação de inadimplência em um conjunto de dados tabular com informações numéricas e categóricas de clientes (renda, idade, histórico de crédito, limite etc.).
O conjunto está fortemente desbalanceado: apenas 3% dos registros pertencem à classe denominada inadimplente. O time deseja aumentar a quantidade de exemplos da classe minoritária sem simplesmente duplicar registros existentes, gerando novas amostras sintéticas entre os pontos reais da classe positiva, para reduzir o risco de overfitting associado ao oversampling ingênuo.
A técnica de balanceamento de classes adequada para esse cenário é:

A

SMOTE;

B

oversampling aleatório da classe minoritária;

C

undersampling aleatório da classe majoritária;

D

data augmentation baseada em ruído gaussiano na classe minoritária;

E

ajuste de pesos de classe (class weights) no algoritmo de aprendizado.

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Q3869751

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869751 Engenharia de Software

Um laboratório de pesquisa médica está desenvolvendo um sistema de inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico de uma doença de pele extremamente rara. O maior desafio do projeto é a escassez de dados: a equipe possui apenas 300 imagens dermatoscópicas rotuladas da doença, quantidade insuficiente para treinar uma rede neural convolucional (CNN) complexa do zero sem causar sobreajuste (overfitting).
Para contornar essa limitação, os cientistas de dados decidiram utilizar um modelo de arquitetura robusta (como a ResNet-50), que já foi previamente treinado em milhões de imagens genéricas do banco de dados ImageNet. A estratégia adotada consiste em manter os pesos das camadas iniciais da rede inalterados (congelados), aproveitando a capacidade do modelo de reconhecer formas e texturas, e treinar apenas as últimas camadas para distinguir a lesão de pele específica.
Essa técnica de reaproveitamento de conhecimento prévio de um domínio para resolver um problema em outro domínio com poucos dados é denominada:

A

Data Augmentation (aumento de dados);

B

Transfer Learning (Aprendizado por Transferência);

C

Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço);

D

Unsupervised Clustering (Agrupamento Não Supervisionado);

E

Dimensionality Reduction (Redução de Dimensionalidade).

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Q3869750

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869750 Estatística

Um cientista de dados treinou três modelos para prever evasão escolar usando dados de 12.000 alunos de 2019-2023: Random Forest, XGBoost e Regressão Logística. Para avaliar os modelos, dividiu o dataset em 70% treino e 30% teste, treinou cada modelo no conjunto de treino e reportou as seguintes acurácias no teste: RF=89%, XGBoost=91%, Logística=82%. Com base nesses resultados, foi recomendado o XGBoost para produção.
A avaliação dessa metodologia de validação é:

A

correta, pois a divisão 70/30 é padrão da indústria e a acurácia no teste é métrica adequada para classificação binária;

B

incorreta, porque single train-test split pode gerar resultado otimista por sorte na divisão; deveria usar k-fold cross-validation para estimar performance média e variância;

C

correta, desde que a divisão preserve a proporção de classes (stratified split) e que o conjunto de teste não tenha vazamento de dados do treino;

D

incorreta, pois séries temporais (2019-2023) exigem validação temporal forward-chaining, e não split aleatório que viola ordenação temporal;

E

correta para seleção preliminar, mas produção exige validação em dados totalmente novos (holdout set separado) não vistos durante o desenvolvimento.

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Q3869749

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869749 Banco de Dados

Diferentes sistemas produzem dados em formatos variados, que podem ser classificados em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
Nesse contexto, relacione os tipos de dados às suas respectivas descrições.
1. Dados estruturados
2. Dados semiestruturados
3. Dados não estruturados
( ) Gravações em áudio e vídeo de audiências públicas, armazenadas em arquivos MP4, acompanhadas apenas de nome do arquivo e data de criação.
( ) Registros de protocolo eletrônico armazenados em tabelas de banco de dados relacional, com campos bem definidos (número do processo, data, unidade, assunto) e chaves primárias/estrangeiras.
( ) Arquivos de log de acesso ao portal de serviços do governo, registrados em formato JSON, contendo campos como timestamp, user_id, endpoint, status_code, com alguns campos opcionais variando conforme o tipo de requisição.
A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

3, 1 e 2;

E

3, 2 e 1.

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Q3869748

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869748 Estatística

Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.

Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:

Imagem associada para resolução da questão

obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:

A

Erro Médio Absoluto (MAE);

B

Erro Quadrático Médio (MSE);

C

Coeficiente de Determinação (R²);

D

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);

E

Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).

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Q3869747

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869747 Engenharia de Software

Uma fintech desenvolveu um pipeline ponta a ponta (end-to-end) de machine learning para detecção de fraudes em transações financeiras.
O pipeline inclui as seguintes etapas:
(1) ingestão de dados em tempo real via streaming;
(2) feature engineering com agregações temporais (médias móveis de 7 e 30 dias);
(3) predição usando um modelo de gradient boosting;
(4) deployment em arquitetura de microsserviços.
Após três meses em produção, o time de MLOps observou degradação gradual no F1-score de 0.89 para 0.72, enquanto o monitoramento revelou que as distribuições das features agregadas apresentavam mudanças estatisticamente significativas (p < 0.01 no teste de Kolmogorov-Smirnov), embora as features brutas individuais permanecessem estáveis.
Considerando as melhores práticas de pipelines de ML em produção e estratégias de deployment, a equipe deve:

A

descartar as features agregadas temporais do pipeline, pois são a causa do data drift observado, e retreinar o modelo usando apenas as features brutas individuais que permaneceram estáveis;

B

implementar apenas alertas de monitoramento mais sensíveis para detectar drift precocemente, mantendo o pipeline atual inalterado, pois o F1-score de 0.72 ainda é considerado aceitável para aplicações de detecção de fraudes em produção;

C

adotar estratégia de deployment blue-green para testar um novo modelo treinado com dados recentes em paralelo com o modelo atual, direcionando gradualmente o tráfego para o novo modelo enquanto monitora métricas de desempenho e features drift;

D

implementar um sistema de retreinamento automático com janela deslizante que periodicamente atualiza o modelo com dados recentes, mantendo as features agregadas mas recalculando-as sobre períodos mais curtos para reduzir latência conceitual;

E

aumentar a complexidade do modelo substituindo gradient boosting por deep learning com redes neurais recorrentes, pois modelos mais complexos são mais robustos a drift e podem capturar padrões temporais automaticamente sem feature engineering.

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Q3869746

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869746 Ciência e Tecnologia

Uma empresa de e-commerce implantou um modelo de machine learning para prever a probabilidade de churn, métrica que indica a rotatividade ou evasão de clientes. Após seis meses em produção, a equipe de dados observou que, embora as distribuições estatísticas das features de entrada permanecessem estáveis (mesmas médias, mesmos desvios-padrão e mesmas distribuições), o relacionamento entre essas features e a variável-alvo (churn) havia mudado significativamente devido a alterações no comportamento dos consumidores causadas por novas políticas de fidelização da empresa.
Diante desse cenário, é correto afirmar que o modelo:

A

requer apenas ajustes nos hiperparâmetros através de validação cruzada com os dados históricos originais, mantendo a mesma arquitetura e features do pipeline de produção atual;

B

está sofrendo de concept drift, uma vez que a relação entre as features e o target mudou, requerendo retreinamento do modelo com dados recentes que reflitam o novo comportamento dos clientes;

C

não apresenta problemas, pois as distribuições estatísticas das features permanecem estáveis, e mudanças em políticas internas da empresa não afetam a capacidade preditiva de modelos já treinados;

D

está sofrendo de data drift, pois as características dos dados de entrada mudaram ao longo do tempo, sendo necessário realizar feature engineering adicional para capturar as novas políticas de fidelização;

E

apresenta tanto data drift quanto concept drift simultaneamente, sendo necessário reprojetar completamente o pipeline de machine learning incluindo nova coleta de dados e arquitetura de modelo.

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Q3869745

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869745 Estatística

O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:

A

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;

B

a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;

C

a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;

D

modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;

E

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.

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Q3869744

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869744 Engenharia de Software

O aprendizado de máquina (machine learning) é frequentemente categorizado em diferentes paradigmas, dependendo da natureza dos dados disponíveis e do problema a ser resolvido. Dois dos tipos mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:

A

o algoritmo opera sobre dados que não possuem classificação prévia, buscando encontrar padrões ou estruturas ocultas por conta própria;

B

o conjunto de dados de treinamento contém pares de dados de entrada e seus respectivos rótulos (labels) ou respostas corretas desejadas;

C

o sistema aprende através da interação com um ambiente dinâmico, recebendo sinais de recompensa ou punição baseados em suas ações;

D

o objetivo principal é sempre reduzir a dimensionalidade dos dados para facilitar a visualização, ignorando as variáveis de saída;

E

não é necessário separar os dados em conjuntos de treino e teste, visto que a validação ocorre simultaneamente ao processamento.

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Q3869740

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869740 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q3869739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869739 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3869738

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869738 Banco de Dados

Uma corporação multinacional do setor de varejo está unificando suas plataformas de dados. O cenário atual apresenta dois desafios distintos, indicados a seguir.
• Transacional e BI: o sistema de vendas gera registros financeiros que exigem consistência estrita (ACID). A equipe de analistas de negócios consome esses dados via painéis de BI que demandam baixa latência em consultas complexas com múltiplas junções (joins).
• Big Data e IA: o sistema de e-commerce gera petabytes de logs de navegação (clickstream) e dados de sensores IoT das lojas físicas (dados semiestruturados). A equipe de ciência de dados precisa acessar esses dados em seu formato bruto para treinar modelos preditivos, sem a perda de informações causada por agregações prematuras.
O arquiteto de dados precisa propor uma solução única que evite a duplicação de dados entre silos (um Data Warehouse para o BI e um Data Lake para a IA) e reduza o custo de armazenamento, mantendo a governança.
Considerando os requisitos apresentados e as características das arquiteturas modernas de dados, a abordagem arquitetural e de modelagem adequada é:

A

implementar um Data Warehouse Enterprise (EDW) baseado em banco de dados relacional com modelagem normalizada (3FN) para todos os dados, garantindo a integridade referencial tanto das vendas quanto dos logs, visto que a normalização é a única forma de garantir consistência ACID em escala de petabytes;

B

adotar uma arquitetura Data Lake pura (baseada em Hadoop/HDFS ou Object Storage), utilizando a abordagem Schema-on-Read para todos os consumidores; isso atenderá à equipe de ciência de dados, e a equipe de BI deverá adaptar suas ferramentas para realizar as agregações e junções em tempo de execução, aceitando a latência inerente à varredura de arquivos brutos;

C

manter a separação física, construindo um Data Mart dimensional para cada departamento dentro de um banco relacional proprietário e utilizando ferramentas de federação de dados (Data Virtualization) para que a equipe de ciência de dados consulte o Data Mart em tempo real, evitando assim a construção de um Data Lake e garantindo que o modelo de dados seja sempre Schema-on-Write;

D

utilizar um banco de dados NoSQL orientado a documentos (como MongoDB) para centralizar tanto as vendas quanto os logs, aproveitando a flexibilidade do esquema (schemaless) para ingerir dados heterogêneos rapidamente, e resolver a necessidade de BI através de processos de desnormalização extrema, armazenando todos os dados relacionados em um único documento aninhado para evitar joins;

E

implementar uma arquitetura Lakehouse, utilizando formatos de tabela abertos (como Delta Lake ou Apache Iceberg) sobre o armazenamento de objetos; isso permite aplicar transações ACID e Schema Enforcement nos dados de vendas, enquanto se adota uma modelagem dimensional (esquema estrela) na camada "Gold" para performance de BI, mantendo os dados brutos (camada "Bronze") acessíveis para Machine Learning.

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Q3869737

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869737 Banco de Dados

Considerando as demandas típicas de um tribunal por sistemas confiáveis e previsíveis, e à luz do teorema CAP, um banco de dados distribuído que prioriza consistência e tolerância a partições (CP), sacrificando temporariamente a disponibilidade durante partições de rede, é a escolha mais adequada para um:

A

sistema de rede social interna do tribunal, onde eventuais inconsistências temporárias nos posts são aceitáveis, desde que o sistema esteja sempre disponível;

B

sistema de analytics em tempo real de acessos ao portal, onde é mais importante processar todos os eventos continuamente do que garantir consistência imediata entre réplicas;

C

cache distribuído de consultas públicas de processos, onde a prioridade é velocidade de resposta e disponibilidade, sendo aceitável que diferentes nós tenham dados ligeiramente desatualizados;

D

sistema de recomendação de jurisprudência, onde é mais importante que o sistema esteja sempre responsivo, mesmo que diferentes usuários vejam resultados ligeiramente diferentes temporariamente;

E

sistema de registro de sentenças judiciais, onde é crítico que todos os juízes vejam exatamente a mesma versão do documento e que não haja divergências, mesmo que isso signifique indisponibilidade temporária durante falhas de rede.

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Q3869735

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869735 Redes de Computadores

Um administrador de segurança está configurando uma ACL em um roteador Cisco IOS para filtrar tráfego malicioso. A política de segurança determina que apenas os hosts da sub-rede 10.50.0.0/24 cujo último octeto seja ímpar (por exemplo, 10.50.0.1, 10.50.0.3, 10.50.0.5 etc.) possam acessar o servidor financeiro no IP 172.16.1.10, para qualquer protocolo IP.

Considere o seguinte comando de ACL, em que deve ser preenchida apenas a máscara curinga da origem:

>access-list 101 permit ip 10.50.0.1 [wildcard mask] host 172.16.1.10

A máscara curinga (Wildcard Mask) correta para casar, em uma única instrução, exatamente todos os endereços da sub-rede 10.50.0.0/24 cujo último octeto é ímpar é:

A

0.0.0.255

B

0.0.0.254

C

0.0.0.253

D

0.0.0.252

E

0.0.0.1

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Q3869734

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869734 Redes de Computadores

Um tribunal Regional possui um roteador de borda que conecta a rede interna a dois provedores de internet (ISP1 e ISP2). A tabela de rotas IPv4 do roteador contém uma rota estática para o ISP1 e uma rota aprendida via OSPF vindo do ISP2:
S* 0.0.0.0/0 [1/0] via 200.10.10.1 (ISP1) O 0.0.0.0/0 [110/20] via 201.20.20.1 (ISP2) C 10.10.0.0/16 is directly connected, ETH0/0 C 192.168.100.0/24 is directly connected, ETH0/0
Considere que não há outras rotas mais específicas para destinos externos.
Quando um host da rede 192.168.100.0/24 envia um pacote para o endereço 8.8.8.8, o comportamento esperado de encaminhamento nesse roteador, de acordo com os critérios de escolha de rota em roteadores tradicionais, é que o pacote será:

A

encaminhado pelo ISP2, pois o OSPF sempre tem prioridade sobre rotas estáticas quando o destino é 0.0.0.0/0;

B

descartado, pois há duas rotas padrão conflitantes (estática e OSPF) e o roteador não consegue decidir qual utilizar;

C

encaminhado pelo ISP1, pois a rota estática padrão possui distância administrativa menor (1) do que a rota aprendida via OSPF (110);

D

encaminhado de forma alternada entre ISP1 e ISP2, pois o roteador faz load balancing automático sempre que existem duas rotas para 0.0.0.0/0;

E

enviado primeiro ao ISP2; se não houver resposta, o roteador automaticamente desativa a rota estática e passa a usar apenas a rota OSPF.

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Q3869732

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869732 Arquitetura de Software

Uma startup de tecnologia está desenvolvendo uma plataforma de streaming que precisará armazenar petabytes de dados não estruturados, como vídeos, imagens e logs de aplicação. A equipe de arquitetura definiu que a solução não deve utilizar uma hierarquia tradicional de diretórios e pastas, mas, sim, um espaço de nomes plano (flat namespace), onde cada arquivo é tratado como uma unidade contendo o dado, um identificador único e metadados enriquecidos. Além disso, o acesso aos dados deve ser realizado programaticamente através de chamadas de API baseadas no protocolo HTTP (RESTful), como PUT e GET.
A arquitetura de armazenamento projetada para atender a esses requisitos de escalabilidade web e acesso via API é conhecida como:

A

SAN (Storage Area Network);

B

DAS (Direct Attached Storage);

C

NAS (Network Attached Storage);

D

armazenamento de objetos (Object Storage);

E

RAID (Redundant Array of Independent Disks).

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