Questões de Concurso Comentadas para Analista Judiciário

Q3878265

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

Q3878265 Modelagem de Processos de Negócio (BPM)

Em gestão de processos de negócio, handoff (transferências/passagens) é qualquer ponto em um processo em que o trabalho ou a informação passa de um sistema, pessoa, ou grupo para outro, o que pode gerar atrasos ou desconexões no processo e distorções ou perdas de informações. Uma das formas de otimizar um processo é simplificar e limitar as transferências quando possível, incluindo a automatização dos handoffs através da tecnologia.
No BPMN, para explicitar os handoffs em um processo deve-se modelar um(a):

A

token;

B

swimlane;

C

manual task;

D

atomic activity;

E

adhoc subprocess.

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Q3878263

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

Q3878263 Direito Digital

A empresa de segurança de direito privado TJSeg foi contratada para proteger as dependências físicas de um Tribunal de Justiça. Para cumprir as obrigações acordadas, a TJSeg necessita coletar e tratar, em sua totalidade, dados pessoais dos visitantes do tribunal, por meio de sistemas de vigilância e controle de acesso. O tratamento de dados na TJSeg deve considerar a aplicabilidade, ou não, da LGPD (Lei nº 13.709/2018).
O tratamento de dados realizado pela TJSeg, nesse contexto, deverá ocorrer:

A

em observância parcial à LGPD, caso a empresa possua capital integralmente constituído pelo poder público;

B

isento da LGPD, por se enquadrar na atividade de segurança do Estado, sendo regido por legislação específica;

C

em total observância à LGPD, por não se enquadrar em nenhum dos casos previstos para isenção de aplicabilidade;

D

isento da LGPD, desde que a empresa se submeta a um processo de avaliação de impacto no que se refere à proteção de dados pessoais;

E

isento da LGPD, desde que a empresa atue sob a tutela e a supervisão direta do tribunal e que o tratamento seja estritamente proporcional e necessário para a segurança das dependências físicas.

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Q3878260

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

Q3878260 Arquitetura de Software

O TJRJ hospeda a aplicação web Consulta+ em uma instância de computação, na nuvem pública. A equipe de analistas do tribunal precisa escalar a capacidade de atendimento da aplicação, que atualmente suporta 5.000 requisições por minuto, para ao menos 12.000 requisições por minuto. A equipe deve decidir entre adicionar recursos à instância atual, que passaria a suportar mais 14.000 requisições por minuto, por R$ 5.000,00 a mais, ou adicionar novas instâncias, cada uma suportando 3.000 requisições por minuto, por R$ 1.050,00 cada uma. A escolha dos analistas deve ser aquela de melhor custo-benefício.
Para aumentar a capacidade de Consulta+, os analistas do TJRJ devem optar pela escalabilidade:

A

vertical, adicionando três novas instâncias;

B

horizontal, adicionando três novas instâncias;

C

vertical, adicionando recursos à instância atual;

D

horizontal, adicionando quatro novas instâncias;

E

horizontal, adicionando recursos à instância atual.

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Q3874761

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

Q3874761 Direito Digital

Sistemas de Inteligência Artificial (IA) Generativa apresentam como características fundamentais: necessidade de grandes volumes de dados para seu treinamento; capacidade de inferência que permite a geração de novos dados semelhantes aos dados de treinamento; e adoção de um conjunto diversificado de técnicas computacionais.
Considerando a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais e as diretrizes de IA responsável e explicável, é correto afirmar que:

A

o princípio da necessidade da LGPD indica uma proibição em relação ao treinamento de sistemas de IA com grandes volumes de dados, para evitar a existência de dados pessoais nas bases de treinamento;

B

o princípio da transparência da LGPD apresenta um desafio relacionado ao uso de grandes bases de dados em modernos sistemas no atendimento ao critério de limitação ao tratamento mínimo necessário para o alcance da finalidade;

C

o fim do período de tratamento, bem como a definição quanto à finalidade ou necessidade terem sido alcançadas, são facilmente delimitados nos sistemas de IA, além da facilidade relacionada com efetivação da revogação do consentimento do titular em sistemas de IA;

D

o conteúdo de sites públicos ou acessíveis publicamente está sujeito à LGPD, visto que empresas que disponibilizam tais informações possuem obrigações em relação à proteção de dados pessoais em suas plataformas. Da mesma forma, desenvolvedores e empresas que realizam a raspagem na web devem garantir a conformidade com a proteção de dados pessoais;

E

a utilização de dados de repositórios originados de processos de raspagem da web, bem como a mesclagem com dados raspados de forma direta pelo próprio desenvolvedor com outras fontes, podem implicar o uso e reúso de dados para o treinamento e refinamento de diferentes modelos em IA. Na existência de dados pessoais, isso pode conduzir a um tratamento esporádico, restrito e limitado de dados pessoais em sistemas de IA.

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Q3874760

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

Q3874760 Engenharia de Software

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:

A

à propriedade de um sistema de IA que permite suposições confiáveis pelas partes interessadas sobre a saída;

B

a redes neurais de aprendizado profundo serem pouco complexas e facilitarem a explicação significativa de como o sistema chega uma decisão;

C

a algoritmos baseados em regras, como métodos simbólicos ou árvores de decisão, que são muito complexos e contêm regras que precisam ser detalhadamente explicadas;

D

à suscetibilidade dos seres humanos a confiar em uma decisão automatizada, especialmente quando a decisão é de alguma forma adversa a eles em nível pessoal;

E

à propriedade de um sistema de IA, que permite que fatores importantes que influenciam uma decisão possam ser expressos de uma maneira que os humanos possam entender.

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Q3874759

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

Q3874759 Gerência de Projetos

O Assistente de Inteligência Artificial Generativa (ASSIS) é um assistente jurídico desenvolvido para apoiar magistrados na elaboração de decisões e minutas de sentenças para processos judiciais de 1ª instância.
Utilizando modelos de linguagem generativa, o assistente é capaz de gerar automaticamente minutas de decisões e sentenças, além de responder perguntas relacionadas ao conteúdo dos processos.
Além disso, a tecnologia empregada poderá evoluir com o tempo, incorporando novos conhecimentos e tendências do direito.

No cenário descrito, o princípio do PMBOK 7ª edição que se destaca como aplicável é:

A

pensamento sistêmico;

B

qualidade nos processos;

C

ser um administrador zeloso;

D

comportamento de liderança;

E

criar um ambiente colaborativo.

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Q3874758

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

Q3874758 Governança de TI

O ciclo de vida de sistemas de inteligência artificial (IA) descreve a evolução e etapas de um sistema de IA, desde o início de seu desenvolvimento até a sua desativação.
A atividade de processar dados é iniciada na fase anterior ao treinamento do modelo, ou seja, durante a formação da base de dados de treinamento e teste, e percorre o ciclo de vida dos sistemas de IA.

Considerando as práticas de gerenciamento de serviços do ITIL 4, a que se alinha diretamente à atividade de processar dados é o gerenciamento de:

A

liberação;

B

incidentes;

C

disponibilidade;

D

catálogo de serviços;

E

validação e testes de serviço.

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Q3874757

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

Q3874757 Governança de TI

O sistema de inteligência artificial (IA) é um sistema baseado em máquina que, para objetivos explícitos ou implícitos, infere, a partir das entradas que recebe, como gerar saídas tais como predição, conteúdo, recomendações ou decisões que podem influenciar ambientes físicos ou virtuais.
Aplicam-se os princípios do COBIT^® 2019 na governança de sistemas de IA quando:

A

o sistema de governança abrange a empresa de ponta a ponta, focando na função de tecnologia da informação para atingir seus objetivos;

B

se utiliza a abordagem holística, empregando-se um conjunto de fatores de desenho como parâmetros para personalizar e priorizar os componentes do sistema de governança;

C

um sistema de governança é dinâmico. Isso significa que, cada vez que um ou mais fatores de projeto forem alterados, o impacto dessas mudanças será desprezado;

D

se busca o equilíbrio entre benefícios, riscos (éticos, legais, de segurança e reputação) e recursos (dados, custo de computação, licenças) para fornecer valor às partes interessadas;

E

um sistema de governança é adaptado às necessidades da empresa, por ser construído a partir de certos componentes que podem ser de diferentes tipos e que trabalham juntos de forma holística.

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Q3874752

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

Q3874752 Engenharia de Software

Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.

Está correto o que se afirma em:

A

I, apenas;

B

I e II, apenas;

C

I e III, apenas;

D

II e III, apenas;

E

I, II e III.

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Q3874751

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

Q3874751 Engenharia de Software

No contexto de redes convolucionais (CNN) aplicadas à visão computacional, as camadas de convolução têm como função:

A

converter imagens coloridas em escala de cinza, como pré-requisito para que a rede consiga aprender padrões visuais;

B

embaralhar aleatoriamente os pixels da imagem de entrada, de forma a aumentar a generalização do modelo por meio de ruído;

C

reduzir a dimensão espacial das imagens de entrada, descartando linhas e colunas para diminuir o custo computacional;

D

aplicar filtros com pesos compartilhados sobre a imagem para extrair padrões locais, como bordas, texturas e formas simples, gerando mapas de ativação;

E

transformar automaticamente qualquer imagem em um vetor de mesma dimensão que a camada de saída, substituindo a necessidade de camadas totalmente conectadas.

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Q3874750

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

Q3874750 Engenharia de Software

Uma equipe está analisando o comportamento de um neurônio em uma rede neural binária já treinada. Para um determinado neurônio da camada de saída, mediu-se o valor da combinação linear z (antes da ativação) e o valor de saída a (após a ativação), obtendo-se os seguintes pares aproximados:

• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.

Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.

Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:

A

função linear pura, dada por f(z) = z;

B

função ReLU, dada por f(z) = max (0, z);

C

função sigmoide logística, dada por f(z) = 1 1+e -z ;

D

função tangente hiperbólica, dada por f(z) = tanh (z);

E

função degrau (Heaviside), que assume apenas os valores 0 ou 1.

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Q3874748

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

Q3874748 Engenharia de Software

No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.

1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado

( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.

A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

2, 3 e 1;

E

3, 1 e 2.

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Q3874743

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

Q3874743 Noções de Informática

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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Q3874735

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

Q3874735 Segurança da Informação

No contexto da segurança da informação, a chamada tríade CIA (Confidentiality, Integrity, Availability) representa três princípios fundamentais que orientam a proteção de ativos de informação nas organizações.
Associe cada situação ao principal princípio de segurança afetado.

1. Confidencialidade
2. Integridade
3. Disponibilidade

( ) Um erro em um processo de atualização de software altera indevidamente parte dos registros de transações financeiras.
( ) Uma pane em um servidor impede, por horas, o acesso dos usuários a um sistema crítico de emissão de passagens.
( ) Um funcionário sem autorização consegue visualizar o prontuário médico de um paciente em um sistema hospitalar.

A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

2, 1 e 3;

C

2, 3 e 1;

D

3, 2 e 1;

E

3, 1 e 2.

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Q3874374

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

Q3874374 Direito Penal

Matheus, servidor público no âmbito do Poder Executivo do Estado Alfa, abandonou, dolosamente, o cargo público por ele ocupado, sem qualquer justificativa e fora dos casos permitidos em lei. Registre-se, contudo, que a conduta de Matheus não gerou prejuízo ao poder público. Nesse cenário, considerando as disposições do Código Penal, é correto afirmar que Matheus:

A

não responderá por qualquer delito, já que o abandono de função, para caracterizar infração penal, pressupõe a ocorrência de prejuízo ao poder público;

B

responderá pelo crime de abandono de função, na modalidade simples, com a incidência de uma causa de aumento de pena;

C

não responderá por qualquer delito, já que o abandono de função, embora reprovável, não é tipificado como infração penal;

D

responderá pelo crime de abandono de função, na modalidade qualificada, sem causas de aumento de pena;

E

responderá pelo crime de abandono de função, na modalidade simples, sem causas de aumento de pena.

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Q3874366

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

Q3874366 Engenharia de Software

Em um servidor GitLab CI/CD, um pipeline é acionado por um push no branch 'feature/nova-funcionalidade'. O arquivo .gitlab-ci.yml que configurou o pipeline acionado não possui regras específicas para esse branch. Além disso, a variável $CI_COMMIT_BRANCH, predefinida pelo GitLab CI/CD, não foi sobrescrita em nenhum momento. Nesse cenário, o valor da variável $CI_COMMIT_BRANCH durante a execução do pipeline será:

A

o nome do branch padrão do repositório;

B

o nome do branch remoto ‘feature/nova-funcionalidade’;

C

nulo, pois essa variável estará desativada para esse branch;

D

o nome do branch local onde o commit foi originado, sem informações de upstream. o nome do branch local onde o commit foi originado, prefixado pelo upstream;

E

o nome do branch local onde o commit foi originado, sem informações de upstream.

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Q3874365

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

Q3874365 Engenharia de Software

O analista João deve utilizar o Hibernate Envers para implementar a auditoria de entidades em um sistema de gestão de projetos. Um dos requisitos de negócio é que, ao ser realizada uma alteração na entidade Projeto, o histórico de revisões dessa entidade inclua, além dos dados da alteração, o nome do usuário responsável pela modificação. Para atender ao requisito de negócio da forma mais adequada, João deve:

A

utilizar a funcionalidade de Customized Revision Metadata do Envers para armazenar o nome do usuário em um campo específico da tabela de auditoria da entidade Projeto;

B

implementar um filtro de auditoria no Envers para interceptar as operações de alteração na entidade Projeto e adicionar o nome do usuário ao histórico de revisões;

C

criar uma anotação customizada, herdada de AuditOverride, para incluir o nome do usuário como um atributo adicional no registro de auditoria da entidade Projeto;

D

utilizar um interceptor do Hibernate para capturar as operações de persistência e adicionar o nome do usuário ao campo revisedBy em cada registro de auditoria da entidade Projeto;

E

configurar um Revision Listener no Envers para capturar o evento de alteração na entidade Projeto e preencher um campo customizado com o nome do usuário logado no momento da alteração.

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Q3874364

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

Q3874364 Arquitetura de Software

Uma equipe de analistas do TJRJ está implementando microsserviços com o apoio do Spring Cloud. Para garantir a descoberta e a comunicação entre os microsserviços, a equipe optou por implementar um servidor Eureka. Durante a configuração do Eureka, o analista Silva percebeu que é crucial configurar o atributo que controla o tempo máximo que o servidor irá considerar uma instância como ativa, antes de marcá-la como desconectada. É correto afirmar que o nome do atributo do Eureka, percebido como crucial por Silva, contém a string:

A

wait-time;

B

update-interval;

C

lease-expiration;

D

renewal-interval;

E

heartbeat-interval.

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Q3874363

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

Q3874363 Arquitetura de Software

Uma equipe de analistas está desenvolvendo um sistema de notificação em tempo real para informar outros sistemas sobre alterações de status em processos judiciais. A equipe deve basear o sistema em filas de mensagens, utilizando um servidor RabbitMQ. A fim de minimizar os custos associados ao tráfego de notificações, o sistema deve buscar, o máximo possível, entregar cada notificação exatamente uma vez. Para que o sistema opere dentro dos critérios propostos, a equipe deve configurar o servidor RabbitMQ de forma a:

A

usar filas temporárias e desativar ACKs;

B

definir fanout exchanges com filas exclusivas;

C

ativar o modo NACK nos consumidores e usar mensagens transitórias;

D

ativar publisher confirms, usar filas duráveis e mensagens persistentes;

E

habilitar ACKs manuais nos consumidores e desabilitar persistência de mensagens.

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Q3874362

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

Q3874362 Programação

Um analista de sistemas está projetando a aplicação web JustiçaÁgil. A JustiçaÁgil deve ser uma aplicação Java de alta performance, apta a processar um grande volume de requisições de usuários em tempo real. A fim de otimizar a utilização dos recursos do servidor, o analista decidiu implementar o paralelismo na JustiçaÁgil com o uso tanto de threads virtuais do Java quanto de threads de plataforma. Sobre a implementação de paralelismo na JustiçaÁgil, é correto afirmar que:

A

os threads virtuais serão executados em um ambiente isolado, garantindo que falhas em um thread virtual não afetem o restante da aplicação;

B

cada thread virtual equivalerá a um thread de plataforma, resultando em um aumento linear no consumo de recursos à medida que o número de threads aumenta;

C

os threads virtuais compartilharão um thread de plataforma subjacente, permitindo que um único thread de plataforma esteja associado a milhares de threads virtuais;

D

o número de threads de plataforma disponíveis determinará o número máximo de threads virtuais que podem ser instanciadas, independentemente da carga de trabalho;

E

o número de threads virtuais disponíveis determinará o número máximo de threads de plataforma que podem ser instanciadas, independentemente da carga de trabalho.

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