Questões de Concurso para TJ-RJ | Qconcursos.com

Q4181547

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

Q4181547 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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Q4181546

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

Q4181546 Sistemas de Informação

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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Q4181545

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

Q4181545 Engenharia de Software

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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Q4181544

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

Q4181544 Banco de Dados

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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Q4181543

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

Q4181543 Segurança da Informação

O departamento de TI de um tribunal migrou seu sistema de consulta processual para um provedor de nuvem pública, adotando o modelo PaaS (Platform as a Service) por meio de um serviço de Web App gerenciado. Seis meses após a migração, o sistema sofreu uma invasão que resultou na exfiltração de dados. A perícia forense digital concluiu que:

• o código-fonte da aplicação desenvolvido pelo tribunal seguia as práticas seguras da OWASP;
• as credenciais e o gerenciamento de identidade (IAM) estavam configurados corretamente pelo Tribunal; e
• a invasão ocorreu estritamente devido à exploração de uma vulnerabilidade conhecida (CVE) e não corrigida no kernel do sistema operacional do servidor que hospedava o ambiente de execução (runtime).

Considerando o Modelo de Responsabilidade Compartilhada aplicável a serviços PaaS, é correto afirmar que a responsabilidade pela falha de segurança que permitiu o incidente é:

A

do tribunal, pois a segurança dos dados e da aplicação é de responsabilidade do cliente e, ao escolher um ambiente compartilhado, o cliente assume o risco residual das vulnerabilidades do sistema operacional subjacente;

B

do provedor de nuvem, pois no modelo PaaS a gestão do sistema operacional, incluindo a aplicação de patches de segurança e a manutenção do ambiente de execução (runtime), é de responsabilidade exclusiva do fornecedor da plataforma;

C

compartilhada, pois, embora o provedor gerencie o hardware, o tribunal tem a obrigação de instalar agentes de segurança baseados em host (HIDS) para monitorar a integridade do sistema operacional, mesmo em ambientes gerenciados;

D

do tribunal, visto que a aplicação de correções no sistema operacional convidado (Guest OS) é uma responsabilidade do cliente em todos os modelos de serviço (IaaS, PaaS e SaaS), exceto quando contratado um serviço de suporte premium dedicado;

E

do provedor de nuvem, apenas se o contrato de nível de serviço (SLA) especificar explicitamente a versão do kernel a ser utilizada; caso contrário, a responsabilidade recai sobre o tribunal por não ter auditado a infraestrutura subjacente antes do deploy.

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Q4181542

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

Q4181542 Arquitetura de Software

Uma corte superior está redesenhando sua arquitetura de sistemas para suportar sistemas legados críticos ainda executados em data center próprio, novos serviços digitais com alta variabilidade de carga (portais, APIs abertas, painéis em tempo real), além de requisitos rígidos de conformidade, auditoria e soberania de dados.

Na proposta inicial, a área de TI contrapõe duas abordagens de alto nível:

• estratégia nativa (cloud-native), com serviços desenhados desde o início para consumir intensamente recursos de nuvem pública (contêineres orquestrados, funções serverless, filas e bancos gerenciados, observabilidade integrada etc.);
• estratégia híbrida, em que parte significativa da carga permanece em data center próprio ou em nuvem privada, com integração estruturada (túneis seguros, VPN, direct connect, replicação de dados) com a nuvem pública.

Considerando os trade-offs entre uma arquitetura nativa em nuvem e uma arquitetura híbrida nesse contexto, é correto afirmar que:

A

em uma arquitetura híbrida, a presença simultânea de ambientes on-premises e em nuvem tende a reduzir o risco de vendor lock-in, pois a possibilidade de distribuir cargas entre os dois lados torna menos relevante a escolha de serviços gerenciados específicos de cada provedor;

B

em uma arquitetura cloud-native em nuvem pública, é comum explorar serviços gerenciados e elasticidade para acelerar entregas e simplificar operação, enquanto a arquitetura híbrida tende a facilitar a convivência com sistemas legados e requisitos locais, aumentando, por outro lado, a complexidade de governança, a observabilidade fim a fim e a gestão de latência entre domínios;

C

em cenários com forte exigência de soberania de dados, concentrar todas as cargas em um único provedor de nuvem pública costuma ser mais adequado do que manter parte dos sistemas on-premises, pois a unificação da infraestrutura tende a simplificar o atendimento às restrições regulatórias;

D

em caso de adoção de uma arquitetura híbrida, limita-se de forma relevante o uso de práticas cloud-native, como contêineres, orquestração, infraestrutura como código e observabilidade distribuída, que apresentam melhor relação custo-benefício quando o ambiente está predominantemente na nuvem pública;

E

em uma arquitetura cloud-native bem desenhada, o uso de serviços serverless e bancos de dados gerenciados tende a atender grande parte das necessidades de auditoria, trilhas de acesso, criptografia e segmentação de redes, reduzindo a necessidade de controles adicionais de segurança em comparação a uma arquitetura híbrida baseada em data center próprio.

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Q4181541

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

Q4181541 Arquitetura de Computadores

Um órgão público mantém um sistema de processamento de folha de pagamento que roda, durante a maior parte do ano, em infraestrutura própria (on-premises).

No entanto, nos meses de dezembro e janeiro, a demanda por processamento aumenta significativamente devido ao 13º salário, reajustes e grande volume de retificações, causando risco de indisponibilidade e degradação de desempenho. Para lidar com esses picos, a equipe de TI decide configurar um mecanismo automático para que, sempre que a carga ultrapassar determinado limiar, sejam instanciados recursos adicionais de computação em uma nuvem pública.

Essa estratégia de extensão dinâmica da capacidade computacional para a nuvem pública em momentos de alta demanda é denominada:

A

multi-cloud;

B

autoscaling;

C

cloud bursting;

D

edge computing;

E

infraestrutura hiperconvergente.

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Q4181540

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

Q4181540 Banco de Dados

Uma instituição financeira está implementando um sistema de detecção de fraudes em tempo real para processar transações de cartões de crédito originadas em dispositivos móveis globalmente. Devido à instabilidade de conectividade das redes móveis, os eventos de transação frequentemente chegam ao cluster de processamento fora de ordem e com atrasos variáveis (late arriving data). O requisito de negócio exige que as agregações de volume financeiro sejam calculadas com precisão determinística, baseando-se no momento exato em que a compra ocorreu, e não no momento em que o dado foi recebido pelo servidor, garantindo consistência mesmo em casos de reprocessamento histórico.

Considerando os conceitos de processamento de fluxo contínuo (streaming), semântica de tempo e mecanismos de tratamento de dados atrasados, é correto afirmar que:

A

a adoção da semântica de tempo de processamento (Processing Time) é a única abordagem capaz de garantir o determinismo dos resultados em caso de reprocessamento (replay), pois utiliza o relógio do servidor como fonte de verdade imutável, eliminando a complexidade de sincronização de relógios distribuídos;

B

para lidar com a chegada de dados fora de ordem em um fluxo infinito (unbounded stream) utilizando a semântica de tempo do evento (Event Time), o sistema deve empregar o conceito de marcas d'água (Watermarks), as quais funcionam como uma métrica de progresso do tempo lógico, sinalizando ao sistema que não são mais esperados eventos com timestamp inferior a um determinado valor;

C

o processamento em microlotes (micro-batching) elimina nativamente o problema de dados fora de ordem, pois, ao agrupar os eventos em pequenos pacotes discretos de tempo (ex: 1 segundo), o sistema força a ordenação correta dos registros dentro do buffer de memória antes de iniciar a computação da transformação;

D

as Janelas Deslizantes (Sliding Windows) são inadequadas para esse cenário de detecção de fraudes, pois exigem que os dados cheguem estritamente ordenados; a solução correta seria a utilização exclusiva de janelas de sessão (Session Windows), que se adaptam dinamicamente baseadas na inatividade do usuário, ignorando o timestamp do evento;

E

a arquitetura lambda é imprescindível para garantir a consistência dos dados nesse cenário, visto que motores de processamento de fluxo modernos (Stream Processors) são arquiteturalmente incapazes de garantir a semântica de processamento "exatamente uma vez" (exactly-once), dependendo sempre de uma camada batch corretiva para sanear os dados a posteriori.

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Q4181539

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

Q4181539 Banco de Dados

A Secretaria de Saúde de um município está implementando um sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.

• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse

• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)

Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:

A

ambas as abordagens são exemplos de ETL, diferindo apenas no local onde as transformações são executadas, sendo a primeira em servidor dedicado e a segunda no próprio Data Warehouse;

B

a abordagem 1 é mais moderna e escalável que a abordagem 2, pois permite que todas as transformações sejam feitas em um único servidor centralizado, eliminando a necessidade de capacidade computacional no destino;

C

a principal vantagem da abordagem 1 é que ela preserva os dados originais completos, permitindo aplicar novas regras de transformação no futuro sem precisar reextrair das fontes, enquanto a abordagem 2 descarta os dados brutos após a transformação;

D

a abordagem 1 representa um processo ELT (Extract-LoadTransform), onde as transformações ocorrem após o carregamento no destino, enquanto a abordagem 2 representa ETL (Extract-Transform-Load), onde transformações ocorrem antes do carregamento;

E

a abordagem 1 representa um processo ETL (ExtractTransform-Load), adequado quando se deseja carregar apenas dados validados no warehouse, enquanto a abordagem 2 representa ELT (Extract-Load-Transform), adequado quando se deseja preservar dados brutos para análises exploratórias futuras.

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Q4181538

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

Q4181538 Governança de TI

Joselito, um engenheiro de dados contratado pela empresa XPTO, foi encarregado de projetar e implementar a nova plataforma de Big Data da organização. Com o objetivo de acelerar a disponibilização dos dados para os cientistas de dados e reduzir a burocracia inicial, Joselito configurou um Data Lake em nuvem e instruiu todas as áreas de negócio a realizarem a ingestão massiva de seus dados brutos, sem impor restrições de formato, sem validação de esquema na entrada e sem a implementação de um catálogo de metadados, confiando inteiramente na flexibilidade da abordagem Esquema na Leitura (Schema-onRead).

Dois anos após a implementação, a diretoria da XPTO constatou que, apesar do alto custo de armazenamento, a iniciativa fracassou. O repositório contém petabytes de dados, mas os analistas não conseguem localizar as informações necessárias, não confiam na veracidade dos dados devido à falta de linhagem (lineage) e qualidade, e não conseguem discernir quais arquivos são atuais ou obsoletos.

No contexto da governança e arquitetura de dados, o termo técnico utilizado para descrever o estado em que se encontra o repositório criado por Joselito, caracterizado pela ausência de organização e curadoria, tornando-o um passivo em vez de um ativo, é:

A

Data Silo;

B

Dark Data;

C

Data Mart;

D

Data Mesh;

E

Data Swamp.

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Q4181537

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

Q4181537 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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Q4181536

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

Q4181536 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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Q4181535

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

Q4181535 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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Q4181534

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

Q4181534 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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Q4181533

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

Q4181533 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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Q4181532

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

Q4181532 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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Q4181531

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

Q4181531 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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Q4181530

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

Q4181530 Redes de Computadores

Durante a transferência de um arquivo muito grande entre dois servidores de backup, uma falha momentânea no link interrompeu a comunicação. Ao restabelecer-se a conexão, a transmissão continuou exatamente do ponto em que havia parado, sem necessidade de reiniciar o envio.

Esse comportamento foi possibilitado por um protocolo que estabelece pontos de verificação (checkpoints) no fluxo de dados e gerencia o diálogo entre as aplicações (simplex, half-duplex ou full-duplex), mantendo a sincronização lógica da comunicação. Essas funções são primariamente atribuídas, no modelo OSI, à camada de:

A

rede;

B

sessão;

C

enlace;

D

transporte;

E

apresentação.

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Q4181529

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

Q4181529 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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Q4181528

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

Q4181528 Sistemas Operacionais

Em um projeto de consolidação de infraestrutura para uma instituição financeira, a equipe de arquitetura precisa definir a plataforma de execução para uma nova aplicação de High-Frequency Trading (HFT). A aplicação exige latência mínima e garantias estritas de isolamento de segurança entre os ambientes de diferentes clientes. Durante a análise técnica das opções de virtualização baseada em hipervisores e de conteinerização, o arquiteto responsável avaliou os mecanismos de interação com o processador e o gerenciamento de chamadas de sistema (syscalls).

Considerando as características arquiteturais e os modos de execução dessas tecnologias, é correto afirmar que:

A

a arquitetura de contêineres em Linux supera as limitações de segurança do compartilhamento de kernel ao implementar namespaces de usuário (User Namespaces) que mapeiam o usuário root do contêiner para um usuário não privilegiado no host, garantindo um isolamento de falhas e de superfície de ataque idêntico ao proporcionado pelas instruções de virtualização assistida por hardware (VT-x/AMD-V) das máquinas virtuais;

B

o monitor de máquinas virtuais (VMM), nos hipervisores do Tipo 1 (Bare Metal), opera em um modo de alto privilégio da CPU (como o VMX root mode), enquanto os sistemas operacionais convidados executam em um modo desprivilegiado, o que obriga a ocorrência de uma troca de contexto (VM Exit) sempre que o convidado tenta executar instruções sensíveis que alteram o estado global do sistema;

C

os hipervisores do Tipo 2 diferenciam-se dos do Tipo 1 principalmente pela capacidade de delegar a gestão de memória e o escalonamento de CPU diretamente ao hardware através de passthrough, sem a necessidade de intervenção do sistema operacional hospedeiro, o que elimina o overhead de tradução de endereços de memória característico das soluções Bare Metal;

D

a paravirtualização é uma técnica de otimização em que o hipervisor apresenta ao sistema operacional convidado uma cópia idêntica e não modificada do hardware subjacente, exigindo que o hipervisor intercepte e emule, via software, todas as instruções privilegiadas, independentemente do suporte de hardware para virtualização;

E

os contêineres, diferentemente das máquinas virtuais, que virtualizam o hardware para criar ambientes isolados, realizam a virtualização no nível da aplicação através da duplicação da camada de kernel do sistema operacional hospedeiro para cada instância, permitindo que cada contêiner carregue seus próprios módulos de kernel e drivers de dispositivo.

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