Questões de Concurso para Analista Judiciário

Q3878718

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

Q3878718 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

E

na especificação e no desenvolvimento de funcionalidade em que se constate conflito entre requisitos, deverão ser aplicados os requisitos não funcionais relacionados à segurança, em detrimento de outros.

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Q3878711

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

Q3878711 Direito Digital

Um arquiteto de dados do Tribunal de Justiça do Estado X (TJEX) constatou a ocorrência de um incidente de segurança que pode acarretar risco ou dano relevante a um titular de dados. À luz da LGPD (Lei nº 13.709/2018), a comunicação da ocorrência do incidente, pelo TJEX, à autoridade nacional e ao titular afetado:

A

é obrigatória apenas se o incidente tiver resultado em vazamento de dados pessoais sensíveis;

B

deve ser feita em prazo razoável, definido pela autoridade nacional, e mencionar informações específicas sobre o incidente;

C

deve ser imediata para o titular e é dispensável para a autoridade nacional, evitando a disseminação de informações sensíveis;

D

é dispensável, se comprovada a adoção de medidas técnicas que tornaram os dados ininteligíveis para terceiros não autorizados;

E

deve ser imediata, independentemente da gravidade do incidente, a fim de garantir transparência à autoridade nacional e controle aos titulares.

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Q3878710

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

Q3878710 Banco de Dados

A empresa Ômega está criando um site de e-commerce para impulsionar suas vendas. O site precisa armazenar milhões de registros de pedidos e, para atender à regra de negócio, executar consultas rápidas com base em um identificador do cliente (ex.: CPF). De forma a atender às demandas do novo site de maneira mais adequada, a empresa Ômega fará uso da tecnologia de banco:

A

NoSQL chave-valor;

B

de dados relacional;

C

de dados em grafos;

D

de dados em memória;

E

NoSQL orientado a documentos.

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Q3878709

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

Q3878709 Banco de Dados

Mateus trabalha em uma multinacional de tecnologia e está desenvolvendo uma nova rede social de uso exclusivo da empresa. A nova rede social lidará com um grande volume de dados dinâmicos como postagens, curtidas e comentários por minuto. O desafio de Mateus é manter a alta disponibilidade para conteúdos recentes e reduzir os custos de armazenamento com os dados antigos em virtude de serem menos acessados. A estratégia utilizada por Mateus para garantir essas premissas é a replicação:

A

assíncrona + particionamento por faixa de valores (tempo);

B

apenas de leitura + particionamento manual;

C

semissíncrona + particionamento por hash;

D

síncrona + particionamento horizontal;

E

síncrona + particionamento vertical.

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Q3878708

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

Q3878708 Arquitetura de Software

O Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro (TJRJ) possui uma plataforma de consulta pública para serviços comuns e recebe milhões de acessos diariamente. A plataforma está com baixa performance e, para garantir a alta disponibilidade e melhorar o desempenho, a equipe de infraestrutura do Tribunal implementou caching em vários níveis como na borda da rede, nos servidores de aplicação e na memória local. A política de cache inclui expiração por tempo e invalidação por atualização de dados sensíveis. Após a implementação dessas medidas, a equipe do Tribunal sentirá um impacto no(a):

A

eliminação da necessidade de banco de dados;

B

aumento do uso de CPU no servidor de aplicação;

C

garantia de que os dados estejam sempre atualizados;

D

redução da escalabilidade do sistema ao duplicar dados;

E

melhora da latência e redução do tráfego entre cliente e servidor.

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Q3878707

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

Q3878707 Governança de TI

Uma multinacional possui várias unidades distribuídas em diferentes países e cada uma é responsável por seus dados operacionais. Para que seja feita uma análise corporativa, a matriz precisa ter acesso a essas bases distribuídas, mas, por questões regulatórias, os dados não podem ser movimentados para fora de cada país. Ao mesmo tempo, a governança corporativa exige padrões mínimos de qualidade e metadados para todos os domínios. De forma a atender as exigências desse cenário, a melhor solução encontrada pela empresa seria:

A

ETL para centralizar todos os dados na matriz;

B

replicação de dados via streaming com compactação;

C

migração de todos os bancos para um único data lake global;

D

governança totalmente centralizada com pipelines globais;

E

virtualização de dados integrada a um modelo de governança federada.

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Q3878706

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

Q3878706 Arquitetura de Software

A empresa Gama é uma varejista multinacional com operações em diversos países e vem enfrentando gargalos no acesso aos seus dados analíticos, de forma que tem dificultado a geração de um diferencial competitivo. Para que a equipe central de dados consiga atender às demandas específicas de cada país com a agilidade necessária, iniciou-se a abordagem de Data Mesh a partir da:

A

adoção de uma arquitetura de microsserviços para expor os dados via APIs REST;

B

consolidação de todos os dados em um único data lake global para garantir padronização;

C

criação de squads de dados centralizados para atender a todas as unidades de negócio;

D

implementação de um catálogo de dados centralizado com curadoria exclusiva da equipe de TI;

E

delegação para cada país da responsabilidade por seus próprios dados, tratando-os como produtos com SLAs e documentação.

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Q3878705

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

Q3878705 Sistemas de Informação

A empresa Beta trabalha com varejo on-line e está elaborando seu planejamento trimestral. Nessa atividade foi solicitada uma previsão dos custos para o período de Black Friday. A empresa Beta possui uma equipe de FinOps que aplica as melhores práticas do modelo. Com isso, a equipe resolveu utilizar dados históricos de consumo e crescimento, de forma a estimar os gastos da Black Friday a partir da prática de:

A

rightsizing;

B

chargeback;

C

forecasting;

D

auditoria de segurança;

E

escalonamento automático.

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Q3878704

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

Q3878704 Banco de Dados

O TJRJ deseja analisar relações complexas entre processos, partes e magistrados. Para isso, foi escolhido um banco de dados em grafos. Em um banco de dados em grafos, os relacionamentos são representados por:

A

nós;

B

arestas;

C

chaves;

D

vértices;

E

colunas.

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Q3878703

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

Q3878703 Banco de Dados

O arquiteto de dados Gustavo precisa implementar o modelo lógico do relacionamento entre as entidades Processo e Parte de um sistema do TJRJ. Cada Processo pode ter uma ou mais Parte, e cada Parte pode estar em um ou mais Processo. O modelo lógico que Gustavo deve implementar, garantindo a integridade dos relacionamentos, é:

A

Processo_Parte: ID_Processo (PK), ID_Parte (PK)

B

Processo: ID_Processo (PK), Numero, ID_Parte (PK)

Parte: ID_Parte (PK), Nome, ID_Processo (PK)

C

Processo: ID_Processo (PK), Numero
Parte: ID_Parte (PK), Nome
Processo_Parte: ID (PK), ID_Processo, ID_Parte

D

Processo: ID_Processo (PK), ID_Parte (PK)

Parte: ID_Parte (PK), ID_Processo (PK)

E

Processo: ID_Processo (PK), Numero
Parte: ID_Parte (PK), Nome
Processo_Parte: ID_Processo (FK), ID_Parte (FK), PK composta (ID_Processo, ID_Parte)

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Q3878702

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

Q3878702 Banco de Dados

O analista Mário está modelando as principais entidades dos processos do TJRJ para implementar em um sistema de informação. Para representar as entidades Processo, Juiz e Parte, e como elas se relacionam, Mário deve criar um modelo:

A

vault;

B

físico;

C

indexado;

D

conceitual;

E

particionado.

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Q3878700

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

Q3878700 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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Q3878699

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

Q3878699 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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Q3878697

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

Q3878697 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:
Erro = Captura_de Tela 2026-02-11 às 21.27.25.png (142×92)

Captura_de Tela 2026-02-11 às 21.27.25.png (142×92)

´
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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Q3878696

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

Q3878696 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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Q3878695

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

Q3878695 Engenharia de Software

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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Q3878694

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

Q3878694 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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Q3878693

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

Q3878693 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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Q3878692

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

Q3878692 Sistemas Operacionais

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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Q3878691

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

Q3878691 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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