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Uma empresa multinacional de streaming de vídeo opera uma infraestrutura distribuída globalmente, com data centers em múltiplos continentes para garantir baixa latência e alta disponibilidade para seus milhões de usuários. O sistema processa petabytes de dados diariamente e deve manter operação contínua mesmo durante falhas de hardware, problemas de rede ou sobrecarga de tráfego.
Considerando o contexto apresentado e os mecanismos de tolerância a falhas em ambientes distribuídos, assinale a alternativa correta.
A replicação master-slave é sempre superior à multi-master em sistemas distribuídos pois evita completamente conflitos de dados e garante consistência forte.
O padrão circuit breaker é uma técnica de tolerância a falhas que monitora falhas em serviços dependentes e temporariamente bloqueia requisições para evitar propagação de falhas em cascata.
Algoritmos de consensus como Raft são desnecessários em sistemas de streaming pois a perda eventual de alguns dados não impacta significativamente a experiência do usuário.
A estratégia de graceful degradation deve ser evitada em sistemas críticos pois compromete a integridade dos dados e pode levar à inconsistência do sistema.
O bulkhead pattern é aplicável apenas a sistemas marítimos e não tem relevância em arquiteturas de software distribuído para isolamento de recursos.
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há 2 meses

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há 2 meses

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há 2 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas apresentadas: 1. A replicação master-slave é sempre superior à multi-master em sistemas distribuídos pois evita completamente conflitos de dados e garante consistência forte. Essa afirmação não é verdadeira, pois a replicação master-slave pode ter suas próprias desvantagens, como latência na propagação de dados e não é sempre superior à multi-master, que pode ser mais flexível em alguns cenários. 2. O padrão circuit breaker é uma técnica de tolerância a falhas que monitora falhas em serviços dependentes e temporariamente bloqueia requisições para evitar propagação de falhas em cascata. Esta afirmação está correta. O padrão circuit breaker é realmente utilizado para evitar que falhas em um serviço afetem outros serviços, permitindo que o sistema se recupere. 3. Algoritmos de consensus como Raft são desnecessários em sistemas de streaming pois a perda eventual de alguns dados não impacta significativamente a experiência do usuário. Essa afirmação é enganosa. Embora a perda de alguns dados possa ser tolerável, algoritmos de consenso ainda são importantes para garantir a consistência em sistemas distribuídos. 4. A estratégia de graceful degradation deve ser evitada em sistemas críticos pois compromete a integridade dos dados e pode levar à inconsistência do sistema. Essa afirmação não é correta. A estratégia de graceful degradation é utilizada para manter a operação do sistema mesmo em condições adversas, e não deve ser evitada em sistemas críticos. 5. O bulkhead pattern é aplicável apenas a sistemas marítimos e não tem relevância em arquiteturas de software distribuído para isolamento de recursos. Essa afirmação é falsa. O bulkhead pattern é uma técnica de design de software que visa isolar recursos para evitar que a falha de um componente afete outros, sendo muito relevante em arquiteturas de software distribuído. Diante da análise, a alternativa correta é: O padrão circuit breaker é uma técnica de tolerância a falhas que monitora falhas em serviços dependentes e temporariamente bloqueia requisições para evitar propagação de falhas em cascata.

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Uma empresa de e-commerce está desenvolvendo um sistema de gerenciamento de produtos que precisa armazenar e manipular informações sobre milhares de itens em seu catálogo. O sistema deve permitir busca eficiente por categoria, preço e disponibilidade, além de manter histórico de vendas para análise de desempenho. A equipe de desenvolvimento está avaliando diferentes estruturas de dados para otimizar as operações do sistema.
Considerando as características das diferentes estruturas de dados disponíveis, avalie as seguintes afirmativas sobre a escolha adequada para cada funcionalidade:
I. Para armazenar o catálogo principal de produtos onde são necessárias buscas frequentes por ID do produto, uma estrutura de hash table (dicionário) seria mais eficiente que uma lista linear, pois oferece tempo de acesso O(1) médio.
II. Para manter o histórico de vendas ordenado cronologicamente com inserções frequentes no final e consultas por períodos específicos, uma estrutura de árvore binária de busca seria mais apropriada que uma lista duplamente ligada.
III. Para implementar a funcionalidade de produtos relacionados, onde cada produto pode ter múltiplas conexões com outros produtos, uma estrutura de grafo seria mais adequada que uma matriz bidimensional.
IV. Para operações de filtragem que exigem ordenação dinâmica por diferentes critérios (como preço ou popularidade), estruturas como árvores balanceadas (ex: AVL ou Red-Black Tree) são mais adequadas que arrays ordenados ou heaps, pois permitem inserções, remoções e buscas em tempo O(log n), mantendo os dados totalmente ordenados.
I, II e IV.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Uma startup de tecnologia está desenvolvendo uma aplicação web crítica para processamento de transações financeiras. Durante a fase de desenvolvimento, a equipe identificou vários bugs que estavam causando falhas intermitentes no sistema, incluindo problemas de concorrência, vazamentos de memória e erros de lógica em cálculos financeiros.
Considerando o contexto apresentado e as técnicas de depuração e testes mencionadas, assinale a alternativa correta.
Testes unitários são suficientes para garantir a qualidade do software, eliminando a necessidade de testes de integração em sistemas de transações financeiras.
O profiling de memória é uma técnica de depuração específica para identificar vazamentos e otimizar o uso de recursos, sendo essencial em aplicações que processam grandes volumes de dados.
Logging detalhado deve ser evitado em sistemas de produção pois compromete significativamente a performance, sendo recomendado apenas em ambiente de desenvolvimento.
Test-Driven Development (TDD) é incompatível com metodologias ágeis pois aumenta o tempo de desenvolvimento inicial, reduzindo a velocidade de entrega.
Health checks e monitoramento em tempo real são técnicas de teste que substituem completamente a necessidade de testes automatizados durante o desenvolvimento.

Uma empresa de e-commerce coletou dados de comportamento de compra de seus clientes durante os últimos três anos, incluindo informações demográficas, histórico de transações, produtos visualizados, tempo gasto no site e feedback de satisfação. O conjunto de dados contém 2 milhões de registros com 45 variáveis, incluindo dados numéricos, categóricos e temporais.
Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:
I. Para análise de padrões sazonais em séries temporais de vendas, a decomposição STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess) seria mais apropriada que análise de correlação linear simples, pois separa componentes de tendência, sazonalidade e ruído.
II. Para identificar segmentos de clientes com base em múltiplas variáveis comportamentais, algoritmos de clustering como K-means devem sempre ser aplicados diretamente nos dados brutos sem normalização prévia para preservar as escalas originais das variáveis.
III. Para análise de correlações não-lineares entre variáveis, o coeficiente de correlação de Spearman seria mais informativo que o coeficiente de Pearson, especialmente quando as relações são monotônicas mas não necessariamente lineares.
IV. Para tratamento de valores ausentes em variáveis numéricas com distribuição assimétrica, a imputação por mediana seria mais robusta que a imputação por média, pois é menos sensível a outliers.
I, II e IV.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Um hospital metropolitano quer reduzir o tempo de espera em seu pronto-socorro através de uma abordagem baseada em evidências. A instituição coletou dados históricos de 18 meses incluindo: horários de chegada dos pacientes, classificação de risco (triagem), tempo de atendimento por especialidade, recursos disponíveis (médicos, enfermeiros, leitos), diagnósticos finais e desfechos clínicos.
Considerando a necessidade de desenvolver soluções analíticas baseadas em evidências, avalie as seguintes propostas:
I. Implementar um modelo preditivo de demanda usando séries temporais para prever picos de chegada de pacientes e otimizar a escalação de recursos humanos preventivamente, baseado em padrões históricos e fatores externos (clima, eventos locais).
II. Desenvolver um sistema de pontuação de risco revisado que incorpore não apenas sintomas clínicos, mas também dados históricos de tempo de atendimento e recursos necessários, usando algoritmos de machine learning para otimizar simultaneamente urgência médica e eficiência operacional.
III. Criar dashboards em tempo real para gestores visualizarem métricas de performance (tempo médio de espera, taxa de ocupação, satisfação do paciente) e implementar alertas automáticos quando thresholds críticos forem atingidos, permitindo intervenções imediatas.
IV. Aplicar análise de simulação estocástica para modelar diferentes cenários de configuração de recursos (número de médicos por turno, distribuição de especialistas) e avaliar o impacto nas métricas de performance antes de implementar mudanças operacionais.
I e III.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Uma empresa de análise de mercado recebeu um dataset de pesquisa sobre preferências de consumo de uma multinacional de alimentos. O conjunto contém 500.000 registros coletados através de múltiplas fontes: pesquisas online, aplicativos móveis, dados de vendas de varejistas parceiros e redes sociais. O objetivo é identificar tendências de consumo para lançamento de novos produtos.
Considerando o contexto apresentado sobre qualidade e confiabilidade dos dados, assinale a alternativa correta.
A representatividade da amostra pode ser ignorada quando o volume de dados é suficientemente grande, pois algoritmos de machine learning compensam automaticamente vieses amostrais.
Dados com viés geográfico devem ser ponderados estatisticamente para corrigir a distribuição populacional.

A consultoria precisa entregar um relatório confiável sobre tendências de consumo, mas está enfrentando dilemas sobre como proceder com dados de qualidade questionável. A decisão sobre usar, filtrar ou descartar determinados conjuntos de dados impactará diretamente a validade das conclusões e recomendações estratégicas para o cliente.
Considerando o contexto apresentado sobre qualidade e confiabilidade dos dados, assinale a alternativa correta.
A representatividade da amostra pode ser ignorada quando o volume de dados é suficientemente grande, pois algoritmos de machine learning compensam automaticamente vieses amostrais.
Dados com viés geográfico devem ser ponderados estatisticamente para corrigir a distribuição populacional, garantindo que diferentes regiões sejam adequadamente representadas na análise final.
Registros de contas suspeitas em redes sociais devem ser mantidos na análise pois representam comportamentos reais de consumo, independentemente da autenticidade das contas.
Picos anômalos em dados de vendas são sempre indicativos de erro de coleta e devem ser removidos automaticamente para não distorcer as análises estatísticas.
A idade dos respondentes não é um fator crítico para validação de dados sobre preferências alimentares, sendo suficiente ter volume adequado de respostas para garantir confiabilidade.

Uma cidade metropolitana com 3 milhões de habitantes está enfrentando múltiplos desafios urbanos complexos que impactam significativamente a qualidade de vida dos cidadãos. O trânsito caótico resulta em 2 horas diárias de tempo perdido por pessoa, o sistema de coleta de lixo opera com 60% de eficiência gerando acúmulo em várias regiões, a distribuição de energia apresenta picos de demanda que sobrecarregam a rede em 30% durante verões, e a segurança pública enfrenta dificuldades para alocar recursos preventivamente em áreas de maior risco. A prefeitura criou uma força-tarefa multidisciplinar para investigar como Inteligência Artificial pode abordar esses problemas de forma integrada.
Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:
I. Implementar sistema de otimização de semáforos baseado em reinforcement learning que aprende continuamente com padrões de tráfego em tempo real, ajustando dinamicamente os tempos de abertura para minimizar congestionamentos em toda a rede viária.
II. Desenvolver modelo de computer vision para monitoramento automático de acúmulo de lixo em vias públicas, integrando câmeras existentes com algoritmos de detecção de objetos para alertar equipes de limpeza sobre locais que necessitam atenção prioritária.
III. Aplicar algoritmos de clustering e análise preditiva em dados históricos de criminalidade combinados com fatores socioeconômicos e eventos urbanos para identificar padrões espaço-temporais de risco e otimizar patrulhamento preventivo.
IV. Utilizar redes neurais recorrentes para prever demanda energética com base em dados meteorológicos, calendário de eventos, padrões históricos de consumo e crescimento populacional, permitindo ajustes proativos na distribuição de energia.
I, II e IV.
II e IV.
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I, II e III.
I, III e IV.

Um hospital universitário está desenvolvendo um sistema de IA para auxiliar no diagnóstico precoce de câncer através de análise de imagens médicas. O sistema utilizará deep learning para analisar tomografias, ressonâncias magnéticas e radiografias, prometendo reduzir o tempo de diagnóstico de semanas para horas e aumentar a precisão na detecção de tumores em estágios iniciais.
Considerando os princípios éticos fundamentais em IA (beneficência, não-maleficência, autonomia, justiça, transparência), avalie as seguintes afirmacoes sobre as implicações éticas:
I. A implementação deve ser adiada até que a disparidade de performance entre grupos demográficos seja corrigida, pois viés algorítmico pode perpetuar desigualdades em saúde e violar o princípio da justiça distributiva.
II. O sistema pode ser implementado imediatamente em sua versão atual, pois mesmo com variações de performance, ainda oferece benefícios médios superiores aos métodos tradicionais, maximizando o bem-estar geral dos pacientes.
III. É essencial implementar mecanismos de explicabilidade que permitam aos médicos compreender as bases das decisões do algoritmo, garantindo transparência e mantendo a autonomia profissional na tomada de decisões clínicas.
IV. A responsabilidade legal por diagnósticos deve permanecer exclusivamente com os profissionais médicos, sendo a IA tratada como ferramenta de apoio, preservando a relação médico-paciente e accountability profissional.
I e III.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
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Uma startup de tecnologia educacional desenvolveu uma plataforma de aprendizado personalizado que utiliza múltiplos algoritmos de IA para adaptar conteúdo às necessidades individuais de cada estudante. O sistema emprega natural language processing para avaliar respostas em texto livre, computer vision para analisar expressões faciais durante videoaulas, recommendation systems para sugerir materiais de estudo, e reinforcement learning para otimizar sequências de aprendizado.
Considerando o contexto apresentado sobre integração de algoritmos de IA, assinale a alternativa correta.
A integração de diferentes algoritmos de IA deve sempre priorizar a execução sequencial para garantir consistência dos resultados, mesmo que isso aumente a latência total do sistema.
Implementar cache inteligente para resultados de modelos computacionalmente intensivos e utilizar processamento assíncrono para tarefas não-críticas pode reduzir significativamente a latência percebida pelo usuário.
Todos os algoritmos devem ser executados com a mesma frequência e prioridade para garantir balanceamento da carga computacional entre os diferentes módulos de IA.
A arquitetura de microserviços é inadequada para integração de algoritmos de IA pois introduz overhead de comunicação que sempre compromete a performance em aplicações de tempo real.
Modelos de deep learning devem ser evitados em aplicações que requerem baixa latência, sendo preferível usar apenas algoritmos de machine learning tradicional para garantir performance adequada.

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