Uma equipe de desenvolvimento de sistemas do Ministério Público está projetando um novo sistema de gestão de processos que envolverá o tratamento de dados pessoais de cidadãos e servidores. Durante a fase de especificação, a equipe busca garantir que o sistema atenda aos requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) desde a sua concepção.

Considerando as disposições da Lei nº 13.709/2018 (LGPD), no desenvolvimento do sistema, o

O Ministério Público de um estado brasileiro migrou um sistema de consulta processual para o Cloud Run da Google Cloud Platform. A aplicação apresenta variação de demanda, com picos de acesso em horários comerciais e baixa utilização durante a madrugada. A equipe de tecnologia busca compreender o comportamento de escalonamento automático desse serviço para assegurar a disponibilidade e a otimização de custos.

Considerando as características de escalonamento do Cloud Run, o comportamento padrão desse serviço ocorre quando a plataforma

Um desenvolvedor de sistemas está configurando um ambiente de homologação para uma aplicação web que deve ser acessada de forma segura por uma equipe distribuída geograficamente. A aplicação utiliza o protocolo HTTPS no servidor de aplicação, mas o banco de dados está em uma sub-rede privada que não deve ser exposta à internet.

Considerando os conceitos de redes e infraestrutura, a configuração tecnicamente correta para esse cenário é:

Um órgão público implementou um sistema com Inteligência Artificial para auxiliar na análise de concessão de benefícios sociais. Após a implantação, surgiram questionamentos de cidadãos sobre os critérios utilizados pelo sistema para indeferir solicitações, bem como preocupações relacionadas à proteção de dados pessoais e à possibilidade de discriminação indireta. À luz dos princípios básicos de uso responsável de IA, a conduta tecnicamente condizente para o órgão público é

Uma Secretaria Estadual de Saúde implantou um sistema de apoio à decisão para triagem automática da prioridade das solicitações de exames especializados recebidas por meio do portal eletrônico do cidadão. A base histórica disponível contém milhares de solicitações já analisadas por médicos reguladores, devidamente rotuladas conforme o grau de prioridade atribuído à época. A equipe técnica pretende desenvolver automaticamente a categoria de novos solicitações, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência e assertividade da urgência no contexto de atendimento público.

Diante dos fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a abordagem adequada para resolver o problema descrito é

No âmbito de um Ministério Público Estadual, a equipe de Tecnologia da Informação desenvolveu um sistema eletrônico para gestão de denúncias recebidas pela Ouvidoria. Após seis meses de operação, a Procuradoria-Geral solicitou a elaboração de parecer técnico avaliando a conformidade do sistema com requisitos institucionais previamente definidos. Durante a análise, verificou-se que o sistema não possui trilha de auditoria detalhada sobre alterações realizadas nos registros nem mecanismos formais de controle de versionamento das modificações efetuadas pelos usuários internos. À luz das atribuições institucionais e do papel do setor técnico no assessoramento ao Ministério Público Estadual, a conclusão tecnicamente fundamentada que deve integrar o parecer é que

Uma equipe de desenvolvimento mantém uma aplicação web conteinerizada e versionada em um repositório Git hospedado no GitHub. A equipe deseja implementar uma prática de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD) para que, a cada push realizado na branch principal, sejam executados automaticamente: (i) build da imagem Docker, (ii) execução de testes automatizados e (iii) publicação da imagem validada em um registry, com posterior deploy em ambiente de homologação. Considerando o uso do GitHub Actions ou GitLab CI como ferramentas de automação, a abordagem tecnicamente adequada para implementar esse fluxo é

Em uma equipe de desenvolvimento que adota o modelo GitFlow para organização do versionamento, o desenvolvedor finalizou a implementação de uma nova funcionalidade na branch feature/login-social, criada a partir da branch develop. Após a conclusão dos testes locais e validação do código, ele precisa reintegrar essa funcionalidade ao fluxo principal de desenvolvimento, garantindo que a branch de origem permaneça corretamente identificada. Sendo o merge com etapa concluída do ciclo da feature. Nessa situação, a ação correta para realizar a integração conforme a prática recomendada do GitFlow é

Uma equipe de desenvolvimento implementou a integração entre o sistema interno de gestão de protocolos e uma API externa responsável pelo cadastro e atualização de dados de cidadãos. A aplicação cliente realiza requisições HTTP utilizando exclusivamente o método POST para todas as operações, inclusive consultas, sem o corpo da requisição em campo denominado acao, o qual indica o tipo de operação a ser executada. Em revisão junto ao arquiteto de soluções REST, durante revisão arquitetural, foi solicitado que a integração evoluísse para maior aderência ao estilo arquitetural REST.

À luz dos princípios do padrão REST, a adequação arquitetural exigida é que

Uma organização implantou uma arquitetura baseada em microsserviços executando em contêineres Kubernetes. Para garantir alta disponibilidade e rápida identificação de incidentes, a equipe de DevOps implementou uma solução de monitoramento com Prometheus e Grafana. Durante uma reunião técnica, discutia-se a necessidade de distinguir claramente as responsabilidades de cada ferramenta no contexto de observabilidade da aplicação, especialmente quanto à coleta de métricas, armazenamento de séries temporais, definição de alertas e visualização de dados operacionais. Nesse cenário, a distinção tecnicamente correta entre as ferramentas Prometheus e Grafana é que