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Considere que em um Tribunal de Justiça foi desenvolvido um robô de RPA para consultar diariamente processos eletrônicos e registrar movimentações em um banco de dados. Durante a execução, podem ocorrer falhas temporárias de conexão com o sistema processual. Uma analista implementou o seguinte trecho de código Java, que será executado em condições ideais:
//...
for (Processo p : processos) {
try {
consultarMovimentacao(p);
registrarMovimentacao(p);
} catch (Exception e) {
filaReprocessamento.add(p);
}
}
//...
Nesse cenário,
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Em um Tribunal de Justiça que utiliza hyperautomation para automatizar a distribuição e classificação de processos, um robô RPA consome um serviço, desenvolvido em Java, responsável por integrar sistemas corporativos, mecanismos de OCR, modelos de IA e APIs judiciais. Considere o trecho de código abaixo implementado nessa arquitetura.
//...
public class ProcessoService {
public void processar(Processo processo) {
try {
ocrClient.extrairDados(processo);
iaClient.classificar(processo);
sistemaJudicialClient.atualizar(processo);
} catch (Exception e) {
System.out.println("Erro: " + e.getMessage());
}
}
}
//...
Durante uma auditoria interna, foi identificado que determinadas falhas de integração não são adequadamente rastreadas, dificultando a sustentação das automações e a identificação de causas-raiz em incidentes que envolvem múltiplos componentes. Nesse cenário, é pertinente
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• No 1º dia do período havia 40 recursos aguardando análise inicial.
• Ao longo do período, ingressaram mais 120 recursos.
• No 20º dia do período havia 60 recursos ainda não concluídos.
• Durante o período 100 recursos foram concluídos.
A análise do fluxo mostrou que, em média, havia 50 recursos simultaneamente em tramitação (Work in Progress - WIP).
Nesse cenário, o throughput médio foi de
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Em um Tribunal de Justiça, a equipe responsável pela evolução do sistema processual eletrônico realizou uma sessão de refinamento do backlog para planejar as próximas entregas. Inicialmente, os itens foram classificados pelo método MoSCoW. Em seguida, o Product Owner decidiu utilizar a técnica RICE para apoiar a priorização final dos requisitos classificados como Must Have e Should Have.
Foram levantados os seguintes itens:
| Requisito | MoSCoW | Reach (R) |
Impact (I) |
Confidence (C) |
Effort (E) |
|---|---|---|---|---|---|
| Painel de monitoramento de prazos processuais | Must Have | 600 | 3 | 80% | 8 |
| Integração com sistema de intimações eletrônicas | Must Have | 450 | 3 | 90% | 5 |
| Dashboard gerencial para magistrados | Should Have | 700 | 2 | 70% | 10 |
| Exportação avançada de relatórios | Could Have | 500 | 1 | 80% | 4 |
Considerando que o cálculo do RICE é dado por (RX IXC)/E, Conclui-se que
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- Engenharia de SoftwareEngenharia de Requisitos
- Engenharia de SoftwareModelos de DesenvolvimentoÁgeisScrum
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Uma equipe de infraestrutura de um Tribunal de Justiça precisa analisar o arquivo acesso. Log para identificar requisições relacionadas ao portal de autenticação. O objetivo é exibir somente as linhas registradas entre 08:16:00 e 08:19:59, que contem a expressão /portal no caminho requisitado e que terminam com o código de status HTTP 500.
Um trecho do arquivo apresenta o seguinte conteúdo:
2026-06-09 08:15:22 GET /portal/login 200 2026-06-09 08:16:10 POST /portal/autenticacao 500 2026-06-09 08:16:45 GET /processos/12345 200 2026-06-09 08:17:02 POST /documentos/upload 500 2026-06-09 08:18:30 GET /consulta/processual 404 2026-06-09 08:19:11 GET /portal/login 500 2026-06-09 08:20:05 POST /portal/autenticacao 500
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