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ID 178047 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração FCC 2025

Durante a automatização de rotinas do sistema de protocolo digital em um Tribunal Regional do Trabalho, uma equipe de TI utiliza Git para versionamento local dos scripts e GitHub como repositório remoto. Para garantir rastreabilidade de alterações, colaboração entre setores e gerenciamento eficiente de versões, foram adotadas boas práticas com branches , commits e pull requests .

Nesse cenário,

A o comando git revert HEAD-1 apaga definitivamente o último commit do repositório, sem possibilidade de recuperação, sendo recomendado para manter o histórico limpo em ambientes públicos como o GitHub.

B o uso de git stas h permite guardar temporariamente arquivos commitados em uma branch para posterior reaplicação em outra, sendo ideal para transportar código consolidado entre fluxos de trabalho distintos.

C ao criar uma nova funcionalidade no sistema de protocolo, o ideal é abrir uma branch a partir da main , realizar os commits nessa branch e, ao concluir, abrir um pull request no GitHub para que a alteração seja revisada e integrada à branch principal, garantindo controle e rastreabilidade no ambiente colaborativo.

D o comando git pull remove as alterações locais e sincroniza os arquivos com o estado mais recente do repositório remoto, sendo equivalente a um git fetch seguido de git reset --hard origin/main.

E para garantir que uma modificação feita em um script de automação seja invisível para outros colaboradores até que esteja estável, recomenda-se fazer o commit com a flag --hidden , ocultando o conteúdo até que se utilize git show.

ID 178034 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração FCC 2025

Em um pipeline MLOps, varias etapas são seguidas para o desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos de Machine Learning . Com relação a este processo, especialmente considerando o uso de redes neurais transformer e suas características, as fases e procedimentos técnicos envolvidos no ciclo completo de MLOps são assim descritos:

A No pipeline MLOps, as redes neurais transformer são aplicadas na fase de Design para realizar Feature Engineering e tuning de parâmetros. Na fase de Operações, implementa-se o modelo em produção através de pipelines automatizados, e, por fim, a fase Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao monitoramento de dados de produção.

B No ciclo MLOps, os modelos transformer são implementados diretamente na fase de Operações para otimização em produção. A fase de Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao versionamento de dados e modelos e, na fase de Design , é realizado o monitoramento de desempenho do modelo e a coleta de dados para retreino futuro.

C O pipeline MLOps começa com a fase de Operações, na qual são definidos os requisitos técnicos e estes são alinhados com os requisitos de negócio. Em seguida, na fase de Experimentação e Desenvolvimento, o modelo é colocado em produção utilizando práticas de CI/CD. A etapa final, Design , foca na criação de embeddings e ajuste de hiperparâmetros.

D O ciclo de MLOps começa com a fase de Design , na qual são definidos os requisitos e alinhadas as necessidades de negócio. Na fase de Experimentação e Desenvolvimento, ocorre a construção do modelo, aplicação de Feature Engineering e tuning de parâmetros, podendo ser utilizadas redes neurais transformer para processar dados sequenciais com atenção contextual. Na etapa de Operações, o modelo é colocado em produção com pipelines de CI/CD e monitorado para ajuste continuo.

E Durante a fase de Experimentação e Desenvolvimento, o alinhamento dos requisitos de negócio e os requisitos técnicos do modelo são realizados. Na fase de Design , faz-se o deploy do modelo com CI/CD, enquanto a fase de Operações se concentra em treinar modelos transformer com autoatenção para ajuste contextual.

ID 163252 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração AOCP 2025

DevOps é uma abordagem adotada em ambientes modernos de desenvolvimento de software e infraestrutura. Envolve aspectos técnicos, culturais e organizacionais que buscam tornar o ciclo de vida do software mais eficiente. Com base nesse contexto, assinale a alternativa correta.

A No DevOps, o desenvolvimento e a operação do software são feitos de forma separada, com pouca comunicação entre as equipes.

B A integração contínua serve para configurar servidores automaticamente e não está relacionada ao código.

C A entrega contínua envia o código para produção sem testes e validações.

D O DevOps usa testes automatizados, monitora os sistemas e busca melhorar com base em feedback rápido.

E O DevOps é aplicado apenas nas fases iniciais do desenvolvimento de software e não envolve operações pós-entrega.

ID 163141 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração AOCP 2025

Um analista de tecnologia da informação do IFPB está trabalhando em um projeto utilizando Git como ferramenta de versionamento. Durante a análise de um arquivo específico, ele deseja identificar quem alterou cada linha do arquivo e em qual commit cada alteração foi realizada, a fim de entender o histórico e a autoria das modificações. Qual comando do Git permite obter essas informações?

A git stash

B git fetch

C git show

D git blame

E git status

ID 162974 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração AOCP 2025

Uma equipe de software decide migrar suas aplicações para ambientes baseados em containers, visando facilitar o ciclo de desenvolvimento, padronizar ambientes e otimizar a entrega contínua. Entre as opções, a equipe adota o Docker para empacotamento e orquestra os serviços com ferramentas como Docker Compose e Kubernetes. Nesse sentido, sobre containers e seu uso em ambientes modernos de TI, assinale a alternativa correta.

A Embora vantajoso, o uso de containers dificulta o empacotamento de aplicações com suas dependências, exigindo configuração manual dos ambientes diretamente no sistema operacional hospedeiro.

B Os containers garantem isolamento de processos, mas compartilham o kernel do sistema operacional, permitindo execução eficiente e leve em comparação às máquinas virtuais tradicionais.

C Docker Compose é uma ferramenta que realiza o build das imagens, mas impossibilita o gerenciamento simultâneo de múltiplos serviços.

D O uso de containers pode limitar a escalabilidade automática das aplicações, mesmo quando utilizado com plataformas como Kubernetes.

E Cada container possui um sistema operacional completo, incluindo interface gráfica e serviços do host, para funcionar corretamente.

ID 161953 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração AOCP 2025

Kubernetes é uma plataforma open-source de orquestração de contêineres projetada para automatizar a implantação, a escalabilidade e o gerenciamento de aplicativos em contêineres. Originalmente desenvolvida pelo Google, é amplamente adotada em ambientes de produção, especialmente em sistemas distribuídos que envolvem múltiplos contêineres. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta a unidade mais básica de implantação, dentro de um cluster Kubernetes, responsável por executar um ou mais contêineres.

A Pods.

B ConfigMap.

C Etcd.

D Helm.

E Kube-Proxy.

ID 161926 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração AOCP 2025

O Docker é uma ferramenta amplamente utilizada para criar, distribuir e executar contêineres. Ele permite que os desenvolvedores empacotem uma aplicação e todas as suas dependências em um contêiner, garantindo consistência no ambiente de execução em diferentes sistemas e plataformas. Dentro do ecossistema Docker, existe um serviço para o registro de imagens em nuvem, no qual os desenvolvedores podem armazenar, compartilhar e baixar imagens. Esse serviço é o

A Docker Attach.

B Docker Swarm.

C Docker Hub.

D Docker Logs.

E Docker Compose.

ID 191095 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os próximos itens, relativos a DevOps e Kubernetes.

Helm permite que se instalem e(ou) se atualizem aplicativos do Kubernetes.

C Certo

E Errado

ID 191072 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração CEBRASPE 2024

Texto associado

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue os seguintes itens.

Kubeflow é um serviço de nuvem autônomo para gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados.

C Certo

E Errado

ID 190712 Tecnologia da Informação DevOps e Gerência de Configuração CEBRASPE 2024

Texto associado

A respeito de Big Data , julgue os próximos itens.

Pipelines de dados apresentam uma única estrutura para o recebimento dos dados originados de uma fonte não confiável.

C Certo

E Errado