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A analista Glenda precisa adicionar uma biblioteca de código fechado a um projeto Java com Maven. A biblioteca possui um conjunto de funções criptográficas implementadas por uma empresa terceirizada. A empresa disponibilizou a biblioteca por meio de um Java Archive (JAR) que não foi construído pelo Maven. Para que o Maven adicione ao repositório local o JAR da empresa terceirizada, a analista deve executar a seguinte meta do maveninstall-plugin:

A lib-jar;
B lib-local;
C install-jar;
D install-file;
E install-local.

O analista Eric foi designado para compatibilizar um antigo projeto de software Java com o recente Spring Boot 3. A versão atual do projeto utiliza Spring Boot 2.1 com Java 8, além de algumas Application Programming Interfaces (APIs) do Java Enterprise Edition (JEE). A fim de atualizar o projeto para o Spring Boot 3 observando estritamente o mínimo necessário, Eric deve atualizar o Java para a versão:

A 11, mantendo o uso das APIs do Java EE;
B 17, mantendo o uso das APIs do Java EE;
C 21, mantendo o uso das APIs do Java EE;
D 17, migrando o uso das APIs do Java EE para o Jakarta EE;
E 21, migrando o uso das APIs do Java EE para o Jakarta EE.

A analista Flávia está escrevendo as regras de Cascading Style Sheets (CSS) para uma página web. Flávia precisa que determinada regra seja aplicada aos elementos da página que possuam ambas as classes “redondo” e “sem-borda”. Para aplicar a regra através de seletores CSS, a analista deve utilizar o seletor:

A redondo&sem-borda
B redondo+sem-borda
C .redondo.sem-borda
D .redondo+.sem-borda
E .redondo&.sem-borda

O analista Jeferson está configurando um projeto no SonarQube. Ao configurar as métricas de código que devem ser monitoradas, Jefferson adicionou ao projeto a métrica que indica o tempo necessário para corrigir todos os code smells presentes no código. Jefferson adicionou ao projeto no SonarQube a métrica:

A technical debt;
B quality gate status;
C security remediation;
D maintainability rating;
E reliability remediation.

Em um ambiente de microsserviços, é muito comum utilizar o RabbitMQ como plataforma de mensageria. Trata-se de um produto de fácil configuração para execução em contêineres. Sobre o RabbitMQ, é correto afirmar que:

A por ter sido criado na linguagem Erlang, exige a utilização de consumidores implementados na mesma linguagem;
B permite trabalhar apenas com AMQP 0.9.1, inviabilizando qualquer forma de utilização do STOMP ou MQTT;
C embora gerencie internamente os privilégios dos usuários, permite o uso de LDAP para autenticação;
D trabalha apenas com filas duráveis, o que garante que todas as mensagens se recuperem de eventuais quedas do servidor;
E oferece diversos tipos de exchange, como topic exchange, que direciona a mensagem de forma automática para todas as filas associadas, no modelo broadcast.

Roberto foi contratado para gerenciar a implantação de um novo data center, que servirá para hospedar o ambiente de nuvem de um conjunto de organizações. Nesse ambiente, cada organização participante poderá criar seus serviços, com base nas ferramentas disponibilizadas no ambiente de nuvem, mas sem poder utilizar tecnologias arbitrárias. Segundo as definições da recomendação NIST SP 800-145, o ambiente configurado por Roberto é classificado como:

A nuvem pública com modelo de serviço SaaS;
B nuvem comunitária com modelo de serviço IaaS;
C nuvem pública com modelo de serviço IaaS;
D nuvem privada com modelo de serviço PaaS;
E nuvem comunitária com modelo de serviço PaaS.

A plataforma Node.js trouxe uma grande revolução em termos da aplicabilidade do Java Script, que agora é utilizado também na implementação de aplicativos servidores. Ele traz uma série de características robustas, como o Event Loop, para gerenciar eventos e operações de entrada e saída na forma assíncrona, e cuja implementação é baseada:

A no interpretador Chrome V8;
B na biblioteca Libuv;
C no gerenciador NPM;
D na Core API do Java Script;
E no gerenciador YARN.

Carla precisa integrar dois serviços criados com tecnologia Node.js: o primeiro é um backend na arquitetura REST e o segundo, um frontend que consome os serviços do primeiro. Os serviços executam no Docker, respectivamente, através dos contêineres back001 e front001, e apenas front001 oferece acesso no ambiente externo ao Docker. Para integrá-los, Carla criou a rede virtual net001 no Docker e adicionou back001 e front001 a essa rede, utilizando os comandos:

A docker add network -d bridge net001 docker connect --network net001 back001 docker connect --network net001 front001
B docker config network -a net001 docker run -itd --network net001 [back001, front001]
C docker network new -d bridge net001 docker network connect net001 back001 docker network connect net001 front001
D docker network create -d bridge net001 docker run -itd --network net001 back001 docker run -itd --network net001 front001
E docker add network -d bridge net001 docker run -itd --network net001 [back001, front001]

No sistema transacional da organização PrevData, há o registro dos pedidos de licença médica de todos os seus funcionários. Para apoiar as campanhas de prevenção, foi levantado o seguinte requisito analítico: quantidade de atestados de crise respiratória durante as estações do ano, ao longo dos últimos 10 anos. Para atender a esse requisito analítico, deve ser elaborado o Modelo Multidimensional de Dados com a estrutura:

A FATO_ATESTADOS (Quantidade, Descrição) DIMENSÃO_TEMPO (Ano, Estação)
B FATO_ATESTADOS (Estação, ANO_ATESTADO >= SYSDATE - INTERVAL '10' YEAR) DIMENSÃO_TIPO_ATESTADO (Descrição)
C DIMENSÃO_ATESTADOS (Quantidade, Estação) DIMENSÃO_TIPO_ATESTADO (Descrição)
D FATO_ATESTADOS (Quantidade) DIMENSÃO_TEMPO (Ano, Estação) DIMENSÃO_TIPO_ATESTADO (Descrição)
E FATO_ATESTADOS (Quantidade, Tipo_Atestado) DIMENSÃO_TEMPO (DATEDIFF(ANO_ATESTADO,-10)

A implementação de um banco de dados analítico requer a carga de dados extraídos de outros bancos. Cada banco de dados de origem implementa as suas próprias chaves para identificar seus registros. Para evitar conflitos com as chaves utilizadas nos bancos de dados de origem dos sistemas transacionais, a rotina ETL de um Data Mart deve gerar uma chave:

A candidata;
B estrangeira;
C composta;
D surrogada;
E alternativa.