À medida que sistemas back-end evoluem para arquiteturas distribuídas e baseadas em microsserviços, torna-se inviável compreender o comportamento do sistema apenas por meio de testes locais ou depuração tradicional. Nesse contexto, práticas de observabilidade permitemanalisar o estado interno do sistema a partir de seus artefatos externos, possibilitando identificação de falhas, gargalos de desempenho e comportamentos anômalos em ambientes de produção.

Considere uma aplicação composta por diversos microsserviços que se comunicam entre si para atender requisições de usuários. Em produção, a equipe precisa identificar rapidamente a causa raiz de falhas intermitentes e degradações de desempenho que ocorrem apenas sob carga real, sem interromper o serviço.

Nesse cenário, assinale a alternativa que descreve corretamente a combinação de práticas de observabilidade mais adequada para atender a esse objetivo em sistemas distribuídos.

Sistemas distribuídos modernos frequentemente combinam diferentes modelos de comunicação para atender requisitos de desempenho, escalabilidade e resiliência. A comunicação síncrona, como chamadas diretas via HTTP, oferece simplicidade e resposta imediata, enquanto a comunicação assíncrona, baseada em eventos ou mensageria, reduz acoplamento temporal e aumenta tolerância a falhas, sendo especialmente relevante em arquiteturas de microsserviços.

Considere uma arquitetura de microsserviços em que um serviço de Processamento de Pedidos precisa acionar, de forma confiável, serviços de Faturamento e Notificação. O sistema deve continuar aceitando pedidos mesmo quando um desses serviços estiver temporariamente indisponível, sem bloquear o fluxo principal da aplicação.

Nesse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente a estratégia arquitetural mais adequada para atender a esses requisitos, considerando comunicação entre serviços.

Em arquiteturas baseadas em microsserviços, a execução de aplicações em contêineres exige mecanismos robustos para gerenciamento de implantação, escalabilidade, tolerância a falhas e atualização contínua. O Kubernetes consolidou-se como uma plataforma de orquestração que abstrai a infraestrutura subjacente e automatiza tarefas operacionais, permitindo que aplicações back-end escalem de forma controlada e resiliente.

Considere uma aplicação back-end executada em contêineres Docker, implantada em um cluster Kubernetes. A aplicação apresenta variação significativa de carga ao longo do dia e precisa manter disponibilidade mesmo diante de falhas em nós do cluster, sem intervenção manual da equipe de operações.

Nesse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente um recurso do Kubernetes que atende simultaneamente aos requisitos de escalabilidade e alta disponibilidade da aplicação.

No desenvolvimento de sistemas back-end modernos, a escolha da tecnologia de banco de dados impacta diretamente desempenho, escalabilidade e modelagem dos dados. Bancos de dados relacionais e não relacionais atendem a necessidades distintas, sendo adotados conforme características do domínio da aplicação, volume de dados e requisitos de consistência e flexibilidade.

Considere uma aplicação back-end que precisa armazenar grandes volumes de dados semiestruturados, com esquema flexível e possibilidade de evolução frequente do modelo, sem interrupção do serviço.

Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta corretamente uma justificativa técnica para a adoção de um banco de dados não relacional em detrimento de um banco de dados relacional tradicion

Considere a seguinte instrução SQL executada em um banco de dados relacional:

SELECT departamento, COUNT(*) AS total

FROM funcionarios

WHERE salario > 5000

GROUP BY departamento

HAVING COUNT(*) > 10;

Essa consulta retorna os departamentos com mais de dez funcionários cujos salários são superiores a cinco mil reais, apresentando o nome do departamento e a quantidade correspondente, configurando uma operação de:

Uma organização implementou um sistema distribuído no qual a execução de uma operação de negócio complexa depende da coordenação centralizada de múltiplos microsserviços, com um componente dedicado responsável por invocar cada serviço na sequência correta, tratar falhas parciais e garantir a consistência do fluxo transacional. Nesse modelo de coordenação, o padrão adotado é: