Engenharia de Software · FGV · 2024 | Questão sqc-fg101869

Engenharia de SoftwareGerência de Configuração

Código: fg101869
Banca: FGV
Órgão: TRF - 1ª REGIÃO
Ano: 2024
Nível: Superior

Cargo: Técnico Judiciário - Área Administrativa - Especialidade: Tecnologia da Informação

O técnico judiciário em TI Seedorf foi designado para otimizar a infraestrutura de TI do TRF1, que migrou recentemente para a nuvem. O Tribunal está enfrentando desafios relacionados à escalabilidade e elasticidade, com a necessidade de ajustar os recursos de TI automaticamente para atender às flutuações na demanda, mantendo o controle de custos. Além disso, é essencial que essa otimização não dependa de intervenções manuais frequentes e que possa responder rapidamente a picos inesperados de demanda.Diante desses requisitos, para garantir uma gestão eficiente da infraestrutura de TI na nuvem, Seedorf deve utilizar a estratégia de:

Aconfigurar instâncias reservadas para todos os serviços em nuvem para garantir um custo fixo e previsível;
Butilizar auto scaling para ajustar automaticamente a capacidade de recursos com base na demanda, garantindo elasticidade e controle de custos;
Cimplementar uma política de cobrança baseada em uso, utilizando instâncias spot para reduzir custos em cargas de trabalho não críticas;
Dadotar uma abordagem de multi-cloud para distribuir a carga de trabalho entre diferentes provedores de nuvem, garantindo alta disponibilidade e otimização de custos;
Econfigurar um sistema de monitoramento e alertas para acompanhar o uso de recursos e ajustar manualmente a capacidade conforme necessário.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — utilizar auto scaling para ajustar automaticamente a capacidade de recursos com base na demanda, garantindo elasticidade e controle de custos;

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Computação em Nuvem – Escalabilidade e Elasticidade

Gabarito: letra B. A estratégia de auto scaling permite ajustar automaticamente a capacidade de recursos computacionais com base na demanda, garantindo elasticidade e controle de custos sem intervenção manual frequente, exatamente o que o enunciado demanda. As demais alternativas não atendem ao requisito de ajuste automático.

Estratégia	Descrição	Atende ao requisito de ajuste automático?	Responde a picos inesperados?	Controla custos sem intervenção manual?
Instâncias reservadas (A)	Capacidade fixa e previsível	❌ Não	❌ Não	❌ Não (pode gerar desperdício ou falta)
Auto scaling (B)	Ajusta automaticamente a capacidade com base na demanda	✅ Sim	✅ Sim	✅ Sim
Instâncias spot (C)	Descontos com possível interrupção, para cargas tolerantes a falhas	❌ Não	❌ Não	❌ Não (não garante elasticidade automática)
Multi-cloud (D)	Distribui carga entre provedores	❌ Não	❌ Não	❌ Não (não resolve ajuste automático)
Monitoramento e ajuste manual (E)	Acompanha uso e ajusta manualmente	❌ Não	❌ Não	❌ Não (exige intervenção humana frequente)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Configurar instâncias reservadas para todos os serviços implica capacidade fixa e previsível, sem elasticidade automática. Essa abordagem não responde a picos inesperados e pode gerar desperdício ou falta de recursos.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Auto scaling é o mecanismo nativo de nuvem que aumenta ou reduz a quantidade de instâncias (ou outros recursos) em tempo real conforme a demanda. Isso proporciona elasticidade — capacidade de se adaptar rapidamente a variações de carga — e otimiza custos, pois só se paga pelo que é usado.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Instâncias spot oferecem descontos em troca de possível interrupção, sendo adequadas para cargas de trabalho tolerantes a falhas, mas não são desenhadas para garantir elasticidade automática e ajuste contínuo de capacidade.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A abordagem multi-cloud distribui a carga entre provedores para aumentar disponibilidade e evitar dependência, mas não resolve diretamente o problema de ajuste automático de recursos frente a flutuações de demanda.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Sistema de monitoramento e alertas com ajuste manual exige intervenção humana frequente, contrariando o requisito de que a otimização não dependa de intervenções manuais frequentes e da resposta rápida a picos.

Gabarito: letra B.

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