Por Que Projetos De IA Mudam O Perfil De Carga
Workloads de IA costumam ser mais variáveis do que aplicações tradicionais. Em alguns horários, o uso de GPU dispara; em outros, quase não há requisições. Isso exige uma arquitetura que consiga escalar de forma elástica, mas com limites claros de custo.
Pontos De Atenção Em Infraestrutura
- Capacidade de rede para lidar com grandes volumes de tokens, especialmente quando há múltiplas integrações externas.
- Planejamento de armazenamento de logs, prompts e resultados para auditoria, sem inflar custos desnecessariamente.
- Monitoramento de latência fim a fim, incluindo DNS, API gateways e chamadas a modelos externos.
GPU On-Prem Ou Nuvem
Empresas brasileiras que já possuem workloads previsíveis de IA tendem a considerar GPU on-prem para reduzir custo recorrente. Já quem está em fase experimental pode se beneficiar de GPUs em nuvem, desde que tenha visibilidade clara sobre limites de uso.
Integração Com Ferramentas Já Utilizadas
- Uso de observabilidade existente, como Grafana, Prometheus ou New Relic, para monitorar serviços de IA.
- Integração com sistemas de alertas já adotados pela equipe, evitando criar painéis isolados.
- Documentação de procedimentos de rollback caso algum modelo comece a apresentar comportamento inesperado.
