Arquitetura multi-cloud de Data & IA

Contexto

Banco de investimento com 15 modelos ML em produção implantados em VMs dedicadas. Cada modelo tem sua própria VM com seu próprio ambiente Python, suas próprias dependências e sua própria versão de framework. Os custos de GPU são de 500 mil euros/ano com uma taxa de utilização de 15% (as GPUs rodam 24/7, mas são usadas apenas para inferência pontual).

Problema & Desafio

Custos de GPU de 500K€/ano com 15% de utilização real: 85% de desperdício. 15 VMs com 15 ambientes diferentes: manutenção caótica e conflitos de versões. Deploy de um novo modelo: 1 semana de configuração manual de uma nova VM. Sem auto-scaling: os modelos não escalam com a demanda (lento nos picos, desperdício nos vales). Nenhuma padronização: cada data scientist configura seu ambiente à sua maneira.

Solução & Entregas

Cluster Kubernetes GPU com orquestração inteligente dos workloads ML (batch e serving). Auto-scaling horizontal e vertical: os pods GPU ligam/desligam em função da demanda real. CI/CD ML integrado: deploy de um modelo em produção em 1 hora vs 1 semana. Ambientes padronizados: imagens Docker certificadas com os frameworks ML validados. Monitoramento: custos por modelo, utilização GPU, latência de inferência, métricas de performance. Resultados mensuráveis desde o primeiro mês.

Tecnologias