ESCALA NOVE · MLOPS
Modelos que funcionam às três da manhã, não só no notebook.
Infraestrutura de operação de modelos de machine learning para times que precisam de produção de verdade — com runbooks, rollback e monitoramento desde o primeiro dia.
Três formas de trabalhar com a Escala Nove
Cada engajamento tem escopo definido, entregável concreto e um resultado que o time de plataforma pode operar sem depender da gente.
Plataforma de Operação de Modelos
Build completo da infraestrutura para rodar modelos em produção: registry com versionamento, pipelines de treino reproduzíveis, serving containerizado com limites de recurso, rollback por estágio, monitoramento de drift e rastreamento de custo por modelo.
- Entregue como IaC na conta do cliente
- Runbooks e sessão de on-call handover
- 4 semanas de operação pareada
Auditoria de Ambiente de Produção
Revisão para times que já rodam modelos e estão enfrentando incidentes, ownership pouco claro ou crescimento de custo sem explicação. Mapeamos o que está de fato deployado contra o que está documentado.
- Rebuild de 2 modelos de prod para testar reprodutibilidade
- Revisão de cobertura de monitoramento
- Backlog de remediação em formato de tickets
Consultoria de Arquitetura em Sessão
Sessão remota de quatro horas com o time de plataforma ou dados para resolver uma decisão arquitetural específica: batch vs online serving, feature storage, estrutura de ambientes para time pequeno — trabalhando nos diagramas e repositório reais do cliente.
- Conduzida contra diagramas e repositório reais
- Sumário escrito com opções e decisão
- Condições para revisitar a decisão
O que diferencia quem opera modelos de quem experimenta
Infraestrutura de ML em produção tem exigências que não aparecem no notebook. Esses são os pontos que o nosso trabalho cobre.
Versionamento e Lineage
Cada modelo em produção tem origem rastreada: qual dado, qual código, qual configuração gerou aquele artefato.
Rollback com Peso Igual ao Deploy
O caminho de rollback recebe a mesma atenção de projeto que o caminho de deploy. Isso não é detalhe — é o que permite agir rápido às três da manhã.
Alertas no Canal que o Time Já Usa
Monitoramento de drift e qualidade de dados configurado para alertar no canal de incidentes existente do cliente, sem criar nova ferramenta de observabilidade.
Rastreamento de Custo por Modelo
Visibilidade sobre quanto cada modelo custa para rodar. Sem isso, o crescimento de custo em cloud é invisível até chegar na fatura.
Documentação que o Time Consegue Usar
Runbooks escritos para quem vai estar de on-call, não para quem construiu o sistema. A diferença está na clareza dos passos e nas condições de escalada.
Infraestrutura na Conta do Cliente
Tudo entregue como infrastructure-as-code na conta de cloud do próprio cliente. Sem dependência de conta ou ambiente externo após o engajamento.
PRÓXIMO PASSO
Seu ambiente de produção está pronto para o próximo incidente?
Conversamos sobre o estado atual da infraestrutura de modelos e identificamos o ponto de entrada mais útil — sem compromisso de engajamento maior.
Perguntas frequentes
O que os times de plataforma geralmente perguntam antes de iniciar.
O que exatamente é entregue ao final de cada serviço?
Plataforma de Operação: infrastructure-as-code na conta do cliente, runbooks documentados, sessão de handover e quatro semanas de operação pareada. Auditoria: relatório de findings e backlog de remediação em formato de tickets importáveis. Sessão de Arquitetura: sumário escrito das opções consideradas, decisão tomada e condições para revisitar.
Em qual provedor de cloud vocês trabalham?
Trabalhamos nos três principais provedores — AWS, GCP e Azure. A decisão sobre qual usar é do cliente. Toda a infraestrutura é criada na conta de cloud do próprio cliente, sem nenhum recurso em conta externa.
Meu time não tem experiência em MLOps. Conseguimos absorver o que for entregue?
Parte do que entregamos é construída para esse cenário. Os runbooks são escritos para quem opera, não para quem construiu. As quatro semanas de operação pareada na Plataforma de Operação existem justamente para transferência de contexto. Avaliamos a maturidade do time no início de cada engajamento e ajustamos a documentação ao nível de familiaridade existente.
Como funciona o processo de início de engajamento?
Primeiro, uma conversa de 30 a 45 minutos para entender o ambiente atual, os objetivos e qual serviço faz mais sentido. Se houver fit, enviamos um escopo detalhado em até três dias úteis. Nenhum acesso ao ambiente é solicitado antes de um acordo assinado.
Como é tratada a confidencialidade do ambiente e do código do cliente?
Todos os engajamentos são cobertos por acordo de confidencialidade. Trabalhamos nos sistemas do cliente sem exportar dados ou artefatos para fora do ambiente acordado. O acesso é feito com credenciais de escopo mínimo, documentadas e revogadas ao final do engajamento.
A Sessão de Arquitetura funciona para times que ainda estão estruturando os primeiros modelos?
Sim. A sessão funciona bem quando o time tem uma decisão arquitetural específica para resolver — mesmo que o ambiente ainda esteja sendo montado. É útil para evitar escolhas que ficam difíceis de reverter depois de alguns meses de uso. Recomendamos ter ao menos um diagrama ou documento de proposta para trabalharmos durante a sessão.
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