Aks

Preciso treinar um modelo? Quais serviços do Azure usar? Um guia de leitura para os cinco artigos da minha nova série AI on Azure.

Até aqui, a série construiu duas coisas separadas: no post 1, um agent que fala com AKS via aks-mcp para diagnosticar o cluster; nos posts 2 e 3, um watchdog que observa o consumo de TPM no Azure OpenAI e decide o quão urgente um alerta deve ser. Os dois funcionam isoladamente, e isolados já entregam valor. Mas, separados, eles também deixam sem resposta a pergunta mais óbvia de todas: quando o consumo de tokens dispara do nada, a primeira coisa que qualquer SRE pergunta é “alguém fez deploy?”. Hoje essa resposta ainda é manual, alguém olhando o alerta do watchdog em uma aba e o dashboard do AKS em outra. ...

Você já implementou SLIs, SLOs e Error Budgets, automatizou resposta a incidentes, validou resiliência com Engenharia de Caos e até conduziu investigações cross-cloud. Mas quando um novo desenvolvedor entra no time e precisa provisionar um ambiente completo para começar a codar, quanto tempo leva? Dias? Semanas? Se a resposta for mais que minutos, você tem um problema de plataforma. Platform Engineering é isso: criar uma camada de abstração para que desenvolvedores trabalhem com autonomia sem virar especialistas em infraestrutura. Em vez de abrir ticket para o time de DevOps pedindo “um cluster com banco e fila”, o desenvolvedor entra num portal self-service, escolhe um template e, em minutos, tem um ambiente completo dentro dos padrões da organização. ...

Em algum momento nos últimos meses, alguém do seu time apareceu falando sobre um “AI agent” ou um “MCP server” e pediu acesso, um deploy ou uma explicação para o CISO sobre por que agora existe um processo não determinístico com permissão para encostar no cluster de produção. Este post é o modelo mental que eu gostaria de ter tido antes de tocar nisso pela primeira vez. Sem hype e com um exemplo real rodando no Azure ao longo do caminho. ...

Quinto post da série. No anterior, entramos no detalhe da GPU. Agora é hora de automatizar o que fica ao redor dela. Entender GPU é metade do trabalho. Provisionar tudo isso de forma consistente, repetível e auditável é a outra metade. tl;dr: IaC em AI não é capricho. É o que evita SKU errado, drift, cluster caro esquecido e pipeline sem trilha de auditoria. O typo de $4.000 Imagina o cenário: você provisiona um cluster GPU manualmente em East US 2 pra um experimento de ML. AKS com node pool Standard_NC6s_v3, accelerated networking, drivers NVIDIA, taints corretos. Leva quase um dia, mas funciona. ...

Terceiro post da série onde traduzo AI pra linguagem de quem vive infraestrutura. No post anterior, falamos do gargalo escondido de storage. Hoje a conversa é sobre compute. A diferença não está em comprar a GPU mais cara da prateleira. Está em escolher a GPU certa e ligar tudo do jeito certo. tl;dr: Em AI, escolher compute é escolher workload, memória e interconexão. GPU errada ou rede errada faz você pagar caro pra terminar mais devagar. ...