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Na Parte 1, montamos a base do Internal Developer Platform: Dev Center, templates Bicep para provisionamento self-service e AKS como runtime compartilhado com multi-tenancy. Aqui entram as camadas que deixam a plataforma segura, observável e governada. tl;dr: Governança com Azure Policy, observabilidade com App Insights + Grafana, e segurança com Workload Identity e Entra ID. Sem essas camadas, o IDP vira self-service sem controle. Governança: Azure Policy como guardrail A plataforma precisa garantir que, independente do que o desenvolvedor faça dentro do seu namespace ou resource group, certos padrões sejam mantidos. Azure Policy é a ferramenta para isso. ...

Sexto post da série. No anterior, automatizamos provisioning de clusters GPU. Agora entra a parte que começa depois do hardware pronto: como um modelo sai do “funciona no meu notebook” e vira algo que roda em produção com SLA. tl;dr: Modelo não é arquivo solto. Registre versão, valide em staging, publique com canary e deixe rollback pronto. O modelo que chegou sem certidão de nascimento Um data scientist manda uma mensagem no canal do time com um link pra um shared drive: “Aqui está o modelo. É um checkpoint PyTorch de 15 GB. Precisamos em produção até sexta.” ...

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. ...