No episódio 175 do Kubicast, recebemos o Daniel Romeiro (Infoslack) para uma conversa intensa sobre como Inteligência Artificial e DevOps estão colidindo e se complementando no mundo da engenharia de software. Em vez de repetir o discurso sobre o “hype” da IA, adotamos uma abordagem prática: falamos sobre o filtro reverso, testamos conceitos em deploys reais e discutimos métricas que realmente importam em pipelines de Machine Learning.
A primeira parte do episódio aborda o filtro reverso em IA: como separar sinais de ruído, evitar soluções prontas que não entregam valor e estruturar seus próprios critérios de avaliação de modelos. Em seguida, refletimos sobre caminhos de carreira. Daniel compartilha como acumulou habilidades DevOps, desde configurações de CI/CD até gestão de clusters Kubernetes, sem perder o foco na qualidade de código.
Na segunda metade, entramos na engenharia de produção de modelos ML. Debatemos estratégias de deploy: contêineres, orquestração e automação de pipelines. Depois, aprofundamos em observabilidade avançada — logs estruturados, métricas customizadas e dashboards que permitem visualizar em tempo real a performance e a saúde dos modelos em produção.
Capítulos em Destaque
Deploy de Modelos: entendemos as opções de packaging, testes de integração e rollback seguro.
Observabilidade IA: discutimos como criar indicadores-chave, sondas de latência e alertas que não geram ruído.
Arquiteturas ML: analisamos padrões de microsserviços versus arquiteturas monolíticas para workloads de IA.
Insights Práticos
Pipeline Automação: como montar um fluxo de CI/CD para modelos, do treinamento ao deploy, incluindo testes A/B em tempo real.
Gestão de Artefatos: versionamento de datasets e modelos, controle de dependências e políticas de retenção.
Resiliência e Latência: estratégias de fallback quando serviços externos falham e otimizações para reduzir jitter em inferência.
Perspectivas Futuras
Encerramos discutindo o papel dos SREs em um mundo dominado por IA generativa. Daniel aposta num aumento da demanda por profissionais capazes de projetar arquiteturas escaláveis e seguras, com atenção especial a DevSecOps em pipelines de dados.
Se você está curioso sobre como unir IA, DevOps e Machine Learning no dia a dia, este episódio traz um roteiro completo: da concepção de modelos até a garantia de disponibilidade em produção.
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