Quando lancei minha startup de IA, fiquei sobrecarregado com números. Por toda parte que olhei, desde investidores até mentores, todos enfatizavam a importância das métricas. Mas quais realmente eram importantes e como poderia usá-las para direcionar minha
Introdução
No mundo dinâmico do desenvolvimento de software, os pipelines de Integração Contínua/Entrega Contínua (CI/CD) são a espinha dorsal de uma entrega eficiente. À medida que as equipes de desenvolvimento crescem e a complexidade dos projetos aumenta, as demandas sobre a infraestrutura de CI/CD escalonam. O dimensionamento manual de agentes de build se torna um gargalo significativo, levando a tempos de build mais longos, desenvolvedores frustrados e, por fim, uma redução na velocidade de lançamento no mercado.
Introdução: A Promessa e o Perigo dos Agentes de IA em Produção
Agentes de IA, com sua capacidade de realizar tarefas complexas de forma autônoma, aprender com os ambientes e se adaptar a condições em mudança, representam um avanço significativo em automação e sistemas inteligentes. Desde chatbots de atendimento ao cliente que lidam com consultas complexas até agentes sofisticados de análise de dados que identificam tendências de mercado,
O Papel Crucial das Verificações de Saúde dos Agentes em Sistemas Modernos
Nos ambientes de computação distribuídos e dinâmicos de hoje, os agentes de software são onipresentes. Desde ferramentas de monitoramento e pontos de segurança até gerenciamento de configuração e coleta de dados, esses pequenos componentes, muitas vezes invisíveis, desempenham um papel fundamental na saúde e no desempenho geral de nossa infraestrutura. No entanto, assim como qualquer parte
O Cenário em Evolução da Saúde do Agente em 2026 O ano é 2026, e o cenário digital se transformou mais uma vez. Nossa infraestrutura não é mais uma entidade monolítica residindo em um único data center. Em vez disso, é uma malha altamente distribuída que abrange ambientes multi-cloud, nós de computação em edge, funções serverless e uma gama crescente de agentes inteligentes
Introdução: O Imperativo da Escala Automática para Infraestrutura de Agentes
No dinâmico mundo do desenvolvimento de software e operações, a necessidade de uma infraestrutura ágil, resiliente e econômica é fundamental. A infraestrutura de agentes, seja para impulsionar pipelines de CI/CD, sistemas de monitoramento, fluxos de trabalho de processamento de dados ou scanners de segurança, muitas vezes apresenta padrões de carga imprevisíveis. O dimensionamento manual não é apenas ineficiente, mas também suscetível
Introdução: A Importância do Monitoramento da Disponibilidade dos Agentes
Nos ambientes dinâmicos de TI de hoje, a saúde e a disponibilidade dos agentes são fundamentais para o desempenho e a confiabilidade geral de qualquer sistema. Seja para coletar métricas, impor políticas de segurança, gerenciar configurações ou realizar tarefas automatizadas, a operação ininterrupta deles é crucial para manter a continuidade do serviço e dos dados.
Introdução: O Papel Vital dos Checks de Saúde dos Agentes
Na complexa tapeçaria da infraestrutura de TI moderna, os agentes de software são os heróis não reconhecidos, coletando dados em silêncio, executando comandos e mantendo a saúde dos sistemas distribuídos. Desde agentes de monitoramento em servidores e dispositivos de rede até agentes de segurança em endpoints e agentes de backup protegendo dados críticos, sua onipresença
Introdução à Infraestrutura de Agentes de Auto-Scaling
No mundo da integração contínua e entrega contínua (CI/CD), os agentes de build (ou trabalhadores, runners, executores) são os responsáveis que compilam código, executam testes e implantam aplicações. À medida que as equipes de desenvolvimento crescem e a complexidade dos projetos aumenta, a demanda por esses agentes pode flutuar drasticamente. Provisionar e desprovisionar agentes manualmente não é
Introdução: O Imperativo do Desempenho dos LLMs
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) remodelaram inúmeras aplicações, desde chatbots sofisticados até geração automatizada de conteúdo. No entanto, seu tamanho e as demandas computacionais significam que a otimização de desempenho não é apenas um luxo, mas uma necessidade crítica. Um LLM ineficiente pode resultar em altos custos de inferência, tempos de resposta lentos e uma