Cloud Layers / Ofertas /  04 · Cloud Layers AI Ops

Cloud Layers AI Ops.

IA que ataca os custos invisíveis da operação: tempo gasto em diagnóstico, ruído de alerta, recursos sobre-provisionados e contexto disperso entre pessoas-chave. O efeito é mensurável — em MTTR, em carga de on-call e em eficiência de recursos — sempre com evidência, trilha de auditoria e humano no comando.

ModeloAdd-on à Managed Platform
PosturaIA recomenda. Humano decide.
IntegraçãoMétricas, logs, alertas, Git, deploys
EntregaRelatórios e ações sugeridas
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Quando faz sentido

Sinais de que essa é a sua oferta agora.

AI Ops não é um chatbot acima do dashboard. É uma camada de interpretação, recomendação e documentação aplicada a fluxos operacionais específicos, com seus dados — e zero promessa de autonomia.

  1. 01Sua operação gera alertas demais e o time vive triando ruído.
  2. 02Incidentes demoram porque o diagnóstico depende de poucas pessoas com contexto.
  3. 03Deploys correlacionam com degradações que ninguém detecta a tempo.
  4. 04Recursos são alocados por chute, sem rightsizing baseado em uso real.
  5. 05Devs perdem tempo procurando logs, configurações e documentação interna fragmentada.

Escopo

O que entregamos.

Casos de uso entregues, não funcionalidades soltas. Cada um com entrada, saída e ação esperada do operador humano.

01

Incident Copilot

Recebe alertas, logs, métricas, eventos e deploys recentes. Devolve timeline, hipóteses, evidências e próximas ações em linguagem clara.

02

Alert Intelligence

Classifica ruído, sugere ajuste de threshold, prioriza severidade e conecta ao runbook adequado.

03

Resource Intelligence

Lê uso real, requests, limits e custo estimado. Devolve recomendações de rightsizing e PR sugerido.

04

Deployment Intelligence

Correlaciona mudanças no Git com métricas pós-deploy. Sugere rollback ou ajuste com evidência.

05

Platform Assistant

Responde dúvidas de desenvolvedores sobre deploy, falha, logs, custos e padrões internos — com base nos seus dados.

06

Documentação viva

Mantém runbooks e procedimentos atualizados à medida que a operação muda. Auditável e versionada.

Como funciona

Em três fases, sem surpresa.

Implantação incremental sobre uma plataforma já em operação — começando pelos fluxos com mais dor.

01 — Fase 1

Integrações

Conectar fontes de dados: métricas, logs, alertas, Git, deploys, runbooks existentes e catálogo da plataforma.

02 — Fase 2

Primeiros copilotos

Ativar Incident Copilot e Alert Intelligence sobre os serviços com mais incidentes — efeito imediato no tempo médio de resolução de incidente (MTTR).

03 — Fase 3

Expansão

Adicionar Resource, Deployment Intelligence e Platform Assistant. Calibração contínua com feedback do time.

Princípio do manifesto

IA deve acelerar operadores, não substituir julgamento. Ação em produção precisa de evidência, auditoria e controle humano.

Próximos passos comuns

Conversar

Comece pelo diagnóstico.

A maioria dos projetos começa pelo Cloud Readiness Assessment — um diagnóstico curto, de baixo risco, que sai com um roadmap real para tudo que vem depois.