Primeiro, coloque sua casa em ordem. Os próximos três a seis meses devem ser dedicados a um mergulho profundo nos atuais padrões de gastos e utilização da nuvem. Estou falando de números reais, não das versões higienizadas que você mostra aos executivos. Mapeie suas projeções de carga de trabalho de IA e aprendizado de máquina (ML) porque, acredite, elas explodirão além de suas estimativas atuais. Enquanto você faz isso, identifique quais cargas de trabalho em suas implantações de nuvem pública estão desperdiçando dinheiro – você ficará chocado com o que descobrir.
Em seguida, desenvolva uma estratégia de distribuição de carga de trabalho que faça sentido. Considere a gravidade dos dados, os requisitos de desempenho e as restrições regulatórias. Não se trata de seguir as últimas tendências; trata-se de tomar decisões alinhadas com a realidade dos negócios. Crie modelos de ROI explícitos para seus investimentos em nuvem híbrida e privada.
Agora, vamos falar sobre a arquitetura técnica. Seu foco deve estar na otimização de pipelines de dados, na integração da computação de ponta e no atendimento aos requisitos de infraestrutura de IA/ML. A conectividade multicloud não é mais opcional: é um requisito para a sobrevivência. Mas aqui está o problema: você também deve manter estruturas rígidas de segurança e conformidade.
