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Fernando Azevedo

Arquiteto de TI Especialista

Arquitetura, AWS, IA em produção, sistemas financeiros e FinOps, escritos a partir do que foi operado, com os números.

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(c) 2026 Fernando Francisco Azevedo

Assuntos/Amazon CloudWatch

FinOps e plataformas de dados

Amazon CloudWatch

10 conteúdos publicados sobre este assunto: artigos, estudos de arquitetura e guias de repositório.

Artigos· 8

Dados & PlataformasMediaTailor Analytics: console, BI ou lakehouse?O dashboard de analytics do AWS Elemental MediaTailor muda a primeira linha de investigação para publishers que operam SSAI em múltiplas regiões. Eu o vejo como uma excelente camada operacional, mas não como substituto automático para BI, reconciliação financeira ou observabilidade de engenharia.Abrir AWS & CloudCloudWatch Alarm Warm-Up: Fim do Ruído de Startup em Pipelines CI/CDO CloudWatch agora suporta períodos de warm-up para alarmes, resolvendo um problema clássico de ruído operacional em deploys automatizados. A feature parece simples, mas tem implicações sérias para SLOs, on-call fatigue e design de pipelines em ambientes financeiros. Neste artigo, analiso o mecanismo, os trade-offs reais e como integrar isso de forma responsável em stacks de produção.Abrir Dados & PlataformasCloudWatch Logs Intelligent Tiering: Guia de Campo para Ambientes FinanceirosO CloudWatch Logs Intelligent Tiering chegou em julho de 2026 prometendo reduzir custos de retenção de logs sem overhead operacional, mas para ambientes financeiros com requisitos de auditoria, a história é mais nuançada. Neste field note, analiso os três tiers, os limiares de transição automática e onde essa feature realmente entrega valor versus onde ela pode criar surpresas desagradáveis.Abrir Dados & PlataformasTag Enrichment no CloudWatch Logs vs. Abordagens AlternativasO CloudWatch Logs agora enriquece eventos de log com resource tags na ingestão, sem custo adicional e sem mudanças na instrumentação. Mas isso substitui pipelines de enriquecimento customizados, abordagens OpenTelemetry ou soluções como Datadog? Faço aqui uma análise honesta de trade-offs para quem opera sistemas financeiros em AWS.Abrir AWS & CloudIngestão Gerenciada de Syslog no CloudWatch: Anatomia de um PadrãoO CloudWatch Logs agora aceita syslog diretamente via endpoint de VPC, sem agentes, com parsing automático de RFC 5424, RFC 3164 e Cisco FTD/ASA. Isso muda o padrão de coleta de logs para dispositivos de rede e servidores Linux em ambientes regulados. Neste artigo, desmonto a anatomia do padrão, seus limites reais e os anti-padrões que já vi queimar equipes em produção.Abrir AWS & CloudECS Auto Scaling: Métricas de Alta Resolução vs. Abordagens TradicionaisO lançamento de métricas de alta resolução (20 segundos) para o Amazon ECS muda o cálculo de auto scaling para cargas financeiras sensíveis à latência. Este artigo compara as quatro abordagens principais de scaling, target tracking com alta resolução, step scaling, scheduled scaling e preditivo, com trade-offs concretos, números reais e uma matriz de decisão para ambientes de produção.Abrir Dados & PlataformasObservabilidade ML no EKS: Logs, Métricas e Rastreamento em Bake-offWorkloads de ML no EKS geram volumes de telemetria que expõem as limitações de qualquer pipeline de observabilidade não projetado para esse perfil. Neste artigo, comparo quatro abordagens de coleta e roteamento de logs e métricas, com foco em custo real, latência de diagnóstico e adequação a ambientes financeiros regulados.Abrir AWS & CloudCloudWatch para OTel: Desmontando o Padrão de Bridge de ObservabilidadeO padrão de bridge entre CloudWatch e OpenTelemetry resolve um problema real de fragmentação de observabilidade em ambientes multi-plataforma, mas carrega custos operacionais e armadilhas de design que raramente aparecem nos tutoriais. Neste artigo desmonto a anatomia desse padrão, quando ele faz sentido e quando ele cria mais problema do que resolve.Abrir

Estudos de arquitetura· 2

Decisão (ADR)GPU Fracionada no ECS: Decisão de Arquitetura para Inferência de IAO Amazon ECS agora suporta agendamento de GPU fracionada em instâncias EC2 G6f, permitindo partições de até 1/8 de uma GPU NVIDIA L4 com 3 GB de memória. Para plataformas de inferência de IA em escala financeira, isso muda fundamentalmente o cálculo de custo e densidade de workload. Este ADR documenta o contexto, as opções consideradas, a decisão e as consequências operacionais reais.Abrir Design Doc / RFCDesign Doc: Observabilidade de LLMs, da GPU à Qualidade de RespostaEste documento propõe uma arquitetura de observabilidade fim a fim para plataformas de inferência LLM rodando em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock, cobrindo desde métricas de hardware (GPU utilization, memória) até qualidade semântica de resposta, drift de comportamento e custo por tenant. O design integra CloudWatch, Amazon Managed Grafana, rastreamento por prompt e alarmes de regressão automáticos, com separação clara de responsabilidades entre camadas de coleta, armazenamento, avaliação e alerta.Abrir