Infraestrutura com IA na Prática: Como Conectar Inteligência Artificial à sua Stack de Ferramentas
- osanamgiordane3
- 2 de jan.
- 3 min de leitura
A Inteligência Artificial (IA) não é mais exclusividade de desenvolvedores de software. Para profissionais de infraestrutura e DevOps, ela se tornou uma ferramenta poderosa para potencializar a observabilidade, automação e resolução de problemas. No vídeo mais recente do canal Code FC, exploramos como criar uma arquitetura integrada no Azure utilizando IA para ajudar no dia a dia da infraestrutura.
Neste post, vamos detalhar como você pode montar essa estrutura, os custos envolvidos e como a automação via Terraform facilita todo o processo.
A Arquitetura da Solução
Diferente do que muitos imaginam, conectar IA à sua infraestrutura não precisa ser algo complexo. A arquitetura apresentada [02:06] utiliza componentes nativos do Microsoft Azure:
Azure AI Foundry (Antigo AI Studio): Onde residem os modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4 Mini.
Azure Functions (Python): Atua como o "cérebro" da integração, recebendo requisições e comunicando-se com a API da OpenAI dentro do Azure.
App Service: Um portal simples em HTML/JavaScript para interagir com a IA [03:02].
Storage Account: Para armazenar logs, pacotes da aplicação e dados de execução.
Por que usar o Azure AI Foundry?
O uso do AI Foundry permite que você tenha instâncias privadas dos modelos da OpenAI, garantindo que seus dados não sejam usados para treinar modelos públicos, mantendo a conformidade e segurança da sua empresa [18:10].
Custos: É caro manter uma infraestrutura de IA?
Uma das maiores barreiras é o medo do custo. No entanto, a demonstração mostra que o custo pode ser surpreendentemente baixo [04:16]:
Azure Functions: No modelo de consumo, as primeiras 1 milhão de execuções são gratuitas.
GPT-4 Mini: Trabalha com tokens. No exemplo, 99.000 tokens de entrada custam apenas alguns centavos de real.
Total Estimado: A estrutura mostrada custa cerca de R$ 69,50 por mês, sendo que a maior parte desse valor vem do App Service (plano básico) para o portal. Se rodar apenas a função e os modelos, o custo beira os 9 centavos para testes iniciais [07:18].
Automação com Terraform
Para garantir que a infraestrutura seja replicável e profissional, o projeto foi todo provisionado via Terraform [07:25]. O script automatiza:
Criação do Resource Group.
Configuração da Storage Account.
Provisionamento do Service Plan e da Function App.
Zip e deploy automático do código Python para a função [09:40].
Essa abordagem de Infrastructure as Code (IaC) permite que você suba e destrua ambientes de teste em segundos, mantendo o controle total sobre as variáveis de ambiente, como as chaves de API e endpoints [11:30].
Aplicações Práticas para Infraestrutura
A grande vantagem não é apenas "conversar" com um chat, mas sim integrar a IA em fluxos de trabalho [20:07]:
Zabbix/Grafana: Você pode configurar um gatilho (trigger) que envia o log de um erro para a Azure Function. A IA analisa o erro baseada no seu histórico de treinamento e retorna uma sugestão de solução imediata.
Automação de Chamados: Triagem inteligente de incidentes.
Análise de Logs: Identificação de padrões anômalos em grandes volumes de dados que passariam despercebidos por filtros comuns.
Testando a Solução
No vídeo, vemos a solução funcionando em três frentes:
Conclusão
A IA está vindo para ampliar o conhecimento do profissional de tecnologia, e não para substituí-lo [32:56]. Aprender a integrar essas ferramentas, entender um pouco de Python e dominar Cloud é o caminho para se destacar no mercado atual.
Assista ao vídeo completo abaixo para ver o passo a passo da configuração:
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