David
Pipeline de coleta e enriquecimento de métricas (CPU, RAM, I/O, rede, uso de NCoins, padrões de deploy) em data lake baseado em Kafka + ClickHouse ou Databricks.
Modelos de ML treinados para prever picos de demanda, hotspots de latência e riscos de sobrecarga, sugerindo provisões antecipadas ou migrações ao usuário.
Sistema de detecção de anomalias em tempo real (ex: outlier detection, clustering) que aciona alertas e playbooks de remediação automática.
Análise Preditiva de Capacidade e Anomalias com Machine Learning
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