Case de sucesso · Serviços financeiros
Engenheiros cloud e DevOps para Empresa de serviços financeiros: quando a infraestrutura cloud não está preparada para a IA que o negócio precisa
Indústria
Serviços financeiros
Tecnologias utilizadas
- AI-Optimized Cloud
- GPU-Based Compute
- MLOps
- FinOps
- Layouts e Desenhos de Engenharia
- Cloud Platforms
Serviço relacionado
O desafio
Uma instituição financeira enterprise com operações digitais críticas e de alto volume precisava fazer deploy de modelos de Inteligência Artificial para credit scoring e detecção de fraudes em escala. No entanto, sua infraestrutura cloud existente não estava preparada para suportar cargas de trabalho de IA intensivas em cômputo.
O acesso limitado a recursos de GPU, a orquestração ineficiente e pipelines de dados não otimizados geravam ciclos de treinamento lentos e desempenho instável em inferência em tempo real. Ao mesmo tempo, os custos de cloud aumentavam de forma imprevisível devido à falta de visibilidade e controle sobre cargas de trabalho de IA de alto consumo, colocando em risco tanto a escalabilidade quanto a eficiência operacional.
A solução: engenheiros cloud e DevOps para Empresa de serviços financeiros
A GIGA IT implementou uma arquitetura cloud otimizada para IA, projetada especificamente para cargas de trabalho de machine learning de alto desempenho. Isso incluiu o provisionamento de ambientes de cômputo baseados em GPU com escalabilidade dinâmica, a separação entre cargas de treinamento e inferência e o redesenho dos pipelines de dados para permitir acesso mais rápido e confiável às informações utilizadas pelos modelos de IA.
Também foram incorporados pipelines de MLOps para padronizar a implementação e o monitoramento dos modelos, juntamente com práticas de FinOps adaptadas às cargas de IA, proporcionando visibilidade de custos, governança de uso e otimização automática de recursos em processos intensivos em cômputo.
Os resultados
- Ambiente cloud projetado especificamente para cargas de trabalho de IA escaláveis.
- Treinamento de modelos significativamente mais rápido e inferência em tempo real mais estável.
- Maior eficiência de custos por meio da otimização do uso de GPUs e da governança FinOps.
- Menor fricção para lançar novas iniciativas de dados e IA.
- Maior controle operacional e previsibilidade sobre cargas de trabalho impulsionadas por IA.
“Otimizar nossa infraestrutura cloud para IA nos permitiu escalar modelos avançados sem comprometer o desempenho nem o controle de custos. Hoje temos a confiança necessária para operar IA de forma confiável em produção e respaldar decisões baseadas em dados em toda a organização. ”
