Monitoramento de modelos em produção

# Observability Stack O Observability Stack é a camada de monitoramento e diagnóstico que garante visibilidade completa sobre todos os modelos de IA operando na infraestrutura BeansTech. Em um cenário onde modelos podem degradar silenciosamente sem alertas óbvios, a observabilidade proativa é essêncial para manter a qualidade de serviço e identificar problemas antes que impactem os usuários finais. A stack coleta métricas em três dimensões: performance operacional (latência, throughput, taxa de erros), qualidade de modelo (drift de distribuição, degradação de acurácia, anomalias de output) e economia (custo por token, custo por requisição, eficiência de cache). Dashboards Grafana consolidam todas as dimensões em visualizações acionáveis, desde a visão executiva de custos até o detalhe técnico de distribuição de latência por percentil. O sistema de alertas inteligentes distingue flutuações normais de degradações reais, evitando fadiga de alerta enquanto garante que problemas genuínos sejam escalados rapidamente. Detecção de drift monitora continuamente as distribuições de input e output dos modelos, identificando quando mudanças nos dados de entrada ou atualizações de modelo causam desvios significativos do comportamento esperado. ## Funcionalidades - Monitoramento de latência e throughput com granularidade por modelo, endpoint e cliente - Detecção automática de drift com comparação contra baselines de referência - Rastreamento de custos em tempo real com projeções de gasto mensal - Automação de alertas com escalação inteligente e supressão de ruído - Tracing distribuído end-to-end de requisições através de todo o pipeline - Relatórios periódicos de saúde dos modelos com recomendações de ação ## Tecnologia A stack é construída sobre Prometheus para coleta de métricas time-series, Grafana para visualização e dashboards, e OpenTelemetry para tracing distribuído e correlação de spans. O detector de drift utiliza testes estatísticos de Kolmogorov-Smirnov sobre janelas deslizantes de embeddings de input/output, com thresholds adaptativos por modelo. Alertmanager orquestra a notificação multicanal via Slack, PagerDuty e email, enquanto Loki centraliza logs estruturados para correlação com métricas e traces em investigações de incidentes.