Os meus custos com a infraestrutura de nuvem estão aumentando: aqui está o meu plano

Olá a todos, Jules Martin aqui, de volta ao agntmax.com. Hoje é 22 de março de 2026 e estou enfrentando algo que, aposto, preocupa muitos de vocês: o aumento progressivo dos custos da infraestrutura em nuvem, particularmente para manter nossos agentes reativos.

Quero dizer, vocês se lembram de cinco anos atrás? Todos estavam colocando tudo na nuvem, exaltando a elasticidade e escalabilidade. E é incrível. Até que você recebe a fatura. Meu percurso pessoal em relação a isso foi… revelador, para colocar gentilmente. Por um tempo, joguei mais poder de computação nos problemas, pensando que esse era o significado da nuvem. Minha equipe começou a chamá-lo de “o equivalente digital de uma criança adicionando mais blocos em uma torre que começa a tremer.” Não exatamente um distintivo de honra.

Hoje quero falar sobre um tópico específico, atual e, francamente, um pouco doloroso se não tivermos cuidado: Otimizar os custos da nuvem para o desempenho dos agentes sem sacrificar a velocidade.

O freio oculto: recursos não utilizados e processos zumbis

Meu primeiro alerta disparou quando nossa fatura mensal da AWS para um conjunto específico de microserviços que suportam nossos agentes de atendimento ao cliente aumentou 30% em dois meses. Nenhuma nova funcionalidade importante, nenhuma onda maciça de tráfego. Apenas… mais dinheiro gasto. Meu primeiro pensamento foi: “Alguém deixou um servidor ligado em algum lugar.” E, honestamente, não estava longe da verdade.

O que descobrimos, após uma análise detalhada (e algumas noites sem dormir regadas a café duvidoso), foi uma combinação de fatores. Principalmente, tratava-se de recursos provisionados para cargas de pico que raramente eram atingidas, e o que comecei a chamar carinhosamente de “processos zumbis” – tarefas em segundo plano ou serviços esquecidos que consumiam CPU e memória sem realmente fazer algo útil para nossos agentes.

Pensem nisso: um agente se conecta, usa uma ferramenta, se desconecta. Essa ferramenta pode ter iniciado um contêiner, uma instância, uma função sem servidor. Se esse recurso não for redimensionado corretamente ou encerrado, ele permanece ali, queimando ciclos e dinheiro. Para o desempenho dos agentes, muitas vezes tendemos a superprovisionar para garantir tempos de resposta abaixo de um segundo. Mas essa superprovisionamento pode ser um enorme dreno se não for gerido adequadamente.

Meu mini-desastre: o processador de logs invisível

Alguns meses atrás, configurei um pequeno serviço de processamento de logs para um projeto pessoal. Devia funcionar uma vez por hora, processar dados e parar. Simples. Ou pelo menos, assim eu pensava. Usei uma instância EC2 de baixo custo, pensando “vai ser ótimo.” O que eu não percebi é que uma má configuração do cron significava que na verdade estava iniciando uma nova instância a cada hora, deixando a antiga ligada. Após um dia, eu tinha 24 instâncias funcionando, todas sem fazer nada. A fatura não era astronômica porque eram pequenas, mas mostrou claramente o quão rapidamente as coisas podem sair do controle. E para sistemas críticos voltados aos agentes, esses “pequenos” problemas podem se tornar gigantescos.

Estratégias para uma infraestrutura de desempenho dos agentes mais eficiente

Então, como enfrentamos tudo isso sem que nossos agentes fiquem olhando para os indicadores de carregamento o dia todo? É um exercício de malabarismo, mas é absolutamente viável. Aqui estão alguns aspectos que fizeram uma diferença tangível para nós.

1. Dimensionar corretamente suas instâncias – A abordagem da Rapunzel

É provavelmente o passo mais fundamental. Você está usando uma m5.xlarge enquanto uma m5.large seria suficiente? Ou pior, um r6g.2xlarge apenas porque “você pode” precisar de tanta RAM? Para nossas ferramentas de agente, inicialmente miramos alto para evitar qualquer reclamação de latência. Mas depois de examinar as métricas reais de uso da CPU e memória por várias semanas, encontramos um espaço significativo.

Exemplo prático: Monitoramento e ajuste das instâncias EC2

A maioria dos provedores de nuvem oferece um monitoramento detalhado. Para a AWS, o CloudWatch é seu amigo. Configuramos dashboards especificamente para o uso da CPU, o uso da memória (você pode precisar instalar um agente para isso no EC2) e o networking E/S para todas as instâncias que suportam nossas aplicações de agente.

Estabelecemos uma regra: se o uso médio da CPU de uma instância em um período de 24 horas permanecer constantemente abaixo de 20-30% e que o uso da memória for inferior a 50% para usos não cache, ela é candidata ao redimensionamento. Não reduzimos o tamanho cegamente; primeiro testaremos a menor instância durante as horas de baixa atividade e, em seguida, monitoraremos cuidadosamente.

Aqui está um comando simplificado do CloudWatch CLI para obter a média da CPU de uma instância:

aws cloudwatch get-metric-statistics \
 --namespace AWS/EC2 \
 --metric-name CPUUtilization \
 --dimensions Name=InstanceId,Value=i-0abcdef1234567890 \
 --start-time 2026-03-21T00:00:00Z \
 --end-time 2026-03-22T00:00:00Z \
 --period 3600 \
 --statistics Average

Automatize tudo isso com um script, analise os resultados e você terá um motor de recomendações de redimensionamento contínuo.

2. Adotar o serverless para cargas de pico

Todos os aspectos da sua infraestrutura para os agentes não precisam ser um servidor em execução contínua. Muitas tarefas orientadas a agentes são acionadas por eventos: recuperar o histórico dos clientes, processar uma transação rápida, atualizar um registro de CRM. Estes são candidatos ideais para funções serverless (como AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions).

Tínhamos um serviço legado que extraía o histórico detalhado das interações dos clientes. Funcionava em uma instância EC2 24/7, esperando apenas que um agente clicasse em um botão. A taxa média de solicitações era baixa, mas quando havia uma solicitação, ela precisava ser rápida. Refatoramos tudo isso em uma função Lambda. Agora, funciona apenas quando é chamada, escala instantaneamente e pagamos apenas pelo tempo de computação utilizado – muitas vezes apenas milissegundos.

O esforço inicial de refatoração foi real, mas as economias foram imediatas e significativas. Além disso, melhorou realmente a percepção de desempenho para os agentes, pois os tempos de inicialização a frio para Lambda são geralmente mais rápidos do que o despertar de uma instância EC2 preguiçosa que foi subutilizada.

Exemplo prático: Lambda para recuperação de dados dos agentes

Imagine que um agente clique em “Visualizar perfil do cliente.” Isso aciona um endpoint API Gateway, que por sua vez invocará uma função Lambda. A função Lambda consulta um banco de dados (por exemplo, DynamoDB), recupera os dados e os retorna. A função é executada apenas pela duração dessa solicitação.

// Exemplo de função Python Lambda para recuperar os dados dos clientes
import json
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('AgentCustomerData')

def lambda_handler(event, context):
 customer_id = event['queryStringParameters']['customerId']
 
 try:
 response = table.get_item(Key={'customer_id': customer_id})
 item = response.get('Item')
 
 if item:
 return {
 'statusCode': 200,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps(item)
 }
 else:
 return {
 'statusCode': 404,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps({'message': 'Cliente não encontrado'})
 }
 except Exception as e:
 print(f"Erro ao recuperar os dados do cliente: {e}")
 return {
 'statusCode': 500,
 'headers': {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 'body': json.dumps({'message': 'Erro interno do servidor'})
 }

Esse modelo é incrivelmente econômico para tarefas pouco frequentes, esporádicas ou acionadas por eventos que requerem baixa latência.

3. Implementar políticas agressivas de autoscaling e terminação

É aqui que realmente começamos a avançar contra esses “processos zumbis.” O autoscaling não se trata apenas de aumentar; é crucialmente uma questão de redução também. Para nossos dashboards de agentes, temos um grupo de autoscaling para nossos servidores frontend. Eles precisam gerenciar centenas de sessões de agentes simultâneas durante as horas de pico, mas durante a noite, esse número cai para poucos.

No início, nossa política de redução era muito conservadora. As instâncias permaneciam ativas por várias horas após a carga ter diminuído, apenas “caso necessário.” Restringimos significativamente esse aspecto. Agora, se a CPU média cair abaixo de 15% por 10 minutos, começamos a finalizar instâncias, garantindo assim que sempre mantenhamos um número mínimo para um início rápido. A chave é monitorar suas métricas e encontrar o equilíbrio certo entre reatividade e custos.

Também implementamos regras de ciclo de vida para os buckets S3 (para logs de agentes, documentos da base de conhecimento interna, etc.) para mover automaticamente dados mais antigos e menos consultados para camadas de armazenamento mais frias e baratas (como Glacier) e eventualmente fazê-los expirar se não forem mais necessários após um certo período de retenção. É uma economia de custos do tipo “coloque em prática e esqueça”.

4. Instâncias Spot para atividades de backend não críticas

Tudo bem, isso exige uma reflexão cuidadosa, mas é uma enorme economia de custos se aplicada corretamente. As instâncias Spot permitem que você faça lances para a capacidade EC2 não utilizada, muitas vezes a preços significativamente reduzidos (até 90% de desconto em relação à tarifa sob demanda). O lado negativo? A AWS pode recuperá-las com pouco aviso.

Você não faria funcionar seu painel do agente principal em uma instância Spot. Mas e quanto ao processamento de dados em segundo plano que alimenta os relatórios dos agentes? Ou atividades de análise que não precisam ser em tempo real? Utilizamos instâncias Spot para nossas atualizações noturnas do data warehouse e para algumas de nossas codificações de vídeos de treinamento internos. Se uma instância for interrompida, o trabalho simplesmente recomeça em outra instância Spot ou volta para uma instância sob demanda se for absolutamente necessário.

Isso exige um pouco de reflexão arquitetônica – suas aplicações devem ser tolerantes a falhas e capazes de lidar com interrupções. Mas para atividades que não impactam diretamente a interação em tempo real de um agente, as economias são tão significativas que não podem ser ignoradas.

5. Monitoramento e alerta de custos consistentes

Trata-se menos de uma técnica de otimização e mais de higiene. Você pode implementar tudo o que foi mencionado acima, mas se não monitorar constantemente suas despesas, corre o risco de perder novas ineficiências. Implementamos relatórios diários por e-mail usando o AWS Cost Explorer e alertas orçamentários que nos notificam se nossas despesas mensais previstas para a infraestrutura dos agentes superarem um certo limite.

A chave aqui é a granularidade. Não se limite a olhar sua fatura total. Etiquete seus recursos com atenção (por exemplo, project:agent-dashboard, environment:production, owner:jules-team). Isso permite que você desagregue os custos por aplicação, equipe ou ambiente, facilitando bastante a localização precisa de onde o dinheiro está indo e quem é responsável por sua gestão.

Minha equipe tem uma piada recorrente: “Se não está etiquetado, não existe (no orçamento).”

Dicas práticas para sua infraestrutura de agente

Bem, você conseguiu acompanhar até aqui. O que você realmente pode fazer a partir de amanhã?

1. Audite suas instâncias: Sério, examine cada EC2, RDS ou serviço semelhante em funcionamento contínuo que suporte seus agentes. Veja as métricas de CPU e memória do último mês. Você está pagando por uma capacidade que não está utilizando? Reduza o tamanho se necessário, mesmo que seja um nível.
2. Identifique candidatos serverless: Pense nas funcionalidades voltadas para agentes que são ativadas por eventos ou que exigem picos de carga. Podem ser reestruturadas em Lambda ou Azure Functions? Comece com uma tarefa pequena e não crítica.
3. Revise suas políticas de auto-scaling: Para seus serviços escaláveis, verifique suas configurações de redução de capacidade. Elas são suficientemente agressivas? Não tenha medo de experimentar durante os horários de menor movimento.
4. Etiqueta tudo: Se você ainda não faz isso, comece agora. Estabeleça uma política de etiquetagem obrigatória para todos os novos recursos. Isso será inestimável para a análise de custos futura.
5. Configure alertas orçamentários: Não espere pela fatura mensal. Configure alertas que notificam você (e sua equipe) se as despesas diárias ou semanais ultrapassarem as expectativas.
6. Considere instâncias Spot: Se você tem processamentos em lote, relatórios ou atividades de backend não críticas, explore a possibilidade de transferi-los para instâncias Spot.

Otimizar os custos em nuvem não é uma ação única; é um processo contínuo. Exige vigilância, disposição para experimentar e uma compreensão profunda dos seus padrões de uso reais. Mas os benefícios – não apenas em dólares economizados, mas também em uma infraestrutura mais eficiente e bem ajustada que mantém seus agentes produtivos e seu CFO feliz – realmente valem a pena. Trata-se de trabalhar de forma mais inteligente, não apenas de gastar mais.

É tudo da minha parte por hoje. Deixe-me saber nos comentários quais são as suas maiores dores de cabeça relacionadas aos custos em nuvem, ou se você tem sugestões astutas para compartilhar!

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🕒 Published: April 5, 2026