#176 - Do Log ao Insight: MLOps e DataOps na Infraestrutura Moderna
Café Debug seu podcast de tecnologia
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Show Notes
Neste episódio, recebemos o cientista de dados Paulo da Silva para uma conversa rica sobre os desafios e práticas do ML Ops no cotidiano profissional. Ele também compartilhou uma visão abrangente sobre os conceitos de DevOps e DataOps, destacando suas interseções com o mundo da ciência de dados.
🧩 Assuntos abordados:
- Introdução aos convidados
- Sobre a System Frame
- O papel dos dados na unificação de DEV e Infra e como se aplica a System Frame
- Como a observabilidade e métricas de infraestrutura podem ser tratadas como dados
- DevOps + DataOps: similaridades e diferenças
- O que é MLOps
- Casos práticos de como dados de sistemas foram usados para tomada de decisão
- Como tratar dados de logs, monitoramento, uso de aplicações
- Insights preditivos para infraestrutura (ex: prever gargalos de rede, uso de CPU, custos em cloud)
- Próximos passos para empresas que querem começar a unir dev, infra e dados
🔗Links úteis
- 💬 Nosso Discord: https://discord.com/invite/hGpFPsV2gB
- ☕ Café Debug Global no Spotify: Ouça aqui
- 📖 Livro Carreira Dev - Hábitos para evoluir no desenvolvimento do software além do código Link
- 🌐Artigo sobre Data Ops: Link
👥 Participantes
- Jéssica Nathany – Software Developer e Host LinkedIn
- Weslley Fratini – Software Developer e Co-Host LinkedIn
- Paulo Henrique – Data Scientist na System Frame Link
- 📸 Instagram da System Frame Link
🎧 Edição: Thiago Carvalho LinkedIn
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