Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics e especialista em gestão de operações de TI, pontua que dimensionar a infraestrutura de TI tornou-se um desafio para empresas que precisam manter sistemas disponíveis diante de variações inesperadas no volume de processamento. O crescimento das aplicações digitais, a adoção da inteligência artificial e as oscilações na demanda exigem estruturas capazes de ajustar recursos sem comprometer o desempenho ou elevar excessivamente os custos operacionais.
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Por que prever a demanda de infraestrutura ficou mais difícil?
Durante muito tempo, o planejamento de capacidade utilizou principalmente informações históricas de consumo. Indicadores de processamento, memória, armazenamento e tráfego ajudavam a identificar padrões e estimar necessidades futuras. Entretanto, aplicações modernas podem apresentar comportamentos que não acompanham tendências regulares de crescimento. A maior integração entre plataformas e a execução de processos automatizados também tornam mais difícil prever quando determinados recursos serão exigidos simultaneamente.
Uma campanha comercial, uma integração entre sistemas ou uma atualização de software pode modificar rapidamente a utilização dos recursos. Além disso, aplicações de inteligência artificial apresentam demandas variáveis conforme o tamanho das informações processadas, a complexidade das solicitações e a quantidade de usuários simultâneos. Segundo Rolando Bonaccorsi, em determinados cenários, essas oscilações podem ocorrer em intervalos curtos, exigindo respostas rápidas para evitar a degradação do desempenho das aplicações.
Essas características tornam insuficiente considerar apenas médias de utilização. Uma infraestrutura que opera confortavelmente durante a maior parte do dia pode apresentar dificuldades diante de picos concentrados. Por isso, o dimensionamento precisa observar a distribuição das cargas, os horários críticos e a capacidade de absorver variações inesperadas. A análise de períodos de maior consumo e a realização de testes de carga ajudam a identificar limites operacionais que não seriam percebidos apenas pelo acompanhamento dos indicadores médios.
Como equilibrar capacidade disponível e custos operacionais?
O excesso de provisionamento ocorre quando uma organização mantém recursos computacionais muito superiores à demanda efetiva. Embora essa estratégia ofereça alguma margem de segurança, também pode elevar despesas com processamento, armazenamento e serviços contratados sem produzir benefícios proporcionais.
Na perspectiva de Rolando Bonaccorsi, cuja trajetória envolve operações e delivery em tecnologia, esse equilíbrio pode ser relacionado à necessidade de compreender o comportamento real das aplicações. Monitorar apenas a utilização total dos servidores não revela necessariamente quais processos consomem mais recursos ou quais atividades justificam determinada capacidade.
A escalabilidade automática resolve todos os problemas?
A escalabilidade automática permite aumentar ou reduzir recursos computacionais conforme determinadas condições de utilização. Em ambientes de nuvem, essa funcionalidade pode adicionar instâncias de processamento quando a demanda cresce e removê-las quando o consumo diminui, reduzindo a necessidade de ajustes manuais constantes. Esse mecanismo também contribui para adequar a capacidade contratada ao consumo efetivo, evitando que recursos permaneçam ociosos durante períodos de menor atividade.
Entretanto, como destaca Rolando Bonaccorsi, a expansão não acontece necessariamente de maneira instantânea. Novas instâncias podem exigir tempo de inicialização, configuração e conexão com outros componentes. Além disso, ampliar a capacidade de processamento não resolve gargalos existentes em bancos de dados, redes ou serviços externos que não conseguem acompanhar o crescimento. Quando essas dependências não são consideradas, a infraestrutura pode continuar apresentando lentidão mesmo após a disponibilização de recursos adicionais.
Por esse motivo, a configuração precisa considerar indicadores adequados, limites de expansão e comportamento das aplicações. Testes de carga ajudam a identificar em quais condições o desempenho começa a cair e quais componentes precisam ser ajustados antes que a demanda comprometa a experiência dos usuários. O acompanhamento contínuo também permite revisar os parâmetros de escalabilidade conforme surgem novos padrões de consumo, mantendo a capacidade alinhada às necessidades reais da operação.
