Redução de Custos
Redução mensurável no consumo de recursos após otimização de workloads com Goldilocks
Introdução
Uma grande empresa de tecnologia da América do Norte enfrentava os limites de uma infraestrutura tradicional que não acompanhava o ritmo de crescimento do negócio. Com processos manuais, ambientes não padronizados e visibilidade quase nula sobre o consumo de recursos, cada nova entrega carregava risco operacional e custo difícil de justificar. A Objective entrou no projeto com um mandato claro: transformar essa base tecnológica em uma plataforma estável, eficiente e pronta para escalar, com governança e performance como pilares inegociáveis.
Destaques do projeto
Redução do MTTD
Menor tempo de detecção e resposta a incidentes com observabilidade centralizada
Mais Velocidade
Deploys mais rápidos e previsíveis com padronização dos Helm charts
Contexto e desafio
Uma infraestrutura que crescia contra o negócio. O ambiente operava com limitações estruturais que impactavam diretamente a capacidade de entrega e a saúde financeira da operação. A dependência de tecnologias legadas, combinada com a ausência de padrões entre ambientes, tornava cada mudança um ponto de risco. Os principais desafios identificados foram:
Dificuldade de escalar conforme o crescimento da demanda, com gargalos de performance recorrentes
Lentidão na entrega de novas funcionalidades, pressionando prazos e competitividade
Processos manuais de implantação com alto risco de erro e retrabalho frequente
Baixa padronização entre ambientes, gerando inconsistências difíceis de rastrear
Custos fixos elevados sem visibilidade sobre o que consumia ou desperdiçava recursos
Risco de obsolescência tecnológica e baixa resiliência operacional em cenário de crescimento
Solução
Visibilidade, padronização e otimização como base para escalar. A Objective assumiu a gestão do roadmap técnico e conduziu a modernização da plataforma com foco em três frentes complementares, observabilidade, otimização de recursos e automação de deployments, todas orientadas por dados e governança by design:
Implementação de ferramentas de observabilidade
centralizada para monitoramento contínuo de métricas e desempenho do ambiente Azure AKS
Adoção do Goldilocks
para dimensionamento inteligente de recursos em Kubernetes, eliminando desperdício e ajustando workloads com precisão
Reestruturação dos Helm charts
para padronizar e automatizar os processos de deployment, reduzindo variabilidade e retrabalho entre ambientes
Gestão ativa de indicadores
de performance e custo ao longo de todo o projeto, garantindo decisões baseadas em dados concretos
Uso de Azure KeyVault e Storage Account
como camadas de segurança e confiabilidade integradas à arquitetura
Resultados
Uma plataforma mais estável, mais eficiente e pronta para o próximo ciclo de crescimento. A modernização entregou ganhos imediatos em eficiência operacional e abriu caminho para uma evolução contínua do ambiente. O cliente passou a operar com mais controle, menos risco e maior capacidade de resposta, os fundamentos de uma infraestrutura AI-ready:
Redução de custos de infraestrutura
com otimização dos workloads via Goldilocks, gerando retorno direto no orçamento operacional
Queda no tempo de detecção e resposta a incidentes
com ganho de visibilidade e controle sobre o ambiente em tempo real
Deploys mais rápidos e com menos falhas
resultado da padronização e automação dos Helm charts
Aumento da maturidade operacional
com maior previsibilidade para manutenção, evolução e escalabilidade da plataforma
Tomada de decisão mais rápida e baseada em dados
sustentada por observabilidade centralizada
Base técnica estabelecida
para suportar novas iniciativas de escala e integração com cargas de trabalho orientadas por dados e IA
