ObservaMind: Governança Inteligente de Dados de Observabilidade com IA Agêntica em Ecossistemas Multiplataforma

Descrição

A crescente complexidade das infraestruturas digitais e o uso intensivo de arquiteturas distribuídas têm ampliado de forma exponencial o volume de dados de telemetria gerados por ferramentas de observabilidade, tais como Splunk, Dynatrace, Grafana, Zabbix, VMware Aria, Catchpoint e outras. Esses ambientes produzem logs, métricas e traces que são fundamentais para garantir desempenho, confiabilidade e segurança, mas implicam desafios significativos de armazenamento, custos e governança. Neste contexto, o projeto ObservaMind propõe o desenvolvimento de um framework automatizado de gestão de dados de observabilidade, baseado em IA agêntica sob supervisão humana, voltado para controle de ingestão, normalização, análise e otimização de dados em um ecossistema heterogêneo de ferramentas. Do ponto de vista científico, a iniciativa adota como base a metodologia de Design Science Research (DSR) para projetar, construir e avaliar artefatos computacionais que materializam modelos de governança e orquestração inteligente de dados de observabilidade. No eixo tecnológico, o projeto prevê a integração de múltiplas plataformas de observabilidade a camadas de IA agêntica, aliadas a data lakes, bases vetoriais e APIs customizadas, de forma a viabilizar monitoramento contínuo, detecção de anomalias, aplicação de políticas e suporte a decisões proativas sobre capacidade e licenciamento. O estudo contempla ainda aspectos de governança e segurança de IA agêntica, considerando diretrizes emergentes de gestão de risco, conformidade e accountability para agentes autônomos em ambientes corporativos críticos. O problema de pesquisa está centrado em como estruturar um modelo de governança de dados de observabilidade que seja escalável, auditável e capaz de reduzir custos, mantendo aderência a protocolos de segurança, compliance e gestão de mudanças já estabelecidos na organização. Para isso, serão conduzidas etapas de diagnóstico, modelagem conceitual, desenvolvimento de protótipo, testes, documentação e transferência de conhecimento, em um cronograma de 12 meses. Espera-se como resultado um framework de governança de dados de observabilidade que combine IA agêntica, supervisão humana e boas práticas de AIOps, capaz de reduzir ingestão redundante, otimizar o uso de recursos e licenças e ampliar a capacidade de atuação proativa das equipes de operação. Do ponto de vista acadêmico, o projeto busca gerar contribuições em modelos de governança para ecossistemas de observabilidade, arquiteturas de IA agêntica aplicada a operações de TI (Ops/DevOps) e abordagem de human-in-the-loop para gestão de risco em automação inteligente.