Guardrails de plataforma que mantêm serviços de ML enviáveis
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Guardrails são o que separa lançamentos rápidos de incidentes de fim de semana. Os melhores são reutilizáveis e aplicados pela plataforma.
Guardrails para padronizar
- Contratos e esquemas: disponibilidade de features, faixas e frescor antes de treinar e servir.
- Validações: datasets dourados, comparações de canário e gatilhos automáticos de rollback em CI/CD/CT.
- Runbooks e ownership: DRIs claros, passos de handoff e logs de decisão para aprovar ou reverter.
Como implantar
- Publique templates (design docs, dashboards, playbooks) que os times copiem.
- Adicione hooks de runtime para monitoramento e alertas; deixe observabilidade padrão no código.
- Trate drills de rollback e postmortems como métricas de sucesso.
Leituras relacionadas
- Estudo de caso: Guardrails de plataforma para serviços de ML.
- Combine com Backtesting de pipelines de ML antes do rollout.
- Hub do pilar: MLOps prático.
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