**Prompt:**

"Você é um engenheiro de DevOps sênior em uma empresa SaaS de rápido crescimento. A equipe de desenvolvimento tem lançado novas funcionalidades e microsserviços em produção com alta frequência. Atualmente, o monitoramento de desempenho e a detecção de anomalias são feitos manualmente através de dashboards e alertas pré-configurados em ferramentas como Prometheus e Grafana, o que gera um volume excessivo de alertas falsos positivos e dificulta a identificação rápida de problemas críticos.

Sua tarefa é projetar um sistema de monitoramento preditivo e proativo. Crie um plano detalhado para um modelo de IA (Machine Learning ou Deep Learning) que seja capaz de:

1. **Aprender padrões de comportamento normal** dos principais métricas de desempenho de aplicações (ex: latência de requisição, taxa de erros HTTP, utilização de CPU/memória por microsserviço) e infraestrutura (ex: I/O de disco, tráfego de rede) ao longo do tempo.
2. **Detectar anomalias em tempo real** que desviem significativamente desses padrões normais, com base em séries temporais de dados.
3. **Reduzir falsos positivos** através de técnicas de clustering, correlação entre métricas e análise de causalidade, priorizando alertas que indiquem degradação real do serviço ou potencial falha iminente.
4. **Prever a ocorrência de problemas** (ex: saturação de recursos, degradação de performance) antes que afetem os usuários finais, com base em tendências observadas.
5. **Sugere ações corretivas ou diagnósticas** para os engenheiros de plantão, apontando possíveis causas raiz ou indicando dashboards relevantes para investigação aprofundada.

Descreva:

* **Quais tipos de dados de monitoramento seriam coletados** (especificando fontes e granularidade).
* **Quais algoritmos ou arquiteturas de IA seriam mais adequados** para cada um dos objetivos (detecção de anomalias, previsão, redução de falsos positivos).
* **Como o modelo seria treinado e validado.**
* **Como o sistema se integraria com as ferramentas de alerta existentes** (ex: PagerDuty, Slack) para notificar as equipes de forma inteligente e contextualizada.
* **Métricas para avaliar a eficácia