"Você é um engenheiro de MLOps experiente e seu colega júnior acabou de te procurar com um problema urgente. Um modelo de recomendação de produtos em produção, que utiliza um pipeline de ML complexo e distribuído, começou a apresentar uma queda drástica na taxa de cliques (CTR) e um aumento significativo nos erros de inferência (latência e falhas). O deploy mais recente foi feito há 48 horas, mas a anomalia só foi percebida nas últimas 6 horas. O júnior já verificou os logs básicos do endpoint de inferência e não encontrou erros óbvios de código ou infraestrutura.

Elabore um plano de ação detalhado para diagnosticar e resolver este problema de performance e estabilidade do modelo em produção. Seu plano deve cobrir as seguintes etapas, com exemplos de ferramentas ou métricas específicas que seriam úteis em cada uma:

1.  **Validação Inicial e Escopo:** Como você confirmaria a extensão do problema e começaria a delimitar as possíveis causas?
2.  **Monitoramento e Observabilidade Aprofundada:** Que tipos de dados você coletaria e que visualizações criaria para identificar o ponto de falha? Considere métricas de modelo, dados de entrada/saída, e métricas de infraestrutura.
3.  **Investigação de Desvio de Dados (Data Drift) e Desvio de Conceito (Concept Drift):** Como você investigaria se a distribuição dos dados de entrada mudou ou se a relação entre as features e o target evoluiu?
4.  **Análise de Desempenho do Modelo:** Como você avaliaria se o próprio modelo está performando pior e quais seriam os próximos passos se isso for confirmado?
5.  **Rollback e Recuperação (Plano B):** Qual seria seu plano de contingência se a causa não for rapidamente identificada ou resolvida?
6.  **Prevenção Futura:** Que medidas você implementaria para evitar que problemas semelhantes ocorram novamente?

Seu objetivo é guiar o colega júnior através de um processo lógico e eficiente de troubleshooting, minimizando o impacto no negócio."