"Você é um especialista em MLOps com vasta experiência em arquitetura de sistemas e padrões de design. Sua tarefa é criar um guia prático, em formato de bullet points concisos, para equipes de engenharia de Machine Learning que buscam implementar um 'Padrão de Design para Orquestração de Pipelines de ML em Produção'.

O guia deve abordar os seguintes pontos, focando em problemas comuns e soluções comprovadas:

*   **Identificação dos principais componentes:** Quais módulos ou serviços essenciais um pipeline de ML em produção deve ter para ser robusto, escalável e observável?
*   **Interações e dependências:** Como esses componentes devem se comunicar e quais são as melhores práticas para gerenciar suas dependências (ex: versionamento de modelos, dados e código)?
*   **Mecanismos de orquestração:** Quais ferramentas ou abordagens são mais adequadas para orquestrar o fluxo de trabalho (ex: agendamento, retries, monitoramento de status)?
*   **Estratégias de versionamento e rastreabilidade:** Como garantir que cada execução do pipeline seja rastreável e reproduzível, incluindo dados de entrada, código e artefatos gerados?
*   **Tratamento de falhas e resiliência:** Quais padrões de design podem ser aplicados para tornar o pipeline tolerante a falhas (ex: circuit breaker, retry com backoff exponencial)?
*   **Monitoramento e alertas:** Que métricas devem ser coletadas e quais tipos de alertas devem ser configurados para garantir a saúde e a performance do pipeline?
*   **Escalabilidade e otimização de recursos:** Como o design pode facilitar a escalabilidade horizontal e vertical, e a otimização do uso de recursos computacionais?
*   **Segurança e conformidade:** Que considerações de segurança e conformidade de dados devem ser incorporadas ao design?

O guia deve ser prático e acionável, evitando jargões excessivos e focando em exemplos de aplicação de padrões conhecidos (ex: Factory, Observer, Saga, etc., adaptados ao contexto de MLOps) sem necessariamente nomeá-los, mas descrevendo sua funcionalidade e benefício. O objetivo final é ajudar as equipes a construir pipelines de ML que sejam confiáveis, eficientes e fáceis de manter em produção."