"Você é um engenheiro de MLOps experiente e seu colega júnior acabou de te procurar com um problema. Um modelo de recomendação de produtos em produção, que utiliza um pipeline de ML complexo e distribuído, começou a apresentar uma queda significativa e repentina na taxa de cliques (CTR) e na receita gerada. Não houve deploy recente de nova versão do modelo, nem mudanças aparentes na infraestrutura.

Elabore um plano de ação detalhado para investigar e solucionar esse problema de *troubleshooting* em MLOps. O plano deve cobrir as seguintes etapas, com exemplos de ferramentas e métricas que seriam utilizadas em cada uma:

1.  **Detecção e Confirmação:** Como você confirmaria a extensão e a natureza do problema? Que alertas e dashboards você consultaria?
2.  **Identificação da Causa Raiz:** Quais seriam as principais hipóteses para a queda de CTR e como você as testaria? Pense em problemas relacionados a dados (drift, corrupção), modelo (decaimento, bias), infraestrutura (latência, indisponibilidade de serviços upstream/downstream), e interações com sistemas externos (APIs, plataformas de e-commerce).
3.  **Localização do Ponto de Falha:** Como você isolaria o componente ou estágio específico do pipeline que está causando o problema?
4.  **Mitigação e Solução Temporária (se aplicável):** Se a solução permanente demorar, haveria alguma forma de mitigar o impacto imediatamente?
5.  **Solução e Validação:** Como você implementaria a correção e validaria que o problema foi resolvido sem introduzir novos?
6.  **Prevenção Futura:** Que medidas você implementaria para evitar que esse tipo de problema ocorra novamente no futuro? Pense em monitoramento aprimorado, testes de regressão, observabilidade e estratégias de rollback.

Seu plano deve ser pragmático e considerar um ambiente de produção real, com a pressão de resolver o problema rapidamente para minimizar perdas financeiras."