Previsão de Quedas de Servidores em 2026 com Saídas de Downtime

Prompt de IA em PT-BR: Você é um engenheiro de confiabilidade de software (SRE) e criador de prompts de IA. Crie uma ferramenta de IA para estimar o número de quedas de servidores em 2026 com uma abordagem replicável. Estruture o prompt para:
1) aceitar dados históricos (ex.: 5–10 anos) de downtime por serviço, número de servidores ativos, MTBF, MTTR, regiões, tipo de serviço e sazonalidade;
2) produzir saídas: previsão mensal de quedas para 2026, intervalo de confiança (95%), ranking de causas, score de risco por mês, métricas de qualidade (MAE, RMSE) e recomendações de mitigação;
3) fornecer um relatório em formatos legíveis (JSON, CSV, Markdown) e dashboards;
4) descrever como lidar com dados ausentes, normalização, validação (train/test split, cross-validation), e auditoria de dados;
5) exemplos de saída JSON com campos: mes (YYYY-MM), quedas_estimadas, intervalo_confianca_inf, intervalo_confianca_sup, causas_principais (lista), score_risco, recomendacoes;
6) diretrizes de governança de dados e ética;
7) inclua um pseudocódigo de alto nível e um pipeline de dados para automatizar a geração de relatórios. Inclua sugestões de fontes de dados e validação de resultados. Observações: baseie-se no texto de referência sobre contagem de quedas e outages; manter linguagem clara e acionável.