Agente de Monitoramento Inteligente com IA

Como a Ancora Consórcios alcançou MTTR <10 minutos com IA Generativa na AWS

• Amazon Bedrock
• Amazon Kiro
• CloudWatch
• CloudFormation
• Serverless

Sobre o Cliente

Segmento: Serviços Financeiros

Região: Brasil

Vertical: Gestão de Consórcios

Cliente Stefanini desde: 2024

Indústria: Financeiro

Conta AWS: 898857451122

Dores e Desafios

• Monitoramento reativo: Sem alertas proativos — problemas descobertos por usuários finais, não pela equipe de operações
• MTTR elevado: Tempo Médio de Resolução excedendo 30 minutos para incidentes P1 devido à investigação manual
• Sobrecarga da equipe: Engenheiros gastando mais de 60% do tempo em configuração repetitiva de alarmes
• Sem análise inteligente: Thresholds genéricos causando ~40% de falsos positivos e fadiga de alertas
• Gargalo no onboarding: Novos recursos levando mais de 2 semanas para ter cobertura de monitoramento
• Sem visibilidade: Sem dashboards centralizados para saúde da infraestrutura em tempo real

Impactos Negativos no Negócio

• Indisponibilidade prolongada afetando operações de consórcio e confiança dos clientes
• Altos custos operacionais com monitoramento e investigação manuais
• Fadiga de alertas levando a incidentes críticos não detectados
• Onboarding lento de nova infraestrutura sem cobertura de monitoramento

Solução Implementada

Agente de Monitoramento Inteligente

A Stefanini implementou um sistema multi-agente de IA usando Amazon Bedrock e Amazon Kiro que descobre autonomamente recursos em nuvem, analisa padrões de infraestrutura, gera alarmes otimizados do CloudWatch via CloudFormation, e investiga incidentes em tempo real.

• Descoberta: Lambda coleta inventário completo de recursos + métricas de 7 dias via IAM role cross-account
• Análise: Amazon Bedrock (Claude Sonnet 4) analisa gaps, calcula thresholds baseados em P90, gera CloudFormation YAML
• Implantação: CloudFormation implanta 112 alarmes (40 P1 / 53 P2 / 13 P3 / 6 FSx) com aprovação humana
• Operação: Notificação automatizada via Jira + Teams + WhatsApp; auto-resolução no OK
• Investigação: Amazon Kiro (Claude 4.5 Sonnet) investiga incidentes P1 automaticamente com análise de causa raiz

IA na Solução

A IA Generativa é o núcleo da solução, não apenas uma ferramenta de desenvolvimento:

• Amazon Bedrock (Claude Sonnet 4): Analisa infraestrutura, identifica gaps de monitoramento, calcula thresholds inteligentes baseados em dados P90, e gera templates CloudFormation válidos — substituindo semanas de trabalho manual de engenharia
• Amazon Kiro (Claude 4.5 Sonnet): Investiga incidentes P1 em tempo real consultando CloudWatch Logs, correlacionando métricas, e produzindo análise de causa raiz com recomendações de correção em 2-5 minutos
• Few-shot + Chain-of-Thought + RAG: Técnicas de prompt engineering garantem recomendações precisas e contextualizadas baseadas em dados reais do cliente
Humano no loop: IA gera recomendações; engenheiro revisa e aprova antes da implantação — garantindo segurança e precisão

Pipeline da Solução (4 Fases)

DESCOBERTA
3 min
→
ANÁLISE (Bedrock)
12 min
→
REVISÃO HUMANA
15 min
→
DEPLOY (CFN)
2 min
→
OPERAÇÃO (Kiro)
24x7

Resultados e Impactos

<10min
MTTR
(antes: 30min+)

112
Alarmes Ativos
(40 P1 / 53 P2 / 19 P3)

17min
Onboarding Completo
(antes: 2+ semanas)

$0,32
Custo por Execução
(pipeline completo)

60%
Menos Falsos Positivos
(de ~40% para <15%)

5
Dashboards Grafana
(EC2, RDS, EKS, ALB, Redis)

$29/mês
Custo Mensal
(alarmes + Grafana)

Incidentes Reais Detectados

• RDS memória crítica (55MB livre, 224MB swap) — upgrade aprovado
• FSx throughput saturação (100%, 3h semanais) — causa raiz: SP_Service batch
• Fluent-bit OOMKill (360 kills/6h) — corrigido Buffer_Size 0→32k
• CW Agent parado em 2 EC2 — config SSM corrigida

Infraestrutura Monitorada

• 18 instâncias EC2 (Windows + Linux)
• 3 bancos RDS (SQL Server)
• 1 cluster EKS (7 nodes)
• 3 Application Load Balancers
• 1 ElastiCache Redis
• 1 sistema de arquivos FSx
• 6 conexões VPN

Ancora Consórcios — Case de Sucesso em Monitoramento com IA

⚠️ Dores do Cliente

• Monitoramento reativo — incidentes descobertos por usuários
• MTTR >30 minutos para incidentes críticos
• 60%+ do tempo de engenheiros em config manual de alarmes
• ~40% de taxa de falsos positivos (fadiga de alertas)
• 2+ semanas para onboarding de novos recursos
• Sem visibilidade centralizada

🎯 Solução

Sistema multi-agente de IA usando Amazon Bedrock (Claude Sonnet 4) para análise automatizada de infraestrutura e geração de alarmes + Amazon Kiro (Claude 4.5 Sonnet) para investigação de incidentes P1 em tempo real. Totalmente serverless (Lambda + CloudFormation + S3 + SNS). Aprovação humana obrigatória antes da implantação.