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Etapa 7 de 8
Monitoramento
Modelos em produção degradam. Azure Monitor + Application Insights coletam métricas técnicas (latência, throughput, erros), enquanto o Azure ML Data Drift Monitor detecta mudanças na distribuição dos dados de entrada e nas predições.
Serviços Azure envolvidos
Azure Monitor
Métricas, logs e alertas centralizados para todos os recursos Azure.
Application Insights
Telemetria de aplicação, traces distribuídos e dashboards.
AML Data Drift Monitor
Detecção automatizada de drift entre baseline e dados em produção.
Pontos-chave
- › Compare distribuições de features entre treino e produção (PSI, KS).
- › Monitore acurácia quando ground-truth chega (com lag).
- › Logue cada requisição e resposta (com PII mascarada).
Melhores práticas
- ★ Configure alertas acionáveis — evite alert fatigue.
- ★ Mantenha dashboards por modelo (latência, drift, volume, erros).
- ★ Audite explicabilidade (SHAP) periodicamente em amostras.