Com a proximidade do Google Cloud Next '26, o cenário de infraestrutura em nuvem aponta para uma maturidade acelerada, onde a eficiência operacional deixa de ser um diferencial e torna-se um requisito crítico para empresas que buscam escalar via AI. Para líderes de TI e engenharia no Brasil, mais do que acompanhar lançamentos, o desafio é filtrar o que compõe uma arquitetura resiliente e AI-ready.
Recomendamos especial atenção aos spotlights de liderança com Mark Lohmeyer e Sachin Gupta. Eles sinalizam a direção estratégica da companhia para o ecossistema de compute e a infraestrutura cross-cloud focada em agentes autônomos, um tema que deve ser central para grandes operações brasileiras que buscam evitar o vendor lock-in absoluto.
1. Visão Estratégica e Big Picture
O foco aqui é o chamado AI Hypercomputer. Para times de engenharia, a mensagem é clara: o GKE consolidou-se como o orquestrador padrão para qualquer carga de trabalho de AI em escala. A celebração de uma década de GKE não é apenas institucional; ela reflete uma maturidade de plataforma que permite abstrair a complexidade de hardware (TPUs e GPUs) para focar na entrega de valor.
- BRK2:110 - O futuro do GKE na próxima década
- BRK2-118 - AI no GKE: Treinamento, serving e agents
- BRK1-068 - AI Hypercomputer: Resiliência em escala
- BRK2-111 - Automação com Gemini e Config Connector
2. Migração e Modernização
Para o mercado brasileiro, que ainda lida com uma carga significativa de legados (mainframes, Oracle, VMware), a estratégia "lift & shift" está sendo substituída por "migration factories" impulsionadas por IA. A chave para acelerar o time-to-market é a capacidade de modernizar essas cargas dentro de uma estratégia de multi-cloud e edge computing.
- BRK2-123 - Construindo uma fábrica de migração via AI
- BRK2-181 - Modernização de Mainframes na era Gemini
- BRK1-143 - Cargas de trabalho Oracle com IA
3. High-Performance Compute e AI Infrastructure
Este track é para quem atua na fronteira da tecnologia. A discussão aqui não é sobre máquinas virtuais básicas, mas sobre a orquestração de GPU/TPU clusters. O insight prático para empresas brasileiras é observar como players globais como OpenAI e Anthropic gerenciam seus clusters, e adaptar essas práticas de infraestrutura para seus próprios modelos de ML ou inferência.
- BRK2-120 - Construção de clusters de GPU no Kubernetes (OpenAI)
- BRK2-124 - Maximizando performance com GKE e TPUs
4. Agentic AI e Ciclo de Vida
Estamos saindo da fase de protótipos para a de orquestração de agentes autônomos. A infraestrutura de suporte precisa ser robusta, segura e, acima de tudo, eficiente em custos. A aplicação prática envolve o uso de GKE para garantir que esses agentes rodem com baixa latência e segurança, mitigando riscos de execução de código não confiável.
- BRK2-126 - Desenvolvimento de aplicações agentic no GKE
- BRK3-039 - Rede cross-cloud para aceleração de agentes
5. Escala, Performance e o Novo FinOps
O desafio de engenharia final costuma ser o custo. O conceito de Next-gen FinOps não é apenas reduzir gastos, mas maximizar o ROI de cada Ciclo de CPU/GPU. Sessões técnicas sobre custom compute classes e a orquestração de planetary-scale AI trarão o conhecimento necessário para estruturar ambientes que não oneram o orçamento operacional enquanto sustentam o crescimento do negócio.
- BRK2-121 - Global Compute Fabric com GKE
- BRK1-072 - Next-gen FinOps na era da IA
- BRK2-113 - GKE Inference Playbook: Otimização real de custos
Para quem pretende participar do evento em Las Vegas, recomendamos filtrar estas sessões não como eventos isolados, mas como peças de uma estratégia maior de modernização. A infraestrutura é o alicerce fundamental para a competitividade na era da IA.
Artigo originalmente publicado por Shubhika TanejaProduct Marketing Manager, GKE, Google Cloud em Cloud Blog.
