No Google Cloud Next, presenciamos uma série de anúncios focados em infraestrutura de computação que buscam resolver o dilema atual de muitos gestores de TI: como equilibrar investimentos em cargas de trabalho de Inteligência Artificial (agentes autônomos) sem negligenciar o core do negócio — servidores web, bancos de dados e aplicações legadas.
O desafio da infraestrutura no mundo dos agentes
O principal gargalo para muitas empresas brasileiras que estão adotando modelos de agentes é a natureza imprevisível dessa demanda. Diferente de aplicações tradicionais, uma interação via agente pode disparar centenas de tarefas simultâneas, exigindo throughput massivo e baixa latência instantânea. Manter infraestruturas estáticas ou em silos para suportar essa carga não gera apenas gargalos de performance; causa um impacto direto no custo (o famoso 'crescimento descontrolado' da conta de nuvem), algo que observamos frequentemente em nossa consultoria de FinOps.
A proposta do Google é o conceito de "fluid compute", onde a infraestrutura se adapta dinamicamente às demandas de agentes e cargas general-purpose através de orquestração via Google Kubernetes Engine (GKE) e os novos Agent Sandboxes.
Computação unificada: IA e aplicações core
A adoção de uma base adaptativa é essencial para mitigar o desperdício vindo de ambientes de teste e execução de código inseguro. Os destaques técnicos aqui incluem:
- Google Axion N4A (GA): A entrada definitiva de CPUs baseadas em Arm (Axion) com foco em price-performance. Para rodar microserviços em Java ou web servers, a promessa de 2x mais eficiência frente a instâncias x86 tradicionais é um ponto de atenção para qualquer planejamento estratégico de TCO.
- GKE Agent Sandbox (GA): Esta é uma das entregas mais interessantes para engenharia. Ser o primeiro hyperscaler a oferecer um serviço de sandbox nativo para isolar a execução de código não confiável gerado por agentes, sem o overhead de persistência, é um diferencial para maturidade de SecOps.
- Modernização de instâncias C4 e C4A: A expansão com processadores Intel Xeon 6 (Granite Rapids) atende àqueles que ainda dependem fortemente de ecossistemas x86 para inferência de LLMs e serviços que exigem AMX nativo.
Performance de I/O e resiliência de dados
Cargas de trabalho com uso intenso de I/O são, historicamente, a causa de latência elevada em migrações mal executadas. A série C4N e a nova Z4D focam em resolver o isolamento de rede e armazenamento:
- C4N (Preview): Capaz de atingir 95 milhões de pacotes por segundo, é uma mudança de patamar para empresas que operam redes de baixa latência ou processamento intensivo de 5G.
- M4N (Preview): Focado em bancos de dados como Oracle, onde o licenciamento baseado em vCPU é um motivador financeiro crítico. Otimizar a densidade de memória pode reduzir drasticamente o custo de licenciamento, um caso clássico de eficiência técnica refletindo em resultado financeiro.
Gerenciando requisitos de armazenamento complexos
O armazenamento deixou de ser um recurso passivo. Com o Hyperdisk ML entregando até 2 TiB/s de throughput, o Google tenta eliminar o gargalo onde clusters de GPUs (ou TPUs) ficam ociosos enquanto aguardam leitura de datasets.
Para o mercado brasileiro, que tem visto uma migração gradual de workloads para arquiteturas baseadas em persistência de alto desempenho, a evolução do Hyperdisk Balanced e o anúncio do Z4M (com 168 TiB de SSD local) sugerem que o caminho para alta disponibilidade não passa mais apenas por superdimensionar vCPUs, mas por separar o plano de dados da computação.
Conclusão e visão estratégica
A infraestrutura "fluida" apresentada pelo Google é, na prática, uma resposta ao amadurecimento dos times de Engenharia. Não estamos mais falando apenas de migrar para nuvem, mas de garantir que o orquestrador (GKE) e a camada de hardware (Axion, Hyperdisk) consigam lidar com a volatilidade da era agentic. A recomendação para tomadores de decisão é avaliar se seu desenho atual de arquitetura permite esse scaling elástico — caso contrário, o custo de oportunidade (e de infraestrutura) será alto demais a médio prazo.
Artigo originalmente publicado por Nirav MehtaVP, Product Management, Compute Platforms em Cloud Blog.
