Skip to content

Migração da Infraestrutura de IA para Google Cloud

Objetivo

Este documento descreve o processo de migração do serviço de Inteligência Artificial do projeto, anteriormente executado em uma máquina pessoal de um dos integrantes da equipe, para a infraestrutura da Google Cloud Platform (GCP).

A mudança teve como objetivo aumentar a disponibilidade do serviço, centralizar a infraestrutura e reduzir a dependência de recursos locais.

Arquitetura Anterior

Anteriormente, o modelo de IA era executado em uma máquina pessoal pertencente a um integrante da equipe.

Limitações

  • Dependência da disponibilidade do computador do integrante.
  • Possibilidade de indisponibilidade devido a desligamentos ou falhas locais.
  • Dificuldade de monitoramento contínuo.
  • Escalabilidade limitada.
  • Processo de manutenção dependente de acesso ao equipamento físico.

Nova Arquitetura

A aplicação foi migrada para a Google Cloud Platform.

Componentes Utilizados

  • Google Compute Engine (VM)
  • Docker
  • Modelo de IA

Benefícios

  • Maior disponibilidade do serviço.
  • Infraestrutura centralizada.
  • Facilidade de monitoramento.
  • Possibilidade de escalabilidade futura.
  • Independência de recursos pessoais dos integrantes.

Configuração do Ambiente

Provisionamento da Máquina Virtual

Foi criada uma instância na Google Cloud com as seguintes especificações:

  • Sistema operacional Debian 12 v20260528
  • Tipo da Máquina e2-custom-4-8192 (4 vCPUs, 8 GB Memory)
  • Plataforma da CPU Intel Broadwell

Configuração da Rede

Através do Google Cloud Console, foram configuradas as regras necessárias para:

  • Acesso SSH para administração.
  • Exposição das portas utilizadas pelo serviço.

Processo de Deploy

1. Acesso à Instância

gcloud compute ssh super-retina-scanner

2. Obtenção do Código

git clone https://github.com/fga-eps-mds/2026-1-RetinaScan-Ai.git
cd 2026-1-RetinaScan-Ai

3. Configuração das Variáveis

Criado o arquivo .env com os seguintes campos:

APP_NAME=
VERSION=

ALLOWED_ORIGINS=

REDIS_URL=

MINIO_ENDPOINT=
MINIO_PORT=
MINIO_SECURE=
MINIO_ACCESS_KEY=
MINIO_SECRET_KEY=
MINIO_PUBLIC_URL=
MINIO_BUCKET_EXAMS=

WEBHOOK_URL=

4. Inicialização dos Serviços

docker compose up -d

5. Verificação dos Containers

docker ps

6. Verificação dos Logs

docker compose logs -f

Validação Funcional

Após a implantação, foram realizados testes para validar o funcionamento da IA.

Testes Executados

Teste Resultado
Inicialização dos containers Sucesso
Conexão com o REDIS Sucesso
Processamento de requisições Sucesso
Retorno de respostas esperadas Sucesso

Evidências

Container iniciado:

Conexão com o REDIS:

Criação de um exame pelo site do projeto:

Imagem em processamento:

Processamento da imagem finalizado:

Resultado no website:

Resultado

O serviço apresentou comportamento compatível com o ambiente anterior, mantendo as funcionalidades esperadas após a migração para a nuvem.

Critérios de Aceitação

Critério Status
IA implantada e em execução na Google Cloud ✅
Recursos necessários configurados corretamente ✅
Serviço acessível no ambiente de nuvem ✅
Processo de deploy documentado ✅
Logs disponíveis para monitoramento e diagnóstico ✅
Validação funcional realizada ✅
Ausência de erros críticos para produção ✅

Conclusão

A migração do serviço de Inteligência Artificial para a Google Cloud foi concluída com sucesso. O ambiente encontra-se operacional, acessível e monitorável, eliminando a dependência da infraestrutura pessoal anteriormente utilizada e proporcionando maior confiabilidade para a execução do serviço.