O custo é uma métrica crítica para as empresas ao escolher qualquer software empresarial. Para sistemas de análise de dados, as empresas se preocupam principalmente com os insights analíticos, tornando os custos mais baixos de insights essenciais para a adoção empresarial.

Como engenheiro de software sênior na AWS, construindo sistemas distribuídos e infraestrutura de dados em grande escala, percebi um padrão consistente: a otimização de custos é quase sempre tratada como a última etapa. Atualmente, nos sistemas analíticos de IA, estamos vendo problemas semelhantes. Quando você não constrói com o custo em mente desde o início, você se depara com enormes ineficiências. Estamos vendo enormes problemas com excesso de dados, inflação de tokens e enormes janelas de contexto, que não apenas levam a inferências de modelos caras e redundantes, mas também criam uma enorme sobrecarga de conformidade. Este artigo discute estratégias arquitetônicas para resolver esses problemas, otimizando, em última análise, os custos gerais de insights.

1. Redução programática de dados: usando o LLM como um roteador de geração de código

O erro mais caro que você pode cometer é tratar os modelos básicos como mecanismos de processamento de dados. Pegar um enorme conjunto de dados brutos, despejá-lo diretamente na janela de contexto de um LLM e pedir que ele encontre uma tendência é um desperdício de dinheiro. Você está pagando um preço de token premium pelo modelo para fazer filtragem e aritmética básicas.

Em vez disso, precisamos usar o LLM apenas como um roteador de consulta inteligente. Quando um usuário faz uma pergunta analítica, o primeiro passo não deveria ser buscar os dados brutos. A primeira etapa é fazer com que o LLM gere uma consulta analítica determinística direcionada usando linguagens como SQL, R ou Python. Esse código é então executado diretamente na sua camada de big data.

Ao manter o processamento pesado de dados em mecanismos de banco de dados nativos e eficientes, você reduz os dados ao essencial. O LLM apenas recebe e analisa o resultado pequeno e agregado para gerar o insight.

Ao trabalhar no AWS Bedrock, separar o acesso ao modelo do acesso aos dados brutos foi um princípio fundamental do design.

2. ETL upstream para aceleração de inferência

Se o seu LLM está gastando sua janela de contexto filtrando dados ruidosos e não estruturados, seu pipeline é fundamentalmente ineficiente. Podemos resolver isso movendo a limpeza e estruturação dos dados o mais upstream possível.

Pipelines podem ser construídos para realizar processamento pesado de ETL (Extrair, Transformar, Carregar), o que ajuda os LLMs a obter os dados relevantes para uma consulta com muito mais rapidez. Em vez de passar fluxos brutos diretamente para a camada de aplicação de IA, precisamos de processos ETL contínuos e especializados que pré-agreguem e estruturem os dados brutos antes mesmo de uma consulta analítica ser feita.

Isso elimina a necessidade do LLM classificar o ruído dos dados ou executar uma lógica básica de limpeza de dados. Você garante que os dispendiosos ciclos de computação do modelo sejam gastos inteiramente na síntese de alto valor, em vez de análise e filtragem.

Na minha experiência na construção de pipelines de processamento de stream de alto rendimento usando Amazon Kinesis Streams e Amazon DynamoDB, otimizar a estrutura de dados na camada de ingestão é fundamental. Ao lidar com o trabalho pesado upstream, protegemos efetivamente nossos modelos de IA downstream do processamento de ruídos caros e não estruturados, o que reduz diretamente o custo do token por consulta.

3. Microconjuntos de dados com metadados ricos e marcação de segurança

Com base no ponto anterior, podemos usar esses processos ETL para criar conjuntos de dados menores e bem processados, adequados para um insight específico a partir de um conjunto de dados muito maior. Em vez de forçar um LLM a navegar em um lago de dados vasto e monolítico, nós o dividimos em microconjuntos de dados bem focados.

Podemos usar marcação e metadados detalhados para esses conjuntos de dados menores, para que os LLMs possam identificar rapidamente exatamente qual conjunto de dados usar para uma determinada análise. Isso permite que o sistema recupere resultados com muito mais rapidez e com uma janela de contexto muito menor.

Além disso, podemos adicionar etiquetas de segurança especiais a esses microconjuntos de dados para identificar explicitamente quem tem acesso a eles, o que reduz ainda mais o risco. Quando uma consulta chega, a camada de orquestração valida as credenciais IAM do usuário em relação a essas tags de segurança antes que qualquer recuperação aconteça. Isso faz duas coisas: atua como um pré-filtro agressivo que descarta dados não autorizados instantaneamente (economizando tokens e tempo de computação) e garante que dados confidenciais sejam fisicamente invisíveis para o modelo de IA desde o início.

Essa é a mesma abordagem que adotamos na equipe do AWS OpenSearch, onde criamos serviços especializados de segurança de acesso a dados com precisão refinada até itens de linha individuais do Amazon DynamoDB. Ao mover o isolamento e o roteamento de dados para a camada de armazenamento por meio de marcação, a arquitetura de segurança reduz ativamente a pegada do token e elimina os riscos de vazamento de dados.

4. Arquitetura de execução em múltiplas camadas

Para reunir essas estratégias, criar uma arquitetura multicamadas onde os LLMs escrevem código para buscar dados e analisar apenas a saída final reduzida é essencial para reduzir custos. Precisamos construir um muro estrutural estrito entre a manipulação de dados e a síntese de IA. Nesta arquitetura:

• Camada 1 (a camada lógica): O LLM interpreta a consulta do usuário e escreve o código de execução (SQL, Python, R).
• Camada 2 (a camada de computação): Um banco de dados dedicado ou tempo de execução de execução executa o código e reduz os dados.
• Camada 3 (a camada de síntese): O LLM lê apenas o resultado final e denso para fornecer o insight real.

Ao separar a execução dessa forma, você garante que cada token enviado para um modelo básico esteja realizando um trabalho útil.

Isso corresponde à filosofia central de design por trás de plataformas empresariais especializadas, como o AWS FinSpace. Ao lidar com análises financeiras massivas e de alta velocidade, o trabalho pesado de dados é mantido estritamente em tempos de execução de computação dedicados e altamente otimizados. Os modelos de IA são introduzidos apenas na etapa final para interpretação contextual – evitando totalmente a armadilha de custos de fazer a manipulação de dados dentro de um LLM.

5. Mudando o limite da auditoria por meio da recuperação de confiança zero

Conforme mencionado anteriormente, despejar enormes conjuntos de dados brutos em um LLM não aumenta apenas os custos de token; isso cria uma enorme sobrecarga de conformidade. Se você depende de um LLM para processar dados corporativos brutos, suas auditorias de conformidade (como SOC2 ou GDPR) se tornarão um pesadelo. Os auditores são forçados a rever uma caixa preta não determinística que interage com milhões de pontos de dados não mapeados.

Podemos resolver isso mudando os limites da auditoria de conformidade para cima. Em vez de depender de engenharia imediata ou de modelos de proteção caros para filtrar dados confidenciais depois de já terem sido obtidos, usamos um modelo de recuperação de confiança zero. Ao impor a segurança em nível de linha e item com reconhecimento de dados diretamente no banco de dados nativo e na camada de índice de pesquisa – emparelhada com as tags de segurança ETL que discutimos – os dados não autorizados fisicamente não podem cruzar a fronteira para o cluster de IA.

Por causa disso, os auditores não precisam adivinhar o que o LLM pode ter visto. Eles podem verificar programaticamente o código ETL determinístico, as configurações de armazenamento e os logs de acesso fortemente restritos.

Durante meu tempo na equipe do AWS OpenSearch, desenvolvi serviços especializados de segurança de acesso a dados para lidar com esse tipo exato de precisão refinada. Provamos que impor segurança absoluta na camada de armazenamento e pesquisa é uma boa maneira de tornar a conformidade empresarial escalonável. Elimina a necessidade de remediações post-hoc dispendiosas de IA e reduz consideravelmente o tempo e o dinheiro gastos em auditorias de dados.

6. Registro de conformidade imutável miniaturizado

Um custo final de infraestrutura frequentemente esquecido em escala empresarial é a retenção de logs. Se você tiver que arquivar enormes janelas de contexto bruto para cada consulta de usuário para satisfazer as leis regulatórias de retenção de dados, suas contas de armazenamento rapidamente se tornarão insustentáveis.

Como nossa arquitetura multicamadas garante que o LLM leia apenas uma string de saída final e reduzida, em vez de transportar dados brutos, sua pegada de registro cai drasticamente. Precisamos apenas registrar e arquivar essas strings de saída compactas, o código de execução gerado (como a consulta SQL ou R) e os metadados associados para o histórico de conformidade.

Isso reduz significativamente os custos regulatórios de armazenamento e retenção de logs. Armazenar consultas pequenas e estruturadas e insights densos é muito mais barato em comparação com o arquivamento de prompts não estruturados massivos. Ao trabalhar em serviços de orquestração para o AWS Bedrock, manter o volume de dados pequeno e auditável foi fundamental para deixar um rastro altamente otimizado e facilmente auditável.

Ao reduzir os dados enviados para o LLM, não economizamos apenas nos custos de token durante a consulta — economizamos nos custos de armazenamento para os próximos cinco anos de retenção de conformidade.

Conclusão

Na pressa de integrar a IA generativa, é fácil abandonar os princípios fundamentais da engenharia. Colocar um modelo básico em cima de um enorme data lake e esperar pelo melhor é uma receita para contas de computação insustentáveis ​​e pesadelos de conformidade. Uma boa engenharia significa construir sistemas que sejam eficientes por design, e não corrigir uma arquitetura ruim com uma camada de IA.

Ao transferir o processamento pesado de dados para cima por meio de ETLs direcionados, usar o LLM para gerar consultas programáticas e impor segurança de confiança zero diretamente na camada de armazenamento, paramos de tratar a IA como um mecanismo caro de transporte de dados. Em vez disso, nós o isolamos naquilo que ele faz de melhor: roteamento lógico de alto valor e síntese final.

Em última análise, lidar com a sobrecarga de dados e contexto no nível da infraestrutura faz mais do que apenas limpar seus pipelines de dados. Ele reduz estruturalmente o custo geral por insight, provando que a IA empresarial pode ser poderosa e econômica em escala.

Sobre o autor

Tarun Chauhan é engenheiro de software sênior na AWS (Amazon) com 11 anos de experiência projetando e construindo sistemas distribuídos de grande escala ponta a ponta usando tecnologias de nuvem (AWS), Android/iOs e back-end. Ele projetou e construiu serviços críticos de segurança de dados e infraestrutura de dados para AWS OpenSearch, AWS FinSpace e AWS Bedrock.