Análise Preditiva de Incidentes em Ambientes Multicloud com Big Data Analytics e Machine Learning: Um Estudo Aplicado ao Setor Público e Indústria

Abstract

Este artigo apresenta uma abordagem avançada para análise preditiva de incidentes em ambientes multicloud, utilizando Big Data Analytics e Machine Learning (ML) para aumentar a resiliência, segurança e eficiência operacional nos setores público e industrial. A metodologia proposta integra algoritmos supervisionados e não supervisionados para processar grandes volumes de dados operacionais em tempo real, extraídos de logs, métricas e eventos, com o objetivo de antecipar falhas, ataques cibernéticos e gargalos operacionais. A abordagem é complementada por dashboards inteligentes que oferecem visualizações dinâmicas e alertas proativos, facilitando a tomada de decisão. Dois estudos de caso, envolvendo a OGMA e a SPMS, ambas organizações portuguesas, demonstram a aplicação prática do modelo, evidenciando melhorias em eficiência, conformidade regulatória e continuidade de serviços críticos. O framework proposto alinha-se a padrões internacionais, como ISO/IEC 27001 e o Cloud Security Alliance (CSA) Cloud Controls Matrix, contribuindo para a governança e segurança em ambientes distribuídos. Este trabalho oferece diretrizes técnicas e estratégicas para organizações que buscam otimizar a gestão de infraestruturas multicloud, promovendo inovação e sustentabilidade.