
Pare de deixar sua IA projetar arquiteturas AWS caras e inseguras
Eu já vi isso acontecer dezenas de vezes. Um desenvolvedor se senta com Claude ou Cursor, pede uma arquitetura escalável para lidar com alguma nova carga de trabalho e, em dez minutos, o LLM já criou um emaranhado de clusters EKS, streams Kinesis e Bancos de Dados Globais Aurora.
No papel, parece impressionante. Para um desenvolvedor júnior ou até mesmo um engenheiro de nível médio, parece "nativo na nuvem". Mas para qualquer um que já encarou uma conta mensal da AWS exorbitante ou participou de uma chamada de resposta a incidentes causada por um wildcard do IAM, parece um desastre prestes a acontecer.
Isso não se trata apenas de código ruim. Trata-se de raciocínio ruim. Os LLMs são treinados em vastas quantidades de documentação e posts de blog—incluindo muitos terríveis que defendem uma complexidade desnecessária sob a aparência de "resiliência".
Quando você pede a uma IA para construir algo na AWS, ela se baseia no que é popular nos dados de treinamento, não no que é custo-efetivo ou seguro para suas restrições específicas. Ela ignora o Gateway NAT ocioso de $32/mês que está na sua VPC porque não percebe que ele está lá. Ela propõe replicação em múltiplas regiões para uma ferramenta usada por vinte pessoas porque "multi-região" soa mais profissional do que "single-AZ com backups".
É exatamente por isso que construímos o AWS Solutions Architect Prover.
O Problema: Arquitetura via Vibes
O problema fundamental de usar LLMs para design de sistemas é que eles carecem de responsabilidade. Eles operam com base em probabilidade, não em rigor matemático ou realidade econômica. A maioria dos designs de nuvem gerados por IA sofre de três patologias principais:
Alucinação de Requisitos: A IA usa palavras como "altamente disponível", "performática" ou "escalável" como se fossem especificações técnicas. Sem saber seu real RPS (Requisições Por Segundo), requisitos de latência p99 ou metas de RTO/RPO, qualquer escolha arquitetônica é apenas um palpite baseado em vibes.
Alucinação de Custos: É aqui que o verdadeiro dano acontece. Um LLM pode te dizer que o Lambda é barato, mas esquece de mencionar o custo esmagador do API Gateway em 40 milhões de requisições ou a acumulação silenciosa de taxas de transferência entre AZs ($0.01/GB) e cobranças do Gateway NAT. Um design que tecnicamente funciona, mas custa $5k a mais do que deveria, é um design falho.
Espalhamento de Serviços: Como os LLMs querem satisfazer todas as possíveis restrições simultaneamente, eles tendem a empilhar primitivas. Em vez de escolher uma ferramenta certa (como SQS), eles sugerem Kinesis e MSK e EventBridge apenas para cobrir todas as bases. Isso cria um pesadelo operacional que nenhuma equipe pequena pode realmente gerenciar.
Como o Prover Funciona (E por que não precisa das suas chaves)
Você provavelmente percebeu imediatamente que este servidor MCP não solicita credenciais da AWS ou acesso ao seu ambiente. Isso é intencional.
Muitas pessoas pensam que a automação em nuvem requer dar a um agente acesso total AdministratorAccess. Essa abordagem leva diretamente às brechas que estamos tentando prevenir. Não queremos que um agente toque na sua infraestrutura; queremos um agente que atue como um revisor sênior durante a fase de design.
O Prover opera inteiramente na camada de raciocínio. Ele pega sua arquitetura proposta e a submete a cinco portões obrigatórios derivados do AWS Well-Architected Framework. Se algum portão falhar, o Prover rejeita o design e exige correções concretas.
A ordem é estritamente não negociável:
Portão 1: Requisitos Quantificados. Se você não definiu o pico de RPS, latência p99 em milissegundos, SLO de disponibilidade (por exemplo, 99.95%) e RTO/RPO em minutos, o Prover para bem ali. Ele se recusa a avançar até que você substitua adjetivos de marketing por números concretos.
Portão 2: Raio de Explosão Mapeado. O design reconhece o que acontece quando uma AZ inteira fica fora do ar? Ou quando um único serviço como KMS se torna indisponível? Se você disser "a AWS cuida disso", você falha instantaneamente neste portão.
Portão 3: Serviços Minimizados. É aqui que lutamos contra o espalhamento de serviços. Para cada serviço sugerido (como EKS), o Prover exige que você justifique por que não escolheu seu contraparte mais simples (como Fargate). Se você não consegue defender por que não está usando SQS em vez de Kinesis, a sugestão é rejeitada.
Portão 4: TCO Real Calculado. Calculamos os componentes reais da fatura: Computação + Armazenamento + Gateway NAT + Transferência entre AZs + Egress + Endpoints VPC + CloudWatch + Nível de Suporte. Isso transforma a disponibilidade teórica em economia prática.
Portão 5: Segurança Projetada. Isso verifica a prontidão do Dia 0. Você está usando funções IAM em vez de chaves de acesso? Existem wildcards (Resource: "*") em suas políticas? O Bloqueio de Acesso Público do S3 está ativo? Está tudo criptografado com CMKs do KMS?<br/>
coisas muito mais difíceis do que permissões incluídas aqui também.)<br/>
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Empresas brasileiras que utilizam IA para automação de arquitetura na nuvem devem estar cientes dos riscos associados ao uso de LLMs. A falta de rigor nas recomendações pode levar a custos inesperados e vulnerabilidades de segurança. A implementação de revisores de arquitetura pode mitigar esses problemas.


