Depoimentos
O que equipes de infra dizem sobre o trabalho.
Relatos de profissionais que passaram pela análise ou pelo retainer da Verdíceo — sem exageros, sem retoque.
← Voltar ao Início4+
Anos de atuação
60+
Projetos concluídos
4,8
Nota média dos clientes
~18%
Redução média de consumo ocioso
O que dizem
Depoimentos de clientes
Marcelo Barbosa
Gerente de Infra — São Paulo, SP
"Contratamos a Análise de Perfil Energético e ficamos surpresos com o nível de detalhe do relatório. Encontraram dois padrões de subutilização que a gente não tinha percebido nas revisões internas. O prazo foi cumprido — 9 dias úteis do início ao fim."
Maio de 2025
Patrícia Andrade
SRE Lead — Rio de Janeiro, RJ
"O Plano de Melhoria levou três semanas, que era o prazo estimado. O que mais valorizei foi a forma como explicaram o raciocínio por trás de cada recomendação — deu para implementar sem precisar pedir esclarecimento para eles a cada passo. Perdi uma meia estrela só porque queríamos um resumo executivo mais curto, que depois eles ajustaram quando pedimos."
Abril de 2025
Thiago Nunes
Diretor de TI — Campinas, SP
"Somos clientes do retainer há quatro meses. O que mais diferencia é o canal de consulta — quando uma dúvida técnica aparece sobre consumo ou configuração de GPU, tem resposta no dia. Os briefings trimestrais também ajudam a preparar a diretoria para conversas sobre investimento em hardware."
Maio de 2025
Fernanda Lima
Analista de Datacenter — Belo Horizonte, MG
"Antes de contratar, eu tinha dúvida se o trabalho ia ser específico o suficiente para o nosso ambiente — que é bem peculiar em termos de topologia de rack. No fim, a análise cobriu exatamente as GPUs que tínhamos, com dados do nosso próprio nvidia-smi. Não foi genérico."
Março de 2025
Rodrigo Carvalho
Head de Engenharia — Porto Alegre, RS
"Usamos o relatório da Análise de Perfil como base para uma negociação com a concessionária de energia sobre tarifa de demanda. Isso por si só mais do que cobriu o custo do serviço. O canal pós-entrega foi útil para tirar dúvidas sobre como apresentar os dados internamente."
Abril de 2025
Igor Santos
MLOps Engineer — Recife, PE
"A parte de scheduling foi onde o plano fez mais diferença para nós. Reduzimos o tempo ocioso do cluster em horários de baixo uso e isso se refletiu diretamente na fatura do mês seguinte. Prazos OK, processo claro, sem mistério."
Maio de 2025
Estudos de Caso
Histórias detalhadas de engajamento
Caso 01 · Análise de Perfil
Cluster H100 com alto consumo fora do horário de produção
Provedor de cloud privada · São Paulo, SP · Duração: 8 dias úteis
Desafio
A equipe notou que o consumo do cluster durante finais de semana permanecia elevado mesmo sem jobs ativos. Tentaram ajustar configurações de power cap manualmente, mas o consumo voltava ao nível anterior após reinicialização dos nós.
Abordagem
A análise identificou que configurações de boost persistente nos drivers estavam sobrescrevendo as políticas de power cap definidas manualmente. A coleta de logs de DCGM durante 48 horas confirmou o padrão e indicou três nós com comportamento atípico.
Resultado
Após aplicar as recomendações de configuração, o consumo fora de produção caiu 22%. A baseline documentada foi usada para atualizar o contrato de energia da empresa com a concessionária.
−22% consumo fora de produção
"O processo foi direto ao ponto. Enviamos os dados, eles analisaram, voltaram com perguntas específicas e entregaram o relatório em prazo."
Caso 02 · Plano de Melhoria
Otimização de scheduling em cluster de pesquisa
Instituição de pesquisa · Rio de Janeiro, RJ · Duração: 16 dias úteis
Desafio
Cluster com 32 A100s usado por múltiplos grupos de pesquisa. Fila de jobs longa e reclamações de que GPUs ficavam reservadas sem utilização ativa durante horas, enquanto outros jobs aguardavam.
Abordagem
Workshop de dois dias com a equipe técnica. Revisão das políticas do scheduler SLURM e dos parâmetros de timeout. Mapeamento dos padrões de uso por grupo. Identificação de 4 configurações que poderiam ser ajustadas sem impacto nos fluxos de trabalho existentes.
Resultado
Taxa de utilização efetiva das GPUs subiu de 61% para 78% no mês seguinte à implementação. Tempo médio de espera na fila caiu à metade. Consumo total permaneceu estável — mais trabalho com a mesma energia.
+17 p.p. utilização efetiva de GPU
"O plano tinha o nível certo de detalhe — nada que precisasse de interpretação, mas também sem excesso de texto."
Contato
Fale com a equipe
Telefone
+55 21 2674-8031Endereço
Rua Visconde de Sepetiba 935
Niterói — RJ
Atendimento
Seg–Sex 09h–18h
Sáb 09h–13h
Quer ver o seu ambiente de IA analisado?
Entre em contato e explicamos como seria o processo para o seu ambiente específico.
Solicitar Análise