Em janeiro de 2024, a Fórmula 1 e a IFEMA Madrid anunciaram oficialmente o regresso da Fórmula 1 à capital espanhola. Quarenta anos depois, chega o Grande Prêmio de Espanha «Madring», com um contrato que terá início em 2026 e, segundo o previsto, se estenderá até 2035. Pouco mais de um ano após o anúncio, em 25 de abril de 2025, realizou-se a cerimônia oficial de início das obras do traçado do circuito. O que parecia algo distante no tempo já está aqui e o Grande Prêmio da Espanha ocorreu no fim de semana passado, de 11 a 13 de setembro (Kimi Antonelli, da Mercedes, venceu, com Max Verstappen, da Red Bull Racing, e Lando Norris, da McLaren, fechando o pódio) .

Madri foi palco de uma corrida criada de raiz, com um traçado semiurbano de 5,41 km entre a IFEMA e Valdebebas, com a participação de 11 equipes e 22 pilotos, e onde se reunirão milhares de pessoas para viver um evento inigualável. É aí que a corrida foi disputada, com o público em geral atento aos pilotos, às estratégias e até mesmo à aerodinâmica, mas, paralelamente, outra corrida crucial ocorreu: a dos dados.

Há muitos anos, quase na época em que as corridas eram transmitidas em preto e branco, a tecnologia mal tinha presença nas corridas ou na estratégia das equipes, mas muita água correu desde então e, atualmente, a tecnologia é parte fundamental. Hoje, os carros transmitem uma infinidade de dados que as equipes analisam a cada segundo e, com base nessa informação, agem imediatamente.

Durante um fim de semana de corrida, cada monoposto funciona como um nodo IoT de alta velocidade, equipado com mais de 300 sensores que geram 1,1 milhão de pontos de dados por segundo. Coordenar tudo isso em tempo real implica gerir mais de 125 sinais de vídeo 4K/HD e 250 canais de áudio, além de manter em funcionamento mais de 500 aplicações críticas. Quase nada.

Nas corridas habituais, disputadas em circuitos já estabelecidos, gerir toda essa informação é relativamente simples, uma vez que dispõem de instalações preparadas para o trabalho; no entanto, construir um circuito a partir do zero (greenfield) no meio de uma artéria urbana exige implementar, em apenas alguns dias, a capacidade de computação, baixa latência e tolerância a falhas equivalentes às de um data center de classe mundial. Como se consegue erguer um «Data center sobre Rodas» onde antes havia apenas asfalto?

A camada edge ao lado da pista: o desafio de montar o Event Technical Centre (ETC)

No paddock, não há margem para a latência que implicaria o envio de dados brutos a milhares de quilômetros de distância para o processamento inicial. Por isso, a F1 implementa o seu próprio centro de processamento de ponta no local: o Centro Técnico do Evento (ETC).

Como explica Lee Wright, Diretor Associado de TI da Fórmula 1, com quem a DCD conversou para a reportagem, montar essa instalação modular em um circuito urbano requer uma logística milionária e milimétrica. "Cada circuito é único, mas somos muito autossuficientes. Do promotor local, Madri, neste caso, apenas precisamos de uma superfície de concreto para montar nosso Centro Técnico de Eventos (ETC), água potável, esgotos e comunicações. Todo o resto é fornecido por nós. Nossa equipe de engenheiros visita o traçado regularmente desde que a corrida é anunciada, para adaptar a nossa infraestrutura padrão ao mapa do circuito".

A "montagem" de um data center itinerante

Ao contrário de um data center tradicional com salas limpas e racks fixos, o ETC da F1 é uma obra de engenharia modular concebida para suportar condições extremas de vibração, poeira e variações térmicas.

"Fisicamente, existem duas estruturas de edifício que viajam pelo mundo, mas o hardware técnico no interior é único. Cerca de 10 dias antes da corrida, a equipa começa a montar a estrutura. O hardware vem em três contentores de carga "Triple 7", adaptados com racks de 19 polegadas sobre suportes antivibração para proporcionar aos equipamentos a máxima proteção ambiental. Os engenheiros chegam e, entre segunda e terça-feira, ligam tudo através de redes de fibra óptica, conectam a pista aos contentores técnicos e certificam-se de que tudo funciona corretamente", explica Wright.

A confiabilidade da implantação temporária não é fruto do acaso. Como confirma Juan Carlos Fuster, responsável de Marketing e Comunicação da Lenovo Iberia: "Para mitigar o risco, a F1 planeja a resiliência por meio de redundância e hardware de reserva, mantendo a pegada logística adicional ao mínimo. Todas as quintas-feiras, antes de um Grande Prêmio, as equipes realizam o High Speed Track Test para validar os sistemas e processos: o Safety Car circula à velocidade máxima para testar os sistemas de cronometragem e a telemetria bidirecional antes do primeiro monolugar entrar em pista».

Computação de alto desempenho: a parceria Lenovo-F1 e a redução da latência

Apesar de operar em condições tão adversas, a F1 utiliza hardware comercial diretamente do catálogo, ou seja, disponível ao público em geral. "A Fórmula 1 representa o teste de resistência definitivo para nossa tecnologia, uma vez que opera em diferentes climas, fusos horários e ambientes de corrida altamente exigentes, sem margem para o mais ínfimo erro. No entanto, as soluções da Lenovo utilizadas pela F1 são os mesmos produtos comercialmente disponíveis para nossos clientes; não são modificados de forma especial para a organização da corrida. Isso demonstra que a confiabilidade, a velocidade e o desempenho exigidos em um ambiente tão extremo estão ao alcance de qualquer organização", explica Juan Carlos Fuster.

Para a F1, a Lenovo não é apenas um patrocinador de marca. Segundo Wright, a organização utiliza exclusivamente suas plataformas informáticas: desde as estações de trabalho ThinkStation P3 Ultra e as portáteis ThinkPad X1, até os celulares Motorola para o pessoal na pista, e os clusters de servidores ThinkSystem SR650 V3 para a virtualização da telemetria e do armazenamento.

A transição para a virtualização e a arquitetura Edge

Para acelerar a entrega de telemetria às equipes, a F1 renovou completamente a sua arquitetura, tirando partido da plataforma de virtualização da Lenovo.

Segundo Lee Wright, a equipe de engenheiros da F1 desenvolveu um sistema de telemetria totalmente novo, apoiado por uma plataforma virtualizada da Lenovo que executa 100% das cargas de trabalho em contêineres. "Captamos todos os sinais dos carros, são processados à beira da pista e os entregamos às equipes com a menor latência possível. No modelo anterior, processávamos essa informação no Reino Unido: se tomássemos Melbourne como exemplo, havia pelo menos 300 milissegundos de atraso na transmissão. Ao levar esse processamento de ponta (Edge) para o circuito, reduzimos drasticamente essa latência".

Sobre essa melhoria específica, Juan Carlos Fuster comenta que a infraestrutura da Lenovo permitiu à F1 modernizar sua plataforma de telemetria, transferindo o processamento e a duplicação de dados para o próprio circuito. "A implementação dos servidores ThinkSystem SR650 V3 e ThinkSystem DE4000F, juntamente com as estações de trabalho ThinkStation P3 Ultra, ajudou a reduzir a latência na entrega da telemetria em até 0,3 segundos nas corridas geograficamente mais distantes, permitindo que as equipes recebam informações estratégicas de forma muito mais rápida".

Sustentabilidade: refrigeração líquida Neptune no M&TC

A consolidação do hardware não só reduz o peso nos fretes aéreos, como também diminui o impacto energético. No Media & Technology Centre (M&TC) de Biggin Hill (Reino Unido) — onde a F1 concentra seu data center fixo de 66 racks — foi implementada a tecnologia de refrigeração líquida direta Lenovo Neptune: "Com o hardware tradicional não sólido, há uma grande necessidade de refrigeração e gestão da humidade. Com a plataforma Lenovo Neptune, adaptamos a solução utilizando a água quente de saída de nossas unidades de refrigeração para resfriar diretamente a plataforma antes de devolvê-la à central. Isto nos proporciona um ambiente de computação muito mais compacto, com maior desempenho e um consumo energético e emissões de calor significativamente menores", explica Wright.

Conectividade Global: a fibra "umbilical" e o desafio do ambiente urbano

O modelo da F1 baseia-se em operações remotas. Embora no circuito trabalhem cerca de 160 pessoas da área técnica, outras 140 operam, de forma sincronizada e em tempo real, a partir do M&TC de Biggin Hill, a milhares de quilômetros de distância.

Para ligar Madri ao Reino Unido e à nuvem, a F1 recorre à rede troncal da Tata Communications através de dois circuitos ópticos dedicados de 10 Gbps, geograficamente diversificados, que transmitem cerca de 8,5 Gbps de forma contínua (gerando entre 600 e 650 terabytes de dados por Grande Prémio).

Para aprofundar e compreender melhor como funciona essa ligação, a DCD conversou com Dhaval Ponda, vice-presidente e diretor global da divisão de Media & Entertainment da Tata Communications: "A Tata Communications funciona como o “cabo umbilical” que liga cada circuito em tempo real ao M&TC em Biggin Hill. O modelo de produção remota da F1 baseia-se na transmissão de mais de 125 sinais de vídeo, mais de 250 canais de áudio, telemetria, cronometragem e dados operacionais. Mais do que um valor estático de largura de banda, o essencial é garantir capacidade suficiente, combinada com baixa latência e previsibilidade, além de elevada disponibilidade. Nossa rede troncal de nível 1 foi concebida para manter uma latência «glass-to-glass» inferior a um segundo em todo o fluxo de retransmissão".

Evitar pontos únicos de falha na cidade

Implantar esta rede em um traçado urbano como o de Madri apresenta desafios invisíveis ao espectador. "As áreas metropolitanas oferecem, em geral, maior acesso à infraestrutura de fibra do que as localizações remotas, mas alcançar uma verdadeira diversidade física pode ser mais complexo devido a tubulações compartilhadas, anéis urbanos e canalizações de serviços públicos que podem criar pontos únicos de falha ocultos. Além disso, as obras de construção, as licenças municipais e as restrições de trânsito influenciam o traçado das rotas", salienta Ponda.

Para garantir a continuidade operacional e uma margem de erro nula, Ponda explica a arquitetura implementada pela Tata Communications, que adota uma arquitetura multicamada que incorpora percursos de fibra geograficamente diversificados, diversificação de nodos, conectividade de dupla entrada (dual-ingress) ao recinto e mecanismos automatizados de comutação em caso de falha. "Para gerir as flutuações maciças de tráfego, combinamos engenharia de tráfego inteligente, orquestração automatizada de serviços e capacidades dinâmicas de largura de banda sob demanda (Bandwidth-on-Demand) por meio de Redes Definidas por Software (SDN). Isto permite adaptar a capacidade da rede, em tempo real, de acordo com as exigências operacionais da corrida".

Ingestão na nuvem, análise de dados e IA generativa

Assim que a rede umbilical transfere os pacotes de dados para fora do circuito, eles são injetados na nuvem da AWS por meio de ligações dedicadas do AWS Direct Connect. A esse respeito, é Michael Aghataher, responsável pela área de Esportes Motorizados na AWS, que nos explica em pormenor como é orquestrada a captação maciça de dados sem criar estrangulamentos:

"Para processar mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo, em tempo real, a F1 utiliza uma arquitetura desacoplada e baseada em eventos. A telemetria captada na pista é enviada do ETC para o M&TC no Reino Unido e, daí, para a AWS por meio de ligações redundantes via AWS Direct Connect. Uma vez na nuvem, os dados fluem via WebSocket para um serviço no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) com o AWS Fargate. Esse serviço transforma e publica as mensagens no Amazon DynamoDB e em filas FIFO do Amazon SQS. A camada SQS desacopla a captação de dados do processamento posterior, permitindo que cada componente escale de forma independente e evitando gargalos".

O desafio do "Zero Baseline" em Madri

Sendo Madri um circuito inédito, os engenheiros não dispõem de dados históricos sobre a aderência, a temperatura e a degradação do asfalto. Aghataher explica como a tecnologia resolve a falta de dados históricos: "Implementamos o “Track Pulse”, um sistema sem servidor desenvolvido pela F1 e pela AWS que transforma a telemetria bruta em narrativas em tempo real para a equipe de produção. O mais importante é que não precisa de um histórico prévio de corridas para funcionar. Um motor de regras aplica a lógica de negócio, avaliando limiares (como melhorias nos tempos de volta ou na redução de distâncias) e fatores contextuais. O Track Pulse funciona de acordo com a lógica universal das corridas: redução de distâncias, mudanças de posição, degradação dos pneus e comunicações por rádio. Desde a primeira volta dos treinos livres (FP1) em Madri, o sistema recolheu e destacou histórias com a mesma qualidade de informação que num circuito com décadas de história".

O Track Pulse funciona de acordo com a lógica universal das corridas: encurtamento de distâncias, mudanças de posição, desgaste dos pneus e comunicações por rádio.

F1 Insights e IA preditiva em tempo real

No que diz respeito aos gráficos preditivos que o espectador vê na tela durante a transmissão (desgaste dos pneus, janelas de undercut), Aghataher detalha a infraestrutura de ML; o F1 Insights combina treino offline no Amazon SageMaker com inferência em tempo real 100% sem servidores.

Durante a execução, as chamadas HTTP chegam, através do Amazon API Gateway, às funções AWS Lambda que executam a lógica do modelo. A previsão é calculada e devolvida em um prazo inferior a 500 milissegundos, do início ao fim, sendo enviada diretamente ao centro de retransmissão.

AIOps: Diagnóstico de falhas em minutos com IA generativa

Para monitorar o estado de saúde das mais de 500 aplicações que sustentam a corrida em direto, a F1 integrou um assistente de Análise da Causa Raiz (RCA) baseado no Amazon Bedrock com o modelo Claude 3 (Anthropic).

Essa ferramenta tem um grande impacto na gestão de incidentes críticos, tal como explica Aghataher: "Anteriormente, classificar um problema crítico exigia mais de um dia de diagnóstico inicial e até três semanas para sua resolução completa. Com os Amazon Bedrock Agents e as bases de conhecimento, criamos um assistente inteligente em linguagem natural. O agente consulta de forma autônoma registos do CloudWatch, bases de dados SQL, métricas do Datadog e conectividade no EC2, consolidando tudo através do modelo Claude 3 da Anthropic. Os resultados falam por si: os tempos de resposta variam entre 5 e 10 segundos por consulta, a avaliação inicial das falhas foi reduzida de mais de 24 horas para menos de 20 minutos, e, no que diz respeito à resolução de ponta a ponta, alcança-se uma redução de 86% (passando de 3 semanas para apenas 3 dias)".

A orquestra invisível da F1

Com tudo pronto para o grande espetáculo, no domingo, às 10h00 (hora de Brasília), as luzes do semáforo da reta de partida foram de vermelho a verde e, a partir desse momento, os pilotos puderam disputar milésimos de segundo na pista.

Sob o asfalto e no ar, uma infraestrutura de dados greenfield processou terabytes de dados para garantir a segurança, a cronometragem oficial e a transmissão a mais de 1,5 bilhão de espectadores em todo o mundo. Ou, por outras palavras, a magia da Fórmula 1.