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Infraestrutura de computação orbital nos força a encarar realidades de latência que temos abstraído há anos. Quando sua inferência de ML acontece 400 quilômetros acima da Terra, saltos de rede e data gravity viram restrições de engenharia, não preocupações teóricas. Para times rodando análise de imagens de satélite em tempo real ou workloads de observação terrestre, isso elimina o custo da ida e volta para data centers convencionais. Mas aqui está o que importa operacionalmente: você troca a elasticidade familiar da nuvem por capacidade determinística e limitada. O cluster de 40 GPUs da Kepler não é infinitamente escalável—é um recurso fixo e precioso. Isso espelha padrões de edge computing que já vimos em contextos IoT, mas em escala planetária. Engenheiros de dados precisam repensar estratégias de batching, camadas de cache e suposições sobre tolerância a falhas. Se seu pipeline assume que pode girar capacidade extra sob demanda, computação orbital quebra esse modelo. Minha recomendação: audite se seus workloads críticos de latência genuinamente se beneficiam do processamento orbital antes de arquitetar para isso. Para a maioria dos times, isso continua nichado.