SoftQCOS Enterprise Adoption Guide
Guia Completo de Adoção para Grandes Organizações
📋 Índice
- Introdução
- Avaliação de Maturidade Quântica
- Arquitetura de Referência
- Modelos de Deployment
- Segurança e Compliance
- Integração com Sistemas Existentes
- Governança e Operações
- Gestão de Custos
- Desenvolvimento de Competências
- Roadmap de Adoção
- Métricas de Sucesso
- Casos de Referência
Introdução
Objetivo deste Guia
Este guia fornece um framework estruturado para organizações que desejam adotar computação quântica de forma enterprise-grade utilizando a plataforma SoftQCOS.
Público-Alvo
| Papel | Foco no Guia |
|---|---|
| CTO/CIO | Estratégia, roadmap, ROI |
| CISO | Segurança, compliance, proteção de IP |
| Arquitetos | Integração, deployment, escalabilidade |
| Gestores de Projeto | Timeline, recursos, milestones |
| Desenvolvedores | SDK, API, best practices |
Premissas
- Organização com infraestrutura de TI madura
- Casos de uso identificados para computação quântica
- Budget aprovado para iniciativa de inovação
- Equipe técnica disponível (ou em formação)
Avaliação de Maturidade Quântica
Framework de Maturidade
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUANTUM MATURITY LEVELS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 │
│ EXPLORAÇÃO EXPERIMENTAÇÃO INTEGRAÇÃO PRODUÇÃO │
│ ────────── ───────────── ────────── ──────── │
│ │
│ • Awareness • POCs • Pipelines • Mission │
│ • Training • Benchmarks • CI/CD • Critical│
│ • Use case • Prototypes • Monitoring • Scale │
│ discovery • Governance • ROI │
│ │
│ Típico: 3-6m Típico: 6-12m Típico: 12-18m Contínuo │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Assessment Checklist
Infraestrutura
| Item | Peso | Score (1-5) |
|---|---|---|
| Cloud/Kubernetes operacional | Alto | __ |
| GPUs disponíveis ou provisionáveis | Alto | __ |
| Conectividade com provedores quânticos | Médio | __ |
| Ambiente de desenvolvimento Python | Alto | __ |
| CI/CD pipeline | Médio | __ |
Pessoas
| Item | Peso | Score (1-5) |
|---|---|---|
| Conhecimento de álgebra linear | Alto | __ |
| Experiência com Python científico | Alto | __ |
| Entendimento de mecânica quântica | Médio | __ |
| Experiência com ML/otimização | Médio | __ |
| Campeão interno identificado | Alto | __ |
Processos
| Item | Peso | Score (1-5) |
|---|---|---|
| Processo de avaliação de tecnologias | Médio | __ |
| Governança de dados | Alto | __ |
| Gestão de custos cloud | Médio | __ |
| Compliance framework | Alto | __ |
| Gestão de mudanças | Médio | __ |
Interpretação do Score
| Score Total | Maturidade | Recomendação |
|---|---|---|
| 15-30 | Level 1 | Começar com training e POC simples |
| 30-50 | Level 2 | Expandir experimentação, formar equipe |
| 50-65 | Level 3 | Integrar em pipelines, estabelecer governança |
| 65-75 | Level 4 | Escalar para produção, medir ROI |
Arquitetura de Referência
Arquitetura SaaS (Recomendada)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOUR ORGANIZATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ Data Science │ │ Applications │ │
│ │ Workstations │ │ Servers │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ Jupyter, VSCode│ │ Backend apps │ │
│ │ softqcos-sdk │ │ API integration│ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ └──────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ API Gateway │ (Opcional: proxy interno) │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
└───────────────────────┼─────────────────────────────────────────┘
│ TLS 1.3
│
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────────────┐
│ SOFTQCOS CLOUD (EU) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ │ API Gateway │ │ Simulation │ │ Enterprise │ │
│ │ + Auth │──│ Engine (GPU) │──│ Services │ │
│ │ + Rate Limit │ │ LUMI HPC │ │ Ledger/Budget│ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ QPU CONNECTORS │ │
│ │ IBM Quantum Azure Quantum AWS Braket │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Arquitetura Híbrida
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOUR DATA CENTER │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ Workstations │ │ App Servers │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ └──────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ QCOS Worker │ ◄── On-prem simulation │
│ │ (GPU Server) │ │
│ │ NVIDIA A100 │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ QCOS API │ ◄── Local API (opcional) │
│ │ (Container) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
└───────────────────────┼─────────────────────────────────────────┘
│ mTLS
│
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────────────┐
│ SOFTQCOS CLOUD (EU) │
│ │
│ • Control Plane (orquestração) │
│ • QPU Connectors (IBM, Azure, AWS) │
│ • Enterprise Services (Ledger, Billing) │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────── ───┘
Arquitetura On-Premises (Air-Gapped)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOUR SECURE ENCLAVE │
│ (Air-Gapped Network) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ Workstations │ │ App Servers │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ └──────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────▼───────────────────────────────────┐ │
│ │ QCOS PLATFORM (Full) │ │
│ │ │ │
│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
│ │ │ API │ │ Worker │ │ Enterprise│ │ │
│ │ │ Server │ │ (GPU) │ │ Services │ │ │
│ │ └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
│ │ │ PostgreSQL │ │ Redis │ │ │
│ │ └────────────┘ └────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ License: Offline (USB dongle ou file) │ │
│ │ Updates: Manual (secure media) │ │
│ │ QPU: Não disponível (apenas simulação local) │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Modelos de Deployment
Comparação de Modelos
| Aspecto | SaaS | Híbrido | On-Premises |
|---|---|---|---|
| Time-to-Value | Dias | Semanas | Meses |
| Custo Inicial | Baixo | Médio | Alto |
| Custo Operacional | Subscription | Subscription + Infra | Infra + License |
| Controle de Dados | EU Cloud | Você + Cloud | 100% Você |
| Acesso QPU | Todos | Todos | Apenas simulação |
| Manutenção | Zero | Parcial | Total |
| Escalabilidade | Elástica | Semi-elástica | Fixa |
| Compliance | GDPR, NIS2 | Custom | Custom |
Decisão Tree
┌─────────────────┐
│ Dados podem │
│ sair do DC? │
└────────┬────────┘
│
┌────────────────┼────────────────┐
│ SIM │ NÃO
▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ Precisa de │ │ Precisa de │
│ QPU real? │ │ QPU real? │
└───────┬───────┘ └───────┬───────┘
│ │
┌────────┼────────┐ ┌────────┼────────┐
│ SIM │ NÃO │ SIM │ NÃO
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ SaaS │ │ SaaS │ │ Híbrido │ │On-Prem │
│ Full │ │ ou │ │ (QPU via│ │ Full │
│ │ │ Híbrido │ │ proxy) │ │ │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
Requisitos por Modelo
SaaS
requirements:
network:
- Outbound HTTPS para api.softquantus.com
- Latência < 100ms recomendada
clients:
- Python 3.9+
- pip/conda
- Jupyter (opcional)
credentials:
- API Key (gerada no portal)
- Tenant ID
Híbrido
requirements:
on_premises:
hardware:
- Server com GPU NVIDIA (A100/H100 recomendado)
- 32GB+ RAM
- 100GB+ SSD
software:
- Docker 24+ ou Kubernetes 1.28+
- NVIDIA Container Toolkit
network:
- Outbound HTTPS para api.softquantus.com
- mTLS certificates
cloud:
- SoftQCOS Enterprise subscription
- Hybrid connector license
On-Premises
requirements:
hardware:
compute:
- 2+ Servers (HA)
- GPU NVIDIA A100/H100 por server
- 64GB+ RAM por server
storage:
- 500GB+ SSD (database)
- Backup storage
network:
- Internal network (air-gapped OK)
- Load balancer (opcional)
software:
- Docker 24+ ou Kubernetes 1.28+
- PostgreSQL 16+
- Redis 7+
- NVIDIA Container Toolkit
licensing:
- SoftQCOS On-Premises license
- Offline activation (USB ou file)
- Annual renewal
Segurança e Compliance
Security Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECURITY LAYERS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Layer 1: NETWORK │
│ ├── TLS 1.3 (todas as conexões) │
│ ├── mTLS (híbrido/on-prem) │
│ ├── IP whitelisting (opcional) │
│ └── DDoS protection (SaaS) │
│ │
│ Layer 2: AUTHENTICATION │
│ ├── API Keys (rotação automática) │
│ ├── JWT tokens (15 min TTL) │
│ ├── OIDC integration (Enterprise) │
│ └── MFA (portal de admin) │
│ │
│ Layer 3: AUTHORIZATION │
│ ├── RBAC (roles por tenant) │
│ ├── Resource-level permissions │
│ ├── Budget enforcement │
│ └── Feature gates (license) │
│ │
│ Layer 4: DATA PROTECTION │
│ ├── Encryption at rest (AES-256) │
│ ├── Encryption in transit (TLS 1.3) │
│ ├── Key management (customer-managed opcional) │
│ └── Data isolation (tenant separation) │
│ │
│ Layer 5: CODE PROTECTION │
│ ├── Nuitka compilation (no source) │
│ ├── License validation (RSA-4096) │
│ ├── Anti-tampering │
│ └── Integrity checks │
│ │
│ Layer 6: AUDIT & COMPLIANCE │
│ ├── Immutable audit log │
│ ├── Chain hash (tamper-evident) │
│ ├── Evidence bundles (signed) │
│ └── SIEM export │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Compliance Matrix
| Standard | Status | Notas |
|---|---|---|
| GDPR | ✅ Compliant | Dados na UE, DPA disponível |
| NIS2 | ✅ Compliant | Crypto-agility, incident response |
| ISO 27001 | 🔄 In Progress | Certificação Q3 2026 |
| SOC 2 Type II | 🔄 In Progress | Auditoria Q2 2026 |
| HIPAA | ✅ Available | BAA disponível (Enterprise) |
| PCI DSS | ⚠️ Partial | Não processa pagamentos |
| FedRAMP | 📋 Roadmap | Planejado 2027 |
Data Residency
| Região | Data Center | Compliance |
|---|---|---|
| EU | Finland (LUMI), Netherlands | GDPR, NIS2, Schrems II |
| EU Sovereign | Customer DC | Custom |
Proteção de IP (Código Proprietário)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOUR CODE PROTECTION IN QCOS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ WHAT YOU SEND: │
│ ├── OpenQASM circuit (texto) │
│ ├── Configuration (JSON) │
│ └── API credentials │
│ │
│ HOW IT'S PROTECTED: │
│ ├── TLS 1.3 em trânsito │
│ ├── Processado em memória (não persistido) │
│ ├── Resultado retornado, circuit descartado │
│ └── Logs NÃO contêm circuit source │
│ │
│ OPTIONAL ENHANCED PROTECTION: │
│ ├── On-prem worker (circuit nunca sai do DC) │
│ ├── Circuit hashing only (log sem conteúdo) │
│ └── Air-gapped deployment │
│ │
│ AUDIT TRAIL: │
│ ├── circuit_hash: sha256 do circuit │
│ ├── result_hash: sha256 do resultado │
│ ├── timestamp, user, backend (sem conteúdo) │
│ └── Evidence bundle assinado │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Integração com Sistemas Existentes
Identity Providers
| Provider | Protocol | Configuration |
|---|---|---|
| Azure AD / Entra | OIDC | App registration, redirect URI |
| Okta | OIDC | Application integration |
| Keycloak | OIDC/SAML | Realm client |
| LDAP/AD | LDAP | Bind DN, search base |
| Custom | OIDC | Standard OIDC discovery |
# Exemplo: Azure AD OIDC
identity_provider:
type: oidc
issuer: https://login.microsoftonline.com/{tenant}/v2.0
client_id: your-client-id
client_secret: ${AZURE_CLIENT_SECRET}
scopes: ["openid", "profile", "email"]
claim_mapping:
username: preferred_username
email: email
groups: groups
Observability Stack
| Type | Supported Integrations |
|---|---|
| Metrics | Prometheus, DataDog, New Relic, CloudWatch |
| Logs | ELK Stack, Splunk, Loki, CloudWatch Logs |
| Traces | OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin, X-Ray |
| Alerts | PagerDuty, Opsgenie, Slack, Teams |
# Exemplo: Prometheus + Grafana
observability:
metrics:
enabled: true
endpoint: /metrics
port: 9090
labels:
environment: production
service: softqcos
logging:
level: INFO
format: json
export:
type: loki
endpoint: http://loki:3100
CI/CD Integration
GitHub Actions
name: Quantum Circuit Tests
on: [push, pull_request]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Setup Python
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: '3.11'
- name: Install SoftQCOS SDK
run: pip install softqcos-sdk
- name: Run Quantum Tests
env:
QCOS_API_KEY: ${{ secrets.QCOS_API_KEY }}
run: |
python -m pytest tests/quantum/ -v
GitLab CI
quantum-tests:
image: python:3.11
stage: test
before_script:
- pip install softqcos-sdk
script:
- python -m pytest tests/quantum/ -v
variables:
QCOS_API_KEY: $QCOS_API_KEY
Jupyter Integration
# Jupyter kernel com SoftQCOS
# ~/.jupyter/kernels/softqcos/kernel.json
{
"display_name": "Python 3 (QCOS)",
"language": "python",
"argv": [
"python",
"-m", "ipykernel_launcher",
"-f", "{connection_file}"
],
"env": {
"QCOS_API_KEY": "your-api-key"
}
}
Workflow Orchestration
Apache Airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from softqcos import QCOS
def run_quantum_job(**context):
softqcos= QCOS(api_key=Variable.get("QCOS_API_KEY"))
circuit = context['dag_run'].conf.get('circuit')
result = softqcos.run(circuit, shots=1024, backend="aer_gpu")
return result.counts
with DAG('quantum_workflow', schedule_interval='@daily') as dag:
quantum_task = PythonOperator(
task_id='run_quantum',
python_callable=run_quantum_job,
)
Governança e Operações
RACI Matrix
| Atividade | SoftQuantus | Cliente IT | Cliente Business |
|---|---|---|---|
| Infraestrutura SaaS | R,A | I | I |
| Infraestrutura On-Prem | C | R,A | I |
| API Key Management | C | R,A | I |
| User Provisioning | I | R,A | C |
| Budget Configuration | C | R | A |
| Circuit Development | I | C | R,A |
| Incident Response (SaaS) | R,A | C | I |
| Incident Response (On-Prem) | C | R,A | I |
R=Responsible, A=Accountable, C=Consulted, I=Informed
Operational Runbooks
Runbook: API Key Rotation
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RUNBOOK: API KEY ROTATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Trigger: Quarterly / Security incident / Personnel change │
│ │
│ Steps: │
│ 1. Login to QCOS Portal (portal.softquantus.com) │
│ 2. Navigate to Settings → API Keys │
│ 3. Click "Generate New Key" │
│ 4. Copy new key to secrets manager │
│ 5. Update applications with new key │
│ 6. Test connectivity │
│ 7. Revoke old key (Settings → API Keys → Revoke) │
│ 8. Document in change log │
│ │
│ Rollback: │
│ • Old key can be re-enabled within 24h of revocation │
│ • Contact support for emergency key recovery │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Runbook: Incident Response
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RUNBOOK: SERVICE DEGRADATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Detection: │
│ • Monitoring alert (latency > 500ms, errors > 1%) │
│ • User report │
│ │
│ Triage: │
│ 1. Check status.softquantus.com │
│ 2. If QCOS issue: Contact support with details │
│ 3. If local issue: Check connectivity, credentials │
│ │
│ Escalation: │
│ • P1 (Service down): Phone hotline │
│ • P2 (Degraded): Email + chat │
│ • P3/P4: Ticket │
│ │
│ Communication: │
│ • Internal: Slack #softqcos-incidents │
│ • External: Stakeholder email │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Change Management
| Change Type | Approval Required | Lead Time |
|---|---|---|
| API Key rotation | IT Lead | 1 day |
| Backend change (aer→gpu) | Team Lead | None |
| QPU provider change | Architecture | 1 week |
| Budget increase | Finance | 1 week |
| New integration | IT + Security | 2 weeks |
| On-prem upgrade | IT + Vendor | 1 month |
Gestão de Custos
Cost Model
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ COST STRUCTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ FIXED COSTS (Subscription) │
│ ├── Platform fee: €999/month (Enterprise) │
│ ├── Included: 1M shots GPU, 5 backends, Enterprise features │
│ └── Support: Email 4h, 99.9% SLA │
│ │
│ VARIABLE COSTS (Usage) │
│ ├── GPU shots overage: €0.0001/shot │
│ ├── QPU shots: Variable by provider │
│ │ ├── IBM Quantum: ~€0.01/shot │
│ │ ├── IonQ: ~€0.05-0.30/shot │
│ │ └── Quantinuum: ~€0.10-1.00/shot │
│ └── Storage overage: €0.10/GB/month │
│ │
│ OPTIONAL COSTS │
│ ├── GPU Dedicado: €500/month │
│ ├── On-Prem License: Custom │
│ └── Professional Services: €1,500/day │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Budget Controls
# Configuração de budget por projeto
budget_policies:
- name: "Research Project"
project_id: proj-research
limits:
monthly_usd: 500
daily_usd: 50
per_job_usd: 10
actions:
on_80_percent: notify
on_100_percent: block
notifications:
- email: pm@company.com
- slack: "#research-alerts"
- name: "Production Workloads"
project_id: proj-production
limits:
monthly_usd: 5000
actions:
on_80_percent: notify
on_100_percent: notify # não bloqueia produção
notifications:
- email: finance@company.com
- pagerduty: production-team
Chargeback Implementation
# Exemplo: Gerar relatório de chargeback
from softqcos import QCOS
from datetime import datetime, timedelta
softqcos= QCOS(api_key="...")
# Relatório do mês anterior
start = datetime.now().replace(day=1) - timedelta(days=1)
start = start.replace(day=1)
end = datetime.now().replace(day=1) - timedelta(days=1)
report = softqcos.get_chargeback_report(
start_date=start,
end_date=end,
group_by=["project", "user"]
)
# Exportar para CSV
report.to_csv("chargeback_report.csv")
# Integrar com sistema financeiro
for entry in report.entries:
finance_system.create_charge(
cost_center=entry.project,
amount=entry.total_cost_usd,
description=f"QCOS usage {start.strftime('%Y-%m')}"
)
Cost Optimization Tips
| Técnica | Economia Potencial | Implementação |
|---|---|---|
| Usar GPU para desenvolvimento | 50-90% vs QPU | Backend: aer_gpu |
| Otimizar circuitos antes de QPU | 20-40% | optimization_level=3 |
| Batch similar jobs | 10-20% | Agrupar requests |
| Off-peak QPU usage | 10-30% | Agendar para noite |
| Caching de resultados | Variable | Result hash lookup |
Desenvolvimento de Competências
Learning Path
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUANTUM LEARNING PATH │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ FOUNDATION (2-4 semanas) │
│ ├── Linear algebra refresher │
│ ├── Quantum mechanics basics │
│ ├── Qubits, gates, measurements │
│ └── SoftQCOS SDK quickstart │
│ │
│ INTERMEDIATE (4-8 semanas) │
│ ├── Circuit design patterns │
│ ├── Variational algorithms (VQE, QAOA) │
│ ├── Noise and error mitigation │
│ └── Multi-backend strategies │
│ │
│ ADVANCED (8-16 semanas) │
│ ├── Quantum machine learning │
│ ├── Quantum chemistry applications │
│ ├── Optimization problem encoding │
│ └── Hybrid classical-quantum workflows │
│ │
│ EXPERT (ongoing) │
│ ├── Custom ansatz design │
│ ├── Novel algorithm development │
│ ├── Research contributions │
│ └── Mentoring junior team │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Training Resources
| Resource | Type | Duration | Level |
|---|---|---|---|
| QCOS SDK Tutorial | Self-paced | 2h | Foundation |
| IBM Qiskit Textbook | Self-paced | 40h | Foundation-Intermediate |
| QCOS Advanced Workshop | Instructor-led | 2 days | Intermediate |
| Quantum ML Course | Self-paced | 20h | Advanced |
| On-site Training | Instructor-led | 3-5 days | Custom |
Certification
| Certification | Requirements | Validity |
|---|---|---|
| QCOS Associate | Online exam (60%) | 2 years |
| QCOS Professional | Hands-on project | 2 years |
| QCOS Architect | Design review | 3 years |
Roadmap de Adoção
Phase 1: Foundation (Mês 1-2)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 1: FOUNDATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Week 1-2: Setup │
│ ├── Procurement: Enterprise license │
│ ├── IT: API keys, network config │
│ ├── Security: Review, approve │
│ └── Deliverable: Working SDK access │
│ │
│ Week 3-4: Training │
│ ├── Team: Foundation training (all) │
│ ├── Champions: Intermediate workshop │
│ └── Deliverable: Trained team │
│ │
│ Week 5-8: First POC │
│ ├── Use case: Simple optimization or simulation │
│ ├── Environment: Development (GPU simulator) │
│ ├── Success criteria: Working end-to-end │
│ └── Deliverable: POC report with findings │
│ │
│ Exit Criteria: │
│ ✓ SDK installed and working │
│ ✓ Team completed foundation training │
│ ✓ First circuit executed successfully │
│ ✓ POC results documented │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phase 2: Expansion (Mês 3-6)
┌────────────────────────────────── ───────────────────────────────┐
│ PHASE 2: EXPANSION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Month 3: Multiple Use Cases │
│ ├── Identify 3-5 candidate use cases │
│ ├── Prioritize by value + feasibility │
│ ├── Begin POC for top 2 │
│ └── Deliverable: Use case backlog │
│ │
│ Month 4: Integration │
│ ├── CI/CD pipeline integration │
│ ├── Observability setup │
│ ├── Identity provider integration │
│ └── Deliverable: Integrated development environment │
│ │
│ Month 5-6: First Production │
│ ├── Production readiness review │
│ ├── Load testing │
│ ├── Runbook development │
│ ├── First production deployment │
│ └── Deliverable: Production workload running │
│ │
│ Exit Criteria: │
│ ✓ 3+ use cases in development/POC │
│ ✓ CI/CD integration complete │
│ ✓ First production workload live │
│ ✓ Operational procedures documented │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phase 3: Optimization (Mês 7-12)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 3: OPTIMIZATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Month 7-8: Scale │
│ ├── Additional production use cases │
│ ├── QPU integration (if applicable) │
│ ├── Cost optimization │
│ └── Deliverable: Multiple production workloads │
│ │
│ Month 9-10: Governance │
│ ├── Chargeback implementation │
│ ├── Audit/compliance review │
│ ├── Center of Excellence formation │
│ └── Deliverable: Governance framework │
│ │
│ Month 11-12: Strategic │
│ ├── ROI assessment │
│ ├── Roadmap for Year 2 │
│ ├── Executive presentation │
│ └── Deliverable: Strategic plan │
│ │
│ Exit Criteria: │
│ ✓ 5+ production workloads │
│ ✓ Positive ROI demonstrated │
│ ✓ CoE established │
│ ✓ Year 2 roadmap approved │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Métricas de Sucesso
Technical Metrics
| Metric | Target (Phase 1) | Target (Phase 3) |
|---|---|---|
| Circuit executions/month | 1,000 | 100,000 |
| Unique users | 5 | 50 |
| Use cases in production | 0 | 5+ |
| Average circuit depth | N/A | <100 |
| GPU utilization | N/A | >50% |
| Error rate | <5% | <1% |
| Latency P99 | <5s | <1s |
Business Metrics
| Metric | Target (Phase 1) | Target (Phase 3) |
|---|---|---|
| Time-to-insight reduction | Baseline | 50% |
| Computation cost reduction | Baseline | 30% |
| New insights generated | 0 | 10+ |
| Patents filed (if applicable) | 0 | 1+ |
| Team productivity | Baseline | +25% |
Adoption Metrics
| Metric | Target (Phase 1) | Target (Phase 3) |
|---|---|---|
| Team trained | 5 | 50 |
| Certified users | 0 | 10 |
| Active projects | 1 | 10+ |
| Departments using | 1 | 3+ |
| Executive sponsors | 1 | 3+ |
Casos de Referência
Caso 1: Pharmaceutical Company (Drug Discovery)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CASE STUDY: PHARMA CO - DRUG DISCOVERY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Challenge: │
│ • Molecular simulation very slow (weeks per compound) │
│ • Limited to small molecules (<50 atoms) │
│ • High cloud compute costs │
│ │
│ Solution: │
│ • SoftQCOS Enterprise (GPU simulation) │
│ • VQE for ground state energy calculation │
│ • Hybrid workflow: classical pre-processing + quantum │
│ │
│ Results: │
│ • 10x speedup in screening │
│ • 40% cost reduction vs previous cloud solution │
│ • 3 new drug candidates identified │
│ │
│ Timeline: 8 months from POC to production │
│ │
└──────────────────────── ─────────────────────────────────────────┘
Caso 2: Financial Services (Portfolio Optimization)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CASE STUDY: ASSET MANAGER - PORTFOLIO OPT │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Challenge: │
│ • Daily rebalancing of 500+ asset portfolio │
│ • Classical optimization hitting time limits │
│ • Need for better risk-adjusted returns │
│ │
│ Solution: │
│ • SoftQCOS Enterprise + IonQ QPU │
│ • QAOA for combinatorial optimization │
│ • GPU for development, QPU for production │
│ │
│ Results: │
│ • 15% improvement in Sharpe ratio │
│ • Rebalancing in <1 hour (was 4 hours) │
│ • Compliance with evidence bundles │
│ │
│ Timeline: 12 months, ongoing optimization │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Caso 3: Research Institution (Algorithm Development)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CASE STUDY: UNIVERSITY - QUANTUM RESEARCH │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Challenge: │
│ • Limited access to QPUs (long queues) │
│ • Students need hands-on experience │
│ • Budget constraints │
│ │
│ Solution: │
│ • SoftQCOS Standard (academic pricing) │
│ • GPU simulation for coursework │
│ • QPU credits for advanced research │
│ │
│ Results: │
│ • 200 students trained per year │
│ • 5 publications using QCOS │
│ • 2 PhD theses completed │
│ │
│ Timeline: Ongoing since 2025 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Contato
Suporte
| Tipo | Contato |
|---|---|
| Portal | portal.softquantus.com |
| support@softquantus.com | |
| Chat | Via portal (Enterprise) |
| Phone | +351 21 XXX XXXX (Gov/Defense) |
Vendas
| Tipo | Contato |
|---|---|
| sales@softquantus.com | |
| Demo | www.softquantus.com/demo |
| Partnership | partners@softquantus.com |
Recursos
| Recurso | URL |
|---|---|
| Documentação | docs.softquantus.com |
| Status Page | status.softquantus.com |
| API Reference | api.softquantus.com/docs |
| GitHub (SDK) | github.com/softquantus/softqcos-sdk |
SoftQuantus QCOS - Enterprise Quantum Computing Platform
© 2026 SoftQuantus Technologies
This document is confidential and intended for enterprise evaluation only.