Em um curto espaço de tempo, a computação em nuvem evoluiu de mais um "buzzword" do mercado para um paradigma e modelo de serviço e entrega de recursos amplamente consolidado e aceito. mesmo que ainda existam lacunas e divergências sobre conceitos e padrões, fato inegável é a expansão e utilização da nuvem como modelo computacional. neste contexto novos desafios surgem, entre eles a necessidade de monitorar tais infraestruturas complexas e heterogêneas, de forma a possibilitar a análise de grandes volumes de dados gerados, para tarefas de importância primordial para este modelo, como faturamento de recursos utilizados, identificação de falhas e predição de comportamentos. tendo em vista este universo dinâmico e de rápidas mudanças, a presente arquitetura é apresentada, propondo um modelo de monitoramento não intrusivo, cujo foco está no armazenamento e recuperação de dados para a construção de sistemas autônomos utilizando aprendizado de máquina. este trabalho visa evoluir o estado da arte ao propor uma arquitetura autônoma para o monitoramento de nuvens, tanto privadas quanto híbridas e públicas.