Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в управлението на Kubernetes с изкуствен интелект

  • Защо ИИ има значение за съвременните клъстерни операции
  • Ограничения на традиционната логика за мащабиране и планиране
  • Ключови концепции за МО за управление на ресурси

Основи на управлението на ресурси в Kubernetes

  • Основни принципи на разпределението на CPU, GPU и памет
  • Разбиране на квоти, лимити и заявки
  • Идентифициране на затруднения и неефективност

Подходи за машинно обучение за планиране

  • Модели с учител и без учител за разполагане на натоварванията
  • Прогнозни алгоритми за търсене на ресурси
  • Използване на характеристики на МО в персонализирани планировчици

Учене с подсилване за интелигентно автоматично мащабиране

  • Как RL агентите се учат от поведението на клъстера
  • Проектиране на функции за награда за ефективност
  • Изграждане на стратегии за автоматично мащабиране, задвижвани от RL

Предсказуемо автоматично мащабиране с метрики и телеметрия

  • Използване на данни от Prometheus за прогнозиране
  • Прилагане на времеви модели за автоматично мащабиране
  • Оценка на точността на прогнозите и настройка на моделите

Внедряване на инструменти за оптимизация, задвижвани от ИИ

  • Интегриране на МО рамки с контролери на Kubernetes
  • Внедряване на интелигентни контролни вериги
  • Разширяване на KEDA за вземане на решения с помощта на ИИ

Стратегии за оптимизация на разходите и производителността

  • Намаляване на изчислителните разходи чрез предсказуемо мащабиране
  • Подобряване на използването на GPU чрез разполагане, задвижвано от МО
  • Балансиране на забавяне, пропускателна способност и ефективност

Практически сценарии и казуси от реалния свят

  • Автоматично мащабиране на приложения с високо натоварване с ИИ
  • Оптимизиране на хетерогенни пулове от възли
  • Прилагане на МО в мулти-тенант среди

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основите на Kubernetes
  • Опит с внедряване на контейнеризирани приложения
  • Познания в областта на клъстерните операции и управлението на ресурси

Аудитория

  • SRE инженери, работещи с широкомащабни разпределени системи
  • Оператори на Kubernetes, управляващи натоварвания с високи изисквания
  • Платформени инженери, оптимизиращи изчислителна инфраструктура
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории