План на курса
Въведение в управлението на Kubernetes с ИИ
- Защо ИИ е важна за съвременното управление на кластери
- Ограниченията на традиционната логика за мащабиране и планиране
- Ключовите концепции на ML за управление на ресурсите
Основи на управлението на ресурсите в Kubernetes
- Фундаментални основи за заделенията на CPU, GPU и памет
- Разбиране на квоти, лимити и заявки
- Идентифициране на бутлини и неефективности
Методи на машинно обучение за планиране
- Надзорувани и безнадзорни модели за разполагане на заредки
- Прогнозни алгоритми за заделение на ресурси
- Използване на функции на ML в персонализирани планировачи
Подкрепяне на ученето за интелектуално автоматично мащабиране
- Как агентите за RL учат от поведението на кластера
- Проектиране на функции на награда за ефективност
- Създаване на стратегии за автоматично мащабиране, базирани на RL
Прогнозно автоматично мащабиране с метрики и телеметрия
- Използване на данни от Prometheus за прогноза
- Применяване на модели с времеви редове за автоматично мащабиране
- Оценка на точността на прогнозите и подобряване на моделите
Реализация на инструменти за оптимизация с ИИ
- Интегриране на рамки за ML с контролери на Kubernetes
- Разполагане на интелектуални контролни цикли
- Развиyanе на KEDA за помощ при вземането на решения с ИИ
Стратегии за оптимизация на разходите и производителността
- Подобряване на изчислителните разходи чрез прогнозно мащабиране
- Оптимизиране на използването на GPU с помощта на ML-управляемо разполагане
- Балансиране на латентност, пропускайки капацитет и ефективност
Практически сценарии и реални примери за използване
- Автоматично мащабиране на приложения с висока заредка с помощта на ИИ
- Оптимизиране на неомогнени пулове от нодове
- Прилагане на ML в многопотребителски среди
Заключение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основите на Kubernetes
- Опит с разполагането на контейниризирани приложения
- Запознаване с операции по кластер и управление на ресурсите
Публика
- SRE, работещи с голямо мащабиране на разпределени системи
- Оператори на Kubernetes, управляващи заредки с високи изисквания
- Инженери за платформа, оптимизиращи инфраструктурата за изчисления
Отзиви от потребители (5)
Интерактивност, не четене на слайдове цял ден
Emilien Bavay - IRIS SA
Курс - Kubernetes Advanced
Машинен превод
той беше търпелив и разбираше, че отставаме
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Курс - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Машинен превод
Обучението беше по-практично
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Курс - Kubernetes on AWS
Машинен превод
Обучение за Kubernetes.
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
Курс - Kubernetes on Azure (AKS)
Машинен превод
Оказа отлична подготовка за Docker и Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Курс - Docker (introducing Kubernetes)
Машинен превод