Eğitim İçeriği
AI-Destekli Kubernetes İşlemlerine Giriş
- Neden AI, modern küme işlemlerinde önemlidir?
- Geleneksel ölçeklendirme ve zamanlama mantığının sınırlamaları
- Kaynak yönetimi için ML'nin temel kavramları
Kubernetes Kaynak Yönetimi Temelleri
- CPU, GPU ve bellek tahsisi temelleri
- Kotalar, limitler ve talepleri anlamak
- Boğazlıklar ve verimsizlikleri tanımlamak
Zamanlama için Makine Öğrenme Yaklaşımları
- İş yükü yerleştirimi için gözetimli ve gözetimsiz modeller
- Kaynak talebi için öngörü algoritmaları
- Özel zamanlayıcılarda ML özelliklerini kullanmak
Zeki Otomatik Ölçeklendirme için Takviyeli Öğrenme
- RL ajanlarının küme davranışından nasıl öğrendiğini anlamak
- Verimlilik için ödül fonksiyonları tasarlamak
- RL destekli otomatik ölçeklendirme stratejileri oluşturmak
Metrikler ve Telemetri ile Öngörücü Otomatik Ölçeklendirme
- Forecasting için Prometheus verilerini kullanmak
- Zaman serisi modellerini otomatik ölçeklendirmeye uygulamak
- Öngörü doğruluğunu değerlendirmek ve modelleri ayarlamak
AI-Destekli Optimizasyon Araçlarını Uygulama
- ML çerçevelerini Kubernetes kontrolörleriyle entegre etmek
- Zeki kontrol döngülerini dağıtmak
- KEDA'yı AI destekli karar verme için genişletmek
Maliyet ve Performans Optimizasyon Stratejileri
- Öngörü ölçeklendirmesi aracılığıyla hesaplama maliyetlerini azaltmak
- ML destekli yerleştirme ile GPU kullanımını iyileştirmek
- Gecikme, aktarım hızı ve verimlilik arasında denge kurmak
Pratik Senaryolar ve Gerçek Dünya Kullanım Örnekleri
- AI ile yüksek yük uygulamalarını otomatik ölçeklendirmek
- Heterojen düğüm havuzlarını optimize etmek
- Çok kiracılı ortamlara ML uygulamak
Özet ve Son Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Kubernetes temellerini anlamak
- Containerize uygulama dağıtımları ile deneyim sahibi olmak
- Küme işlemlerini ve kaynak yönetimiyle tanışmak
Hedef Kitle
- Büyük ölçekli dağıtılmış sistemlerle çalışan SRE'ler
- Yüksek talep yüklerini yöneten Kubernetes operatörleri
- Hesaplama altyapısını optimize eden platform mühendisleri
Danışanlarımızın Yorumları (5)
There was a lot to lean, but it never felt rushed.
thomas gardner - National Oceanography Centre
Eğitim - Docker, Kubernetes and OpenShift for Administrators
Yapay Zeka Çevirisi
It is an in-deep Kubernetes training covering all important aspects to manage Kubernetes, be it in the cloud or on-premise, but the pace is gradual and well adjusted, so the training can be followed very well by students who have had no prior exposure to Kubernetes, as it builds up knowledge from the ground up.
Volker Kerkhoff
Eğitim - Docker and Kubernetes: Building and Scaling a Containerized Application
Yapay Zeka Çevirisi
Bu, Docker ve Kubernetes için iyi bir temel sağladı.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Eğitim - Docker (introducing Kubernetes)
Yapay Zeka Çevirisi
I generally liked the trainer knowledge and enthusiasm.
Ruben Ortega
Eğitim - Docker and Kubernetes
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmenin bilgisi çoğunlukla bana keyif verdi.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Eğitim - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
Yapay Zeka Çevirisi