Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Operacji Kubernetes Napędzanych Sztuczną Inteligencją
- Dlaczego sztuczna inteligencja ma znaczenie dla nowoczesnych operacji klastrów
- Ograniczenia tradycyjnej logiki skalowania i harmonogramowania
- Kluczowe koncepcje ML w zarządzaniu zasobami
Podstawy Zarządzania Zasobami Kubernetes
- Podstawy przydziału CPU, GPU i pamięci
- Zrozumienie kwot, limitów i żądań
- Identyfikowanie punktów zapewniających przepustowość i nieefektywności
Metody Uczenia Maszynowego dla Harmonogramowania
- Nadzorowane i nienadzorowane modele do umieszczania obciążeń
- Predykcyjne algorytmy dla popytu na zasoby
- Używanie funkcji ML w niestandardowych harmonogramowcach
Uczenie Wzmocnieniowe dla Inteligentnego Autoskalowania
- Jak agenci RL uczą się z zachowania klastra
- Projektowanie funkcji nagrody dla efektywności
- Budowanie strategii autoskalowania napędzanych przez RL
Predykcyjne Autoskalowanie za pomocą Metryk i Telemetrii
- Używanie danych Prometheus do prognozowania
- Stosowanie modeli szeregów czasowych do autoskalowania
- Ocena dokładności predykcji i dopasowywanie modeli
Implementacja Narzędzi Optymalizacji Napędzanych AI
- Integracja ramki ML z kontrolerami Kubernetes
- Wdrażanie inteligentnych pętli sterowania
- Rozszerzanie KEDA do podejmowania decyzji asystowanych przez AI
Strategie Optymalizacji Kosztów i Wydajności
- Redukowanie kosztów komputeryzacji poprzez predykcyjne skalowanie
- Poprawa wykorzystania GPU za pomocą umieszczania sterowanego przez ML
- Zbilansowanie opóźnienia, przepustowości i efektywności
Praktyczne Scenariusze i Realne Przypadki Użycia
- Autoskalowanie aplikacji o wysokiej obciążeniu za pomocą AI
- Optymalizacja zróżnicowanych pul węzłów
- Stosowanie ML do środowisk wielooddbiorców
Podsumowanie i Następne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstaw Kubernetes
- Doświadczenie w wdrożeniach aplikacji konteneryzowanych
- Znajomość operacji klastra i zarządzania zasobami
Odbiorcy Kursu
- SREs pracujący z rozproszonymi systemami na dużą skalę
- Operatorzy Kubernetes zarządzający obciążeniami o wysokim zapotrzebowaniu
- Inżynierowie platformy optymalizujący infrastrukturę komputeryczną
Opinie uczestników (5)
Interaktywność, bez czytania slajdów przez cały dzień
Emilien Bavay - IRIS SA
Szkolenie - Kubernetes Advanced
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Praktyczne przykłady, możliwość samodzielnego przetestowania omawianych zagadnień.
Kamil - Volkswagen Poznan Sp. z o.o.
Szkolenie - Docker, Kubernetes and OpenShift 3 for Administrators
był cierpliwy i rozumiał, że się opóźniamy
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Szkolenie - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Interaktywny sposób prowadzenia szkolenia.
Krzysztof Kupisz - Kredyt Inkaso S.A. Centrum Operacyjne w Lublinie
Szkolenie - Managing Kubernetes with Rancher
Szkolenie było bardziej praktyczne
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Szkolenie - Kubernetes on AWS
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję