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Temario del curso
Introducción a las Operaciones de Kubernetes Impulsadas por IA
- Por qué la IA es importante para las operaciones modernas de clústeres
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y programación
- Conceptos clave del aprendizaje automático para la gestión de recursos
Fundamentos de la Gestión de Recursos en Kubernetes
- Fundamentos de asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprender cuotas, límites y solicitudes
- Identificar cuellos de botella e ineficiencias
Enfoques de Aprendizaje Automático para la Programación
- Modelos supervisados y no supervisados para el colocamiento de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Usar características de ML en programadores personalizados
Aprendizaje por Refuerzo para el Autoscaling Inteligente
- Cómo los agentes de RL aprenden del comportamiento del clúster
- Diseñar funciones de recompensa para la eficiencia
- Construir estrategias de autoscaling impulsadas por RL
Autoscaling Predictivo con Métricas y Telemetría
- Usar datos de Prometheus para pronóstico
- Aplicar modelos de series temporales al autoscaling
- Evaluar la precisión de las predicciones y ajustar los modelos
Implementación de Herramientas de Optimización Impulsadas por IA
- Integrar marcos de ML con controladores de Kubernetes
- Desplegar bucles de control inteligentes
- Extender KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de Optimización de Costos y Rendimiento
- Reducir los costos de cálculo mediante el escalado predictivo
- Mejorar la utilización de GPU con colocación impulsada por ML
- Equilibrar latencia, rendimiento y eficiencia
Escenarios Prácticos y Casos de Uso del Mundo Real
- Autoscaling de aplicaciones de alta carga con IA
- Optimización de grupos de nodos heterogéneos
- Aplicar ML a entornos multiinquilino
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia con implementaciones de aplicaciones contenerizadas
- Familiaridad con operaciones y administración de recursos en clústeres
Audiencia
- Ingenieros de confiabilidad de sitios (SREs) que trabajan con sistemas distribuidos a gran escala
- Operadores de Kubernetes que gestionan cargas de trabajo de alta demanda
- Ingenieros de plataforma que optimizan la infraestructura de cálculo
21 Horas
Testimonios (5)
There was a lot to lean, but it never felt rushed.
thomas gardner - National Oceanography Centre
Curso - Docker, Kubernetes and OpenShift for Administrators
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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
Curso - Docker and Kubernetes: Building and Scaling a Containerized Application
Traducción Automática
Dio una buena base para Docker y Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Curso - Docker (introducing Kubernetes)
Traducción Automática
I generally liked the trainer knowledge and enthusiasm.
Ruben Ortega
Curso - Docker and Kubernetes
Traducción Automática
Disfruté principalmente el conocimiento del entrenador.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Curso - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
Traducción Automática
