Temario del curso
Introducción a las operaciones de Kubernetes mejoradas con IA
- Por qué es importante la IA 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
- Bases de la asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprensión de cuotas, límites y solicitudes
- Identificación de puntos de congestión e ineficiencias
Enfoques de aprendizaje automático para la programación
- Modelos supervisados y no supervisados para la asignación de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Uso de características de ML en programadores personalizados
Aprendizaje por refuerzo para un escalado automático inteligente
- Cómo los agentes de aprendizaje por refuerzo aprenden del comportamiento del clúster
- Diseño de funciones de recompensa para la eficiencia
- Elaboración de estrategias de escalado automático impulsadas por aprendizaje por refuerzo
Escalado automático predictivo con métricas y telemetría
- Uso de datos de Prometheus para la previsión
- Aplicación de modelos de series temporales al escalado automático
- Evaluación de la precisión de las predicciones y ajuste de modelos
Implementación de herramientas de optimización impulsadas por IA
- Integración de marcos de aprendizaje automático con controladores de Kubernetes
- Despliegue de bucles de control inteligentes
- Extensión de KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de optimización de costos y rendimiento
- Reducción de costos de cómputo mediante escalado predictivo
- Mejora de la utilización de GPU con asignación impulsada por ML
- Equilibrio entre latencia, capacidad de procesamiento y eficiencia
Escenarios prácticos y casos de uso del mundo real
- Escalado automático de aplicaciones con alta carga mediante IA
- Optimización de pools heterogéneos de nodos
- Aplicación de ML en entornos multitenant
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia con despliegues de aplicaciones en contenedores
- Familiaridad con las operaciones del clúster y la gestión de recursos
Público objetivo
- Ingenieros de Confiabilidad de Sitios (SRE) 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 cómputo
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