Schița de curs
Introducere în operațiunile Kubernetes îmbunătățite prin AI
- De ce AI contează pentru operațiunile moderne de cluster
- Limitările logicii tradiționale de scalare și planificare
- Concepte cheie ale ML pentru gestionarea resurselor
Fundamentele gestionării resurselor în Kubernetes
- Fundamentele alocării CPU, GPU și memoriei
- Înțelegerea cotelor, limitelor și cerințelor (requests)
- Identificarea gâurilor de sticle și a ineficiențelor
Abordări de Machine Learning pentru planificare
- Modele supravegheate și nesupravegheate pentru plasarea workload-urilor
- Algoritmi predictivi pentru cerințele de resurse
- Utilizarea caracteristicilor ML în scheduler-uri custom
Reinforcement Learning pentru autoscaling inteligent
- Cum învață agenții RL de la comportamentul clusterului
- Proiectarea funcțiilor de recompensă pentru eficiență
- Construirea strategiilor de autoscaling conduse de RL
Autoscaling predictiv cu metrice și telemetrie
- Utilizarea datelor din Prometheus pentru forecasting
- Aplicarea modelelor de serie temporală la autoscaling
- Evaluarea acurateții predicțiilor și ajustarea modelelor
Implementarea instrumentelor de optimizare conduse de AI
- Integrarea framework-urilor ML cu controller-ele Kubernetes
- Deploy-ul buclelor de control inteligente
- Extinderea KEDA pentru luarea de decizii asistată de AI
Strategii de optimizare a costurilor și performanței
- Reducerea costurilor de calcul prin scalare predictivă
- Îmbunătățirea utilizării GPU-urilor prin plasare condusă de ML
- Echilibrarea latenței, prinputsului și eficienței
Scenarii practice și cazuri de utilizare din lumea reală
- Autoscaling-ul aplicațiilor cu sarcină mare utilizând AI
- Optimizarea pool-urilor de noduri heterogene
- Aplicarea ML în medii multi-tenant
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegerea fundamentelor Kubernetes
- Experiență cu deploy-ul aplicațiilor containerizate
- Familiaritate cu operațiunile de cluster și gestionarea resurselor
Audiența țintă
- SRE-uri care lucrează cu sisteme distribuite la scară mare
- Operatori Kubernetes care gestionează workload-uri cu cerințe ridicate
- Ingineri de platformă care optimizează infrastructura de calcul
Mărturii (3)
înțelegere de bază a containerelor/kubernetes și modul în care acestea interacționează caracteristicile platformei openshift
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Curs - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Tradus de catre o masina
About the microservices and how to maintenance kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Curs - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Formarea a îndeplinit așteptările prin explicațiile clare, exemplele din lumea reală și laboratoarele practice care au făcut temele complexe ușor de înțeles. A oferit insight-uri valoroase cu privire la orchestrarea contaiнерelor, securitatea, scalabilitatea și multe alte subiecte avansate.
Anna Wyszomirska-Szmyd - Akamai
Curs - Docker and Kubernetes advanced
Tradus de catre o masina