Programa do Curso
Introdução às Operações do Kubernetes Aprimoradas por IA
- Por que a IA é importante para as operações de clusters modernas
- Limitações da lógica tradicional de escalonamento e agendamento
- Conceitos-chave de ML para gerenciamento de recursos
Fundamentos do Gerenciamento de Recursos do Kubernetes
- Fundamentos da alocação de CPU, GPU e memória
- Compreendendo cotas, limites e requisições
- Identificando gargalos e ineficiências
Abordagens de Aprendizado de Máquina para Agendamento
- Modelos supervisionados e não supervisionados para posicionamento de carga de trabalho
- Algoritmos preditivos para demanda de recursos
- Uso de características de ML em agendadores personalizados
Aprendizado por Reforço para Autoescalonamento Inteligente
- Como agentes de RL aprendem a partir do comportamento do cluster
- Design de funções de recompensa para eficiência
- Construção de estratégias de autoescalonamento baseadas em RL
Autoescalonamento Preditivo com Métricas e Telemetria
- Uso de dados do Prometheus para previsão
- Aplicação de modelos de séries temporais ao autoescalonamento
- Avaliação da precisão das previsões e ajuste de modelos
Implementação de Ferramentas de Otimização Impulsionadas por IA
- Integração de frameworks de ML com controladores do Kubernetes
- Implantação de loops de controle inteligentes
- Estendendo o KEDA para tomada de decisão assistida por IA
Estratégias de Otimização de Custo e Desempenho
- Redução de custos de computação através de escalonamento preditivo
- Melhoria da utilização de GPU com posicionamento impulsionado por ML
- Equilíbrio entre latência, throughput e eficiência
Cenários Práticos e Casos de Uso do Mundo Real
- Autoescalonamento de aplicações de alta carga com IA
- Otimização de pools de nós heterogêneos
- Aplicação de ML em ambientes multi-tenant
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos do Kubernetes
- Experiência com implantações de aplicações em contêineres
- Familiaridade com operações de cluster e gestão de recursos
Público-Alvo
- Engineers de Confiableza de Serviço (SRE) trabalhando com sistemas distribuídos de grande escala
- Operadores do Kubernetes gerenciando cargas de trabalho de alta demanda
- Engenheiros de plataforma otimizando a infraestrutura de computação
Testemunhos de Clientes (2)
Como mencionei anteriormente, para uma pessoa como eu (sem experiência), isso foi uma porta de entrada para compreender os recursos e as funções dessas ferramentas e programas.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Máquina Traduzida
conhecimento básico sobre contêineres/kubernetes e como eles interagem funcionalidades da plataforma Openshift
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Curso - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Máquina Traduzida