Programa do Curso
Introdução às Operações Kubernetes Aprimoradas por IA
- Por que a IA é importante para operações modernas de clusters
- Limitações da lógica tradicional de escalonamento e agendamento
- Conceitos-chave do ML para gerenciamento de recursos
Fundamentos do Gerenciamento de Recursos do Kubernetes
- Fundamentos de alocação de CPU, GPU e memória
- Compreensão de cotas, limites e solicitações
- Identificação de gargalos e ineficiências
Abordagens de Aprendizado de Máquina para Agendamento
- Modelos supervisionados e não supervisionados para posicionamento de cargas de trabalho
- Algoritmos preditivos para demanda de recursos
- Uso de recursos de ML em agendadores personalizados
Aprendizado por Reforço para Autoescalabilidade Inteligente
- Como agentes de RL aprendem com o comportamento do cluster
- Design de funções de recompensa para eficiência
- Construção de estratégias de autoescalabilidade baseadas em RL
Autoescalabilidade Preditiva com Métricas e Telemetria
- Uso de dados do Prometheus para previsão
- Aplicação de modelos de série temporal na autoescalabilidade
- Avaliação da precisão das previsões e ajuste dos modelos
Implementação de Ferramentas de Otimização Baseadas em IA
- Integração de frameworks de ML com controladores do Kubernetes
- Implantação de laços de controle inteligentes
- Expansão do KEDA para tomada de decisão assistida por IA
Estratégias de Otimização de Custos e Desempenho
- Redução de custos de computação por meio do escalonamento preditivo
- Melhoria da utilização de GPU com posicionamento orientado por ML
- Equilíbrio entre latência, throughput e eficiência
Cenários Práticos e Casos de Uso do Mundo Real
- Autoescalabilidade de aplicativos com alta carga usando IA
- Otimização de pools de nós heterogêneos
- Aplicação de ML em ambientes multiinquilinos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos do Kubernetes
- Experiência com implantações de aplicativos em contêineres
- Familiaridade com operações de cluster e gerenciamento de recursos
Público-Alvo
- Engenheiros de Confiabilidade de Site (SREs) que trabalham com sistemas distribuídos em grande escala
- Operadores do Kubernetes gerenciando cargas de trabalho de alta demanda
- Engenheiros de plataforma otimizando a infraestrutura de computação
Testemunhos de Clientes (3)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Curso - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Como os instrutores entregam o conhecimento de forma tão eficaz
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Curso - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Máquina Traduzida
O conhecimento e as trocas com Augustin
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
Curso - Docker and Kubernetes
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