Temario del curso
Introducción a las Operaciones de Kubernetes Mejoradas con IA
- Por qué la IA es importante para las operaciones modernas de clúster
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y programación
- Conceptos clave del AP para la gestión de recursos
Fundamentos de la Gestión de Recursos en Kubernetes
- Fundamentos de la asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprensión de cuotas, límites y solicitudes
- Identificación de cuellos de botella e ineficiencias
Enfoques de Aprendizaje Automático para la Programación
- Modelos supervisados y no supervisados para la ubicación de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Uso de características de AP en programadores personalizados
Aprendizaje por Refuerzo para el Escalado Automático Inteligente
- Cómo los agentes de aprendizaje por refuerzo aprenden del comportamiento del clúster
- Diseño de funciones de recompensa para la eficiencia
- Construcción de estrategias de escalado automático basadas en RP
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 AP 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 la ubicación impulsada por AP
- Equilibrio entre latencia, rendimiento y eficiencia
Escenarios Prácticos y Casos de Uso del Mundo Real
- Escalado automático de aplicaciones con alta carga mediante IA
- Optimización de grupos heterogéneos de nodos
- Aplicación de AP a entornos multiinquilino
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento fundamental de Kubernetes
- Experiencia con despliegues de aplicaciones en contenedores
- Familiaridad con operaciones de clúster y gestión de recursos
Público objetivo
- Ingenieros de Fiabilidad de Servicios (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
Testimonios (3)
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