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課程簡介
AI增強的Kubernetes操作介紹
- 為何AI對現代叢集運營至關重要
- 傳統擴展和排程邏輯的限制
- 用於資源管理的ML核心概念
Kubernetes資源管理基礎
- CPU、GPU和記憶體分配基礎
- 理解配額、限制和請求
- 識別瓶頸和無效率
用於排程的機器學習方法
- 用於工作負載放置的監督和非監督模型
- 資源需求的預測演算法
- 在自訂排程器中使用ML特徵
用於智能自動擴展的強化學習
- RL代理如何從叢集行為中學習
- 設計以效率為導向的獎勵函數
- 構建基於RL的自動擴展策略
基於指標和遙測的預測性自動擴展
- 使用Prometheus數據進行預測
- 將時間序列模型應用於自動擴展
- 評估預測準確性並調整模型
實施AI驅動的優化工具
- 將ML框架與Kubernetes控制器整合
- 部署智能控制迴路
- 擴展KEDA以支援AI輔助決策
成本和性能最佳化策略
- 透過預測性擴展降低計算成本
- 利用ML驅動的放置提高GPU利用率
- 平衡延遲、吞吐量和效率
實際場景和真實世界用例
- 使用AI自動擴展高負載應用
- 優化異質節點池
- 在多租戶環境中應用ML
總結與後續步驟
最低要求
- 理解Kubernetes基礎知識
- 具備容器化應用部署經驗
- 熟悉叢集運營和資源管理
受眾對象
- 處理大規模分佈式系統的SRE
- 管理高需求工作負載的Kubernetes運營人員
- 優化計算基礎設施的平台工程師
21 小時
客戶評論 (4)
對容器/Kubernetes及其交互方式的基本理解 OpenShift平臺的功能
Eric Scholze - NOW IT GmbH
課程 - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
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關於微服務以及如何維護Kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
課程 - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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培訓師如何如此有效地傳授知識
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
課程 - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
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與Augustin的知識交流
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
課程 - Docker and Kubernetes
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