Plan du cours
Introduction aux opérations Kubernetes guidées par l'IA
- Pourquoi l'IA est importante pour les opérations modernes de cluster
- Limites de la logique traditionnelle d'autoscaling et d'orchestration
- Concepts clés de l'apprentissage automatique pour la gestion des ressources
Fondements de la gestion des ressources Kubernetes
- Bases de l'allocation du CPU, GPU et mémoire
- Comprendre les quotas, limites et demandes
- Identifier les goulets d'étranglement et inefficacités
Approches d'apprentissage automatique pour l'orchestration
- Modèles supervisés et non supervisés pour le placement des charges de travail
- Algorithmes prédictifs pour la demande en ressources
- Utilisation des fonctionnalités d'IA dans les planificateurs personnalisés
Apprentissage par renforcement pour un autoscaling intelligent
- Comment les agents d'apprentissage par renforcement apprennent à partir du comportement du cluster
- Conception de fonctions de récompense pour l'efficacité
- Construction de stratégies d'autoscaling guidées par l'apprentissage par renforcement
Autoscaling prédictif avec des métriques et une télémétrie
- Utilisation de données Prometheus pour la prédiction
- Application de modèles de séries temporelles à l'autoscaling
- Évaluation de la précision des prédictions et ajustement des modèles
Mise en œuvre d'outils d'optimisation guidés par l'IA
- Intégration de cadres d'apprentissage automatique avec des contrôleurs Kubernetes
- Déploiement de boucles de contrôle intelligentes
- Extension de KEDA pour la prise de décision assistée par l'IA
Stratégies d'optimisation du coût et des performances
- Réduction des coûts de calcul grâce au scaling prédictif
- Amélioration de l'utilisation des GPU avec le placement guidé par l'IA
- Équilibrage de la latence, du débit et de l'efficacité
Scénarios pratiques et cas d'utilisation réels
- Autoscaling d'applications à forte charge avec l'IA
- Optimisation de pools de nœuds hétérogènes
- Application de l'IA aux environnements multi-locataires
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Comprendre les fondamentaux de Kubernetes
- Avoir de l'expérience avec le déploiement d'applications conteneurisées
- Être familier des opérations de cluster et de la gestion des ressources
Public cible
- SREs travaillant avec des systèmes distribués de grande taille
- Opérateurs Kubernetes gérant des charges de travail à forte demande
- Ingénieurs plateforme optimisant l'infrastructure de calcul
Nos clients témoignent (5)
Interactivité, pas de lecture de diapositives toute la journée
Emilien Bavay - IRIS SA
Formation - Kubernetes Advanced
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il était patient et comprenait que nous prenions du retard
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Formation - Deploying Kubernetes Applications with Helm
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La formation était plus pratique
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Formation - Kubernetes on AWS
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Apprendre sur Kubernetes.
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
Formation - Kubernetes on Azure (AKS)
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Cela a fourni de solides bases pour Docker et Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Formation - Docker (introducing Kubernetes)
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