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Plan du cours
Introduction à Edge AI et Kubernetes
- Comprendre le rôle de l'IA au niveau du bord
- Kubernetes en tant qu'orchestrateur pour les environnements distribués
- Cas d'utilisation typiques dans diverses industries
Distributions Kubernetes pour les environnements de bord
- Comparaison entre K3s, MicroK8s et KubeEdge
- Flux de travail d'installation et de configuration
- Exigences des nœuds et modèles de déploiement
Architectures pour le déploiement Edge AI
- Modèles centralisés, décentralisés et hybrides au niveau du bord
- Allocation de ressources sur des nœuds contraints
- Topologies multi-nœuds et clusters distants
Déploiement de modèles d'apprentissage automatique au niveau du bord
- Emballage des charges de travail d'inférence avec des conteneurs
- Utilisation de matériel GPU et d'accélérateurs lorsque cela est possible
- Gestion des mises à jour de modèles sur des dispositifs distribués
Stratégies de communication et de connectivité
- Gestion des conditions réseau intermittentes et instables
- Techniques de synchronisation pour les données du bord vers le cloud
- Files d'attente de messages et considérations sur les protocoles
Observabilité et surveillance au niveau du bord
- Approches légères de surveillance
- Collecte de données de télémétrie à partir de nœuds distants
- Débogage des flux de travail d'inférence distribuée
Sécurité pour les déploiements Edge AI
- Protection des données et des modèles sur des dispositifs contraints
- Stratégies de démarrage sécurisé et d'exécution de confiance
- Authentification et autorisation entre les nœuds
Optimisation des performances pour les charges de travail au niveau du bord
- Réduction de la latence grâce à des stratégies de déploiement
- Considérations sur le stockage et le cache
- Ajustement des ressources de calcul pour l'efficacité de l'inférence
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des applications conteneurisées
- Une expérience en administration Kubernetes
- Une familiarité avec les concepts de calcul au niveau du bord
Public visé
- Ingénieurs IoT déployant des dispositifs distribués
- Développeurs natifs cloud construisant des applications intelligentes
- Architectes du bord concevant des environnements connectés
21 Heures
Nos clients témoignent (5)
There was a lot to lean, but it never felt rushed.
thomas gardner - National Oceanography Centre
Formation - Docker, Kubernetes and OpenShift for Administrators
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It is an in-deep Kubernetes training covering all important aspects to manage Kubernetes, be it in the cloud or on-premise, but the pace is gradual and well adjusted, so the training can be followed very well by students who have had no prior exposure to Kubernetes, as it builds up knowledge from the ground up.
Volker Kerkhoff
Formation - Docker and Kubernetes: Building and Scaling a Containerized Application
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Il a fourni une bonne base pour Docker et Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Formation - Docker (introducing Kubernetes)
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I generally liked the trainer knowledge and enthusiasm.
Ruben Ortega
Formation - Docker and Kubernetes
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J'ai surtout apprécié les connaissances du formateur.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Formation - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
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