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課程簡介
AI 增強的 Kubernetes 操作簡介
- AI 對現代集群運營的重要性
- 傳統擴縮和排程邏輯的局限性
- 機器學習在資源管理中的核心概念
Kubernetes 資源管理基礎
- CPU、GPU 和內存分配的基礎知識
- 理解配額、限制和請求
- 識別瓶頸和低效環節
用於排程的機器學習方法
- 用於工作負載放置的監督式和無監督式模型
- 資源需求的預測算法
- 在自定義調度器中應用 ML 特徵
用於智能自動擴縮的強化學習
- RL 代理如何從集群行為中學習
- 設計提升效率的獎勵函數
- 構建基於 RL 的自動擴縮策略
基於指標和遙測的預測性自動擴縮
- 使用 Prometheus 數據進行預測
- 將時間序列模型應用於自動擴縮
- 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 控制器集成
- 部署智能控制循環
- 擴展 KEDA 以實現 AI 輔助決策
成本和性能優化策略
- 通過預測性擴縮降低計算成本
- 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應用案例
- 使用 AI 對高負載應用程式進行自動擴縮
- 優化異構節點池
- 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
- 具備容器化應用程式部署經驗
- 熟悉集群操作和資源管理
受眾對象
- 處理大規模分佈式系統的 SRE(網站可靠性工程師)
- 管理高需求工作負載的 Kubernetes 運維人員
- 優化計算基礎設施的平台工程師
21 小時
客戶評論 (4)
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Eric Scholze - NOW IT GmbH
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Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
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