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課程簡介
AI增強型Kubernetes運營介紹
- 為什麼AI對現代集群運營至關重要。
- 傳統擴展和調度邏輯的局限性。
- 資源管理中ML的關鍵概念。
Kubernetes資源管理基礎
- CPU、GPU和內存分配基本原理。
- 理解配額、限制和請求。
- 識別瓶頸與低效環節。
調度中的機器學習方法
- 用於工作負載分佈的監督與非監督模型。
- 資源需求的預測算法。
- 在自定義調度器中使用ML功能。
智能自動擴展中的強化學習
- 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的自動擴展策略。
基於指標與遥測數據的預測性自動擴展
- 利用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優模型。
實施AI驅動優化工具
- 將ML框架與Kubernetes控制器集成。
- 部署智能控制迴路。
- 擴展KEDA以支持AI輔助決策。
成本與性能優化策略
- 通過預測性擴展降低計算成本。
- 透過基於ML的分佈提升GPU利用率。
- 平衡延遲、吞吐量與效率。
實踐場景與真實案例
- 使用AI自動擴展高負載應用。
- 優化異構節點池。
- 將ML應用於多租戶環境。
總結與後續步驟
最低要求
- 理解Kubernetes的基本概念。
- 擁有容器化應用部署經驗。
- 熟悉集群操作與資源管理。
受眾
- 處理大型分佈式系統的SRE人員。
- 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 (3)
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