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課程時長 21 時間:
課程簡介
Edge AI 與 Kubernetes 簡介
- 理解 AI 在邊緣端的角色
- Kubernetes 作為分散式環境的編排器
- 跨行業的典型應用場景
適用於邊緣環境的 Kubernetes 分發版
- K3s、MicroK8s 與 KubeEdge 的比較
- 安裝與配置工作流程
- 節點需求與部署模式
Edge AI 部署架構
- 集中式、去中心式及混合邊緣模型
- 在資源受限節點間的資源分配
- 多節點及遠端集群拓撲結構
在邊緣端部署機器學習模型
- 使用容器打包推理工作負載
- 在可用時利用 GPU 及加速器硬體
- 管理分散式設備上的模型更新
通訊與連接性策略
- 應對間歇性及不穩定網絡環境
- 邊緣至雲端的數據同步技術
- 消息隊列與協議考量
邊緣端的可觀察性與監控
- 輕量級監控方法
- 從遠端節點收集遙測數據
- 調試分散式推理工作流程
Edge AI 部署的安全措施
- 保護受限設備上的數據與模型
- 安全啟動與可信執行策略
- 跨節點的認證與授權
邊緣工作負載的效能最佳化
- 透過部署策略降低延遲
- 存儲與緩存考量
- 調整計算資源以提升推理效率
總結與後續步驟
最低要求
- 了解容器化應用程式
- 具備 Kubernetes 管理經驗
- 熟悉邊緣計算概念
目標受眾
- 部署分散式設備的 IoT 工程師
- 構建智慧應用程式的雲端原生開發人員
- 設計互聯環境的邊緣架構師
客戶評論 (2)
如前所述,对于像我这样没有经验的人来说,这是了解这些程序/工具等功能与用途的入门途径。
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
課程 - Docker and Kubernetes
機器翻譯
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
機器翻譯