Temario del curso
Introducción a las operaciones de Kubernetes mejoradas con IA
- Por qué la IA es fundamental para las operaciones modernas de clústeres
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y planificación
- Conceptos clave del aprendizaje automático para la gestión de recursos
Fundamentos de la gestión de recursos en Kubernetes
- Conceptos básicos de asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprensión de cuotas, límites y solicitudes
- Identificación de puntos críticos e ineficiencias
Enfoques de aprendizaje automático para la planificación
- Modelos supervisados y no supervisados para la ubicación de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Uso de características de aprendizaje automático en planificadores personalizados
Aprendizaje por refuerzo para el escalado automático inteligente
- Cómo los agentes de RL aprenden del comportamiento del clúster
- Diseño de funciones de recompensa para la eficiencia
- Desarrollo de estrategias de escalado automático impulsadas por RL
Escalado automático predictivo con métricas y telemetría
- Uso de datos de Prometheus para pronósticos
- Aplicación de modelos de series temporales al escalado automático
- Evaluación de la precisión de las predicciones y ajuste de modelos
Implementación de herramientas de optimización impulsadas por IA
- Integración de marcos de aprendizaje automático con controladores de Kubernetes
- Despliegue de bucles de control inteligentes
- Extensión de KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de optimización de costos y rendimiento
- Reducción de costos de computación mediante escalado predictivo
- Mejora del uso de GPU con colocación impulsada por IA
- Equilibrio entre latencia, capacidad de procesamiento y eficiencia
Escenarios prácticos y casos de uso reales
- Escalado automático de aplicaciones de alta carga con IA
- Optimización de grupos heterogéneos de nodos
- Aplicación de aprendizaje automático en entornos multiinquilino
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia con implementaciones de aplicaciones contenerizadas
- Familiaridad con las operaciones del clúster y la gestión de recursos
Público objetivo
- SREs (Ingenieros de Confiabilidad de Sitios) que trabajan con sistemas distribuidos a gran escala
- Operadores de Kubernetes que gestionan cargas de trabajo de alta demanda
- Ingenieros de plataforma que optimizan la infraestructura de computación
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