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Temario del curso

Introducción al Edge AI y Kubernetes

  • Comprensión del papel de la IA en el perímetro
  • Kubernetes como orquestador para entornos distribuidos
  • Casos de uso típicos en diversas industrias

Distribuciones de Kubernetes para entornos perimetrales

  • Comparación de K3s, MicroK8s y KubeEdge
  • Flujos de trabajo de instalación y configuración
  • Requisitos de los nodos y patrones de implementación

Arquitecturas para la implementación de Edge AI

  • Modelos de perímetro centralizados, descentralizados e híbridos
  • Asignación de recursos en nodos con capacidades limitadas
  • Topologías de clústers remotos y multi-nodo

Implementación de modelos de aprendizaje automático en el perímetro

  • Empaquetado de cargas de trabajo de inferencia con contenedores
  • Uso de hardware GPU y aceleradores cuando esté disponible
  • Gestión de actualizaciones de modelos en dispositivos distribuidos

Estrategias de comunicación y conectividad

  • Manejo de condiciones de red intermitentes e inestables
  • Técnicas de sincronización para datos entre el perímetro y la nube
  • Consideraciones sobre colas de mensajes y protocolos

Observabilidad y monitoreo en el perímetro

  • Enfoques ligeros de monitoreo
  • Recopilación de telemetría desde nodos remotos
  • Depuración de flujos de trabajo de inferencia distribuida

Seguridad para implementaciones de Edge AI

  • Protección de datos y modelos en dispositivos con recursos limitados
  • Estrategias de arranque seguro y ejecución de confianza
  • Autenticación y autorización entre nodos

Optimización del rendimiento para cargas de trabajo en el perímetro

  • Reducción de la latencia mediante estrategias de implementación
  • Consideraciones sobre almacenamiento y caché
  • Ajuste de recursos de cómputo para una inferencia eficiente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aplicaciones contenerizadas
  • Experiencia con la administración de Kubernetes
  • Familiaridad con los conceptos de computación en el perímetro (edge computing)

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IoT que implementan dispositivos distribuidos
  • Desarrolladores nativos de la nube que crean aplicaciones inteligentes
  • Arquitectos del perímetro que diseñan entornos conectados
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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