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Temario del curso
Introducción a las Operaciones de Kubernetes Impulsadas por IA
- Por qué la IA es importante para las operaciones modernas de clústeres
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y programación
- Conceptos clave del aprendizaje automático para la gestión de recursos
Fundamentos de la Gestión de Recursos en Kubernetes
- Fundamentos de asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprender cuotas, límites y solicitudes
- Identificar cuellos de botella e ineficiencias
Enfoques de Aprendizaje Automático para la Programación
- Modelos supervisados y no supervisados para el colocamiento de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Usar características de ML en programadores personalizados
Aprendizaje por Refuerzo para el Autoscaling Inteligente
- Cómo los agentes de RL aprenden del comportamiento del clúster
- Diseñar funciones de recompensa para la eficiencia
- Construir estrategias de autoscaling impulsadas por RL
Autoscaling Predictivo con Métricas y Telemetría
- Usar datos de Prometheus para pronóstico
- Aplicar modelos de series temporales al autoscaling
- Evaluar la precisión de las predicciones y ajustar los modelos
Implementación de Herramientas de Optimización Impulsadas por IA
- Integrar marcos de ML con controladores de Kubernetes
- Desplegar bucles de control inteligentes
- Extender KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de Optimización de Costos y Rendimiento
- Reducir los costos de cálculo mediante el escalado predictivo
- Mejorar la utilización de GPU con colocación impulsada por ML
- Equilibrar latencia, rendimiento y eficiencia
Escenarios Prácticos y Casos de Uso del Mundo Real
- Autoscaling de aplicaciones de alta carga con IA
- Optimización de grupos de nodos heterogéneos
- Aplicar ML a entornos multiinquilino
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia con implementaciones de aplicaciones contenerizadas
- Familiaridad con operaciones y administración de recursos en clústeres
Audiencia
- Ingenieros de confiabilidad de sitios (SREs) 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 cálculo
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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Testimonios (5)
Interactividad, sin leer diapositivas todo el día
Emilien Bavay - IRIS SA
Curso - Kubernetes Advanced
Traducción Automática
él fue paciente y entendió que nos retrasamos
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Traducción Automática
El entrenamiento fue más práctico
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Curso - Kubernetes on AWS
Traducción Automática
Aprendiendo sobre Kubernetes.
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
Curso - Kubernetes on Azure (AKS)
Traducción Automática
Que Brian tiene buen conocimiento del tema y explica bien
