Temario del curso
Introducción a las operaciones de Kubernetes mejoradas con IA
- Por qué la IA es importante para las operaciones modernas de clúster
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y programación
- Conceptos clave de ML para la gestión de recursos
Fundamentos de la gestión de recursos en Kubernetes
- Fundamentos de la asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprensión de cuotas, límites y solicitudes
- Identificación de cuellos de botella e ineficiencias
Enfoques de aprendizaje automático para la programación
- Modelos supervisados y no supervisados para la colocación de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Uso de características de ML en programadores personalizados
Aprendizaje por refuerzo para un escalado automático inteligente
- Cómo los agentes de RL aprenden del comportamiento del clúster
- Diseño de funciones de recompensa para la eficiencia
- Construcción de estrategias de escalado automático basadas en RL
Escalado automático predictivo con métricas y telemetría
- Utilización de datos de Prometheus para la predicción
- 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 frameworks de ML con controladores de Kubernetes
- Despliegue de bucles de control inteligentes
- Ampliación de KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de optimización de costes y rendimiento
- Reducción de los costes de cómputo mediante escalado predictivo
- Mejora de la utilización de GPU mediante colocación dirigida por ML
- Equilibrar la latencia, el caudal y la eficiencia
Escenarios prácticos y casos de uso reales
- Escalado automático de aplicaciones de alta carga con IA
- Optimización de pools de nodos heterogéneos
- Aplicación de ML en entornos multienquilino
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia en despliegues de aplicaciones basadas en contenedores
- Conocimiento de las operaciones del clúster y la gestión de recursos
Público objetivo
- Ingenieros SRE que trabajan con sistemas distribuidos a gran escala
- Operadores de Kubernetes que gestionan cargas de trabajo de alta demanda
- Ingenieros de plataforma que optimizan infraestructuras de cómputo
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