Programa do Curso
Introdução às Operações de Kubernetes Aprimoradas com IA
- Por que a IA é importante para as operações modernas de cluster
- Limitações da lógica tradicional de escalonamento e agendamento
- Conceitos-chave de ML para gestão de recursos
Fundamentos da Gestão de Recursos do Kubernetes
- Fundamentos da alocação de CPU, GPU e memória
- Compreensão de cotas, limites e requisições
- Identificação de gargalos e ineficiências
Abordagens de Aprendizado de Máquina para Agendamento
- Modelos supervisionados e não supervisionados para posicionamento de cargas de trabalho
- Algoritmos preditivos para demanda de recursos
- Utilização de características de ML em agendadores personalizados
Aprendizado por Reforço para Autoscaling Inteligente
- Como agentes de RL aprendem a partir do comportamento do cluster
- Design de funções de recompensa para eficiência
- Construção de estratégias de autoscaling orientadas por RL
Autoscaling Preditivo com Métricas e Telemetria
- Utilização de dados do Prometheus para previsão
- Aplicação de modelos de séries temporais ao autoscaling
- Avaliação da precisão das previsões e ajuste dos modelos
Implementação de Ferramentas de Otimização Orientadas por IA
- Integração de frameworks de ML com controladores Kubernetes
- Implantação de loops de controle inteligentes
- Extensão do KEDA para tomada de decisão assistida por IA
Estratégias de Otimização de Custos e Desempenho
- Redução de custos de computação através do escalonamento preditivo
- Melhoria da utilização de GPU com posicionamento orientado por ML
- Equilíbrio entre latência, vazão (throughput) e eficiência
Cenários Práticos e Casos de Uso do Mundo Real
- Autoscaling de aplicações com alta carga utilizando IA
- Otimização de pools de nós heterogéneos
- Aplicação de ML em ambientes multi-tenant
Síntese e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos do Kubernetes
- Experiência com implementações de aplicações em contêineres
- Conhecimento das operações de cluster e gestão de recursos
Público-Alvo
- SREs que trabalham com sistemas distribuídos de grande escala
- Operadores de Kubernetes que gerenciam cargas de trabalho de alta demanda
- Engenheiros de plataforma que otimizam infraestrutura de computação
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
Como mencionei anteriormente, para uma pessoa como eu (sem experiência), isso foi uma porta de entrada para compreender os recursos e as funções dessas ferramentas e programas.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Máquina Traduzida
conhecimento básico sobre contêineres/kubernetes e como eles interagem funcionalidades da plataforma Openshift
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Curso - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Máquina Traduzida
