Programa do Curso
Introdução ao Edge AI e Kubernetes
- Compreendendo o papel da IA na borda
- Kubernetes como orquestrador para ambientes distribuídos
- Casos de uso típicos em diferentes indústrias
Distribuições do Kubernetes para Ambientes de Borda
- Comparação entre K3s, MicroK8s e KubeEdge
- Fluxos de trabalho de instalação e configuração
- Requisitos de nó e padrões de implantação
Arquiteturas para Implantação de Edge AI
- Modelos centralizados, descentralizados e híbridos de borda
- Alocação de recursos em nós restritos
- Topologias de multi-nós e clusters remotos
Implantação de Modelos de Aprendizado de Máquina na Borda
- Empacotando cargas de trabalho de inferência com contêineres
- Usando hardware de GPU e aceleradores quando disponível
- Gerenciamento de atualizações de modelos em dispositivos distribuídos
Estratégias de Comunicação e Conectividade
- Lidando com condições de rede intermitentes e instáveis
- Técnicas de sincronização para dados de borda para nuvem
- Filas de mensagens e considerações sobre protocolos
Observabilidade e Monitoramento na Borda
- Abordagens leves de monitoramento
- Coleta de telemetria em nós remotos
- Depuração de fluxos de trabalho de inferência distribuída
Segurança para Implantações de Edge AI
- Protegendo dados e modelos em dispositivos restritos
- Estratégias de inicialização segura e execução confiável
- Autenticação e autorização entre nós
Otimização de Desempenho para Cargas de Trabalho na Borda
- Reduzindo a latência através de estratégias de implantação
- Considerações sobre armazenamento e cache
- Ajuste de recursos computacionais para eficiência na inferência
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de aplicações contêinerizadas
- Experiência com administração do Kubernetes
- Familiaridade com conceitos de computação na borda
Público-alvo
- Engenheiros IoT implantando dispositivos distribuídos
- Desenvolvedores nativos em nuvem construindo aplicações inteligentes
- Arquitetos de borda projetando ambientes conectados
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