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コース概要
AI強化Kubernetesオペレーションの導入
- 現代のクラスタオペレーションにおけるAIの重要性
- 伝統的なスケーリングとスケジューリングロジックの制限
- リソース管理のためのML(機械学習)の基本概念
Kubernetesリソース管理の基礎
- CPU、GPU、メモリ割り当ての基本
- クォータ、制限、要求の理解
- ボトルネックと非効率性の特定
スケジューリングのための機械学習手法
- わークロード配置のための教師ありおよび教師なしモデル
- リソース需要の予測アルゴリズム
- カスタムスケジューラーでのML機能の使用
強化学習による知能型自動スケーリング
- RL(強化学習)エージェントがクラスタ動作から学ぶ方法
- 効率性のための報酬関数の設計
- RL駆動の自動スケーリング戦略の構築
メトリクスとテレメトリーを使用した予測自動スケーリング
- Prometheusデータを用いた予測
- 時系列モデルを自動スケーリングに適用する
- 予測精度の評価とモデルの調整
AI駆動の最適化ツールの実装
- MLフレームワークをKubernetesコントローラーに統合する
- 知能型制御ループの展開
- KEDAをAI支援の意思決定に拡張する
コストとパフォーマンス最適化戦略
- 予測スケーリングを通じたコンピュートコストの削減
- ML駆動の配置によるGPU利用率の向上
- ラティンシー、スループット、効率性のバランスを取る
実践的なシナリオと実際のユースケース
- AIを使用した高負荷アプリケーションの自動スケーリング
- 異種ノードプールの最適化
- マルチテナント環境へのMLの適用
まとめと次なるステップ
要求
- Kubernetesの基本知識
- コンテナ化アプリケーション展開の経験
- クラスタ操作とリソース管理への熟悉性
対象者
- 大規模分散システムを扱うSREs(Site Reliability Engineers)
- 高負荷ワークロードを管理するKubernetesオペレーター
- コンピュートインフラを最適化するプラットフォームエンジニア
21 時間
お客様の声 (5)
対話型、一日中スライドを読むわけではありません
Emilien Bavay - IRIS SA
コース - Kubernetes Advanced
機械翻訳
彼は忍耐強く、私たちが遅れることを理解していました
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
コース - Deploying Kubernetes Applications with Helm
機械翻訳
トレーニングはより実践的でした
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
コース - Kubernetes on AWS
機械翻訳
Kubernetesについて学ぶ。
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
コース - Kubernetes on Azure (AKS)
機械翻訳
DockerとKubernetesの基礎をよく理解することができました。
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
コース - Docker (introducing Kubernetes)
機械翻訳