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课程大纲
AI增强的Kubernetes运维简介
- 为何AI对现代集群运维至关重要
- 传统扩缩容和调度逻辑的局限性
- 资源管理中ML的关键概念
Kubernetes资源管理基础
- CPU、GPU和内存分配基础
- 理解配额、限制和请求
- 识别瓶颈和低效环节
机器学习的调度方法
- 用于工作负载放置的监督和无监督模型
- 资源需求的预测算法
- 在自定义调度器中使用ML特征
强化学习实现智能自动扩缩容
- RL代理如何从集群行为中学习
- 设计高效奖励函数
- 构建RL驱动的自动扩缩容策略
基于指标和遥测的预测性自动扩缩容
- 使用Prometheus数据进行预测
- 将时间序列模型应用于自动扩缩容
- 评估预测准确性并调整模型
实施AI驱动的优化工具
- 将ML框架与Kubernetes控制器集成
- 部署智能控制循环
- 扩展KEDA以支持AI辅助决策
成本和性能优化策略
- 通过预测性扩缩容降低计算成本
- 利用ML驱动的放置提高GPU利用率
- 平衡延迟、吞吐量和效率
实际场景和真实用例
- 使用AI自动扩缩容高负载应用
- 优化异构节点池
- 将ML应用于多租户环境
总结与后续步骤
要求
- 理解Kubernetes基础知识
- 具有容器化应用部署经验
- 熟悉集群操作和资源管理
目标受众
- 负责大规模分布式系统的SRE
- 管理高需求工作负载的Kubernetes运维人员
- 优化计算基础设施的平台工程师
21 小时
客户评论 (4)
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