Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Yapay Zekâ Güçlendirilmiş Kubernetes İşletimine Giriş

  • Neden yapay zekâ modern küme operasyonları için önemli?
  • Geleneksel ölçeklendirme ve zamanlama mantığının sınırlamaları
  • Kaynak yönetimi için makine öğreniminin temel kavramları

Kubernetes Kaynak Yönetiminin Temelleri

  • CPU, GPU ve bellek tahsisinin temelleri
  • Kotaları, limitleri ve istekleri anlama
  • Tıkanma noktalarını ve verimsizlikleri belirleme

Zamanlama İçin Makine Öğrenimi Yaklaşımları

  • İş yükü yerleşimi için denetimli ve denetimsiz modeller
  • Kaynak talebi için öngörülü algoritmalar
  • Özel zamanlayıcılarda makine öğrenimi özelliklerini kullanma

Akıllı Otomatik Ölçeklendirme İçin Güçlendirilmiş Öğrenme

  • Güçlendirilmiş öğrenme (RL) ajanlarının küme davranışından nasıl öğrendiği
  • Verimlilik için ödül fonksiyonlarını tasarlama
  • RL destekli otomatik ölçeklendirme stratejileri oluşturma

Metrikler ve Telemetri ile Öngörülü Otomatik Ölçeklendirme

  • Tahmin için Prometheus verilerini kullanma
  • Otomatik ölçeklendirmede zaman serisi modellerini uygulama
  • Tahmin doğruluğunu değerlendirme ve modelleri ayarlama

Yapay Zekâ Destekli Optimizasyon Araçlarını Uygulama

  • Makine öğrenimi çerçevelerini Kubernetes denetleyicileriyle entegre etme
  • Akıllı kontrol döngülerini dağıtma
  • Yapay zekâ destekli karar alma için KEDA'yı genişletme

Maliyet ve Performans Optimizasyon Stratejileri

  • Öngörülü ölçeklendirme ile hesaplama maliyetlerini azaltma
  • Makine öğrenimi destekli yerleşimle GPU kullanımını iyileştirme
  • Gecikme, veri yolu (throughput) ve verimlilik arasında denge kurma

Pratik Senaryolar ve Gerçek Dünya Kullanım Durumları

  • Yapay zekâ ile yüksek yüklenimli uygulamaların otomatik ölçeklendirilmesi
  • Heterojen düğümlü havuzların optimize edilmesi
  • Çok kiracılı (multi-tenant) ortamlarda makine öğrenimi uygulama

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Kubernetes temellerine ilişkin bir anlayış
  • Konteynerize uygulama dağıtımı deneyimi
  • Küme operasyonları ve kaynak yönetimiyle ilgili aşinalık

Hedef Kitle

  • Büyük ölçekli dağıtık sistemlerle çalışan SRE'ler
  • Yüksek talepli iş yüklerini yöneten Kubernetes operatörleri
  • Hesaplama altyapısını optimize eden platform mühendisleri
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (4)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler