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
Danışanlarımızın Yorumları (4)
kutu/kubernetes ile nasıl etkileşim kurduklarına dair temel anlayış OpenShift platformunun özellikleri
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Eğitim - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Yapay Zeka Çevirisi
Mikrohizmetler hakkında ve Kubernetes'in nasıl bakılacağı
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Eğitim - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmen bilgiyi nasıl etkili bir şekilde aktarır
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Eğitim - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Yapay Zeka Çevirisi
Augustin ile yapılan bilgi ve deneyim alışverişleri
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
Eğitim - Docker and Kubernetes
Yapay Zeka Çevirisi