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课程大纲
AI增强的Kubernetes操作简介
- AI在现代集群操作中的重要性
- 传统扩展和调度逻辑的局限性
- 资源管理中的机器学习关键概念
Kubernetes资源管理基础
- CPU、GPU和内存分配基础
- 了解配额、限制和请求
- 识别瓶颈和低效问题
调度的机器学习方法
- 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功能
强化学习在智能自动扩展中的应用
- RL代理如何从集群行为中学习
- 设计效率奖励函数
- 构建RL驱动的自动扩展策略
使用指标和遥测进行预测性自动扩展
- 使用Prometheus数据进行预测
- 将时间序列模型应用于自动扩展
- 评估预测准确性并调整模型
实现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
成本与性能优化策略
- 通过预测性扩展降低计算成本
- 使用ML驱动的放置提高GPU利用率
- 平衡延迟、吞吐量和效率
实际场景与真实用例
- 使用AI自动扩展高负载应用
- 优化异构节点池
- 将ML应用于多租户环境
总结与下一步
要求
- 对Kubernetes基础知识的理解
- 具备容器化应用部署的经验
- 熟悉集群操作和资源管理
受众
- 从事大规模分布式系统工作的SRE
- 管理高需求工作负载的Kubernetes操作员
- 优化计算基础设施的平台工程师
21 小时
客户评论 (5)
互动性强,避免整天阅读幻灯片
Emilien Bavay - IRIS SA
课程 - Kubernetes Advanced
机器翻译
他很有耐心,理解我们进度落后
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
课程 - Deploying Kubernetes Applications with Helm
机器翻译
培训更具实用性
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
课程 - Kubernetes on AWS
机器翻译
学习Kubernetes。
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
课程 - Kubernetes on Azure (AKS)
机器翻译
它为Docker和Kubernetes提供了良好的基础。
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
课程 - Docker (introducing Kubernetes)
机器翻译