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課程簡介
AI增強型Kubernetes運營簡介
- 為何AI對現代叢集運營至關重要
- 傳統縮放和排程邏輯的局限性
- 資源管理中的ML關鍵概念
Kubernetes資源管理基礎
- CPU、GPU及記憶體配置的基礎知識
- 理解配額(quotas)、限制(limits)和請求(requests)
- 識別瓶頸與低效環節
用於排程的機器學習方法
- 適用於工作負載分配的監督式與非監督式模型
- 資源需求的預測算法
- 在自訂排程器中使用ML功能
用於智能自動縮放的強化學習
- RL代理如何從叢集行為中學習
- 設計以提升效率為目標的獎勵函數
- 構建由RL驅動的自動縮放策略
基於指標與遙測數據的預測性自動縮放
- 利用Prometheus數據進行預報
- 應用時間序列模型進行自動縮放
- 評估預測準確度並調整模型
實施AI驅動的優化工具
- 將ML框架整合至Kubernetes控制器
- 部署智能控制迴路
- 擴展KEDA以支持AI輔助決策
成本與效能優化策略
- 通過預測性縮放降低計算成本
- 透過ML驅動的配置提升GPU利用率
- 平衡延遲、吞吐量與效率
實務場景與真實世界用例
- 使用AI對高負載應用進行自動縮放
- 優化異質節點池
- 將ML應用於多租戶環境
總結與下一步
最低要求
- 具備Kubernetes基本知識
- 擁有容器化應用部署經驗
- 熟悉叢集操作與資源管理
受眾
- 運作大規模分佈式系統的SRE人員
- 管理高負載工作負載的Kubernetes運營人員
- 優化計算基礎設施的平台工程師
21 小時
客戶評論 (3)
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