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課程時長 21 時間:
課程簡介
邊緣 AI 與 Kubernetes 簡介
- 理解 AI 在邊緣端的角色
- Kubernetes 作為分散式環境的調度器
- 跨產業的典型應用案例
邊緣環境用的 Kubernetes 發行版
- K3s、MicroK8s 與 KubeEdge 的比較
- 安裝與設定工作流
- 節點需求與部署模式
邊緣 AI 部署架構
- 集中式、分散式與混合型邊緣模型
- 跨資源受限節點的資源分配
- 多節點與遠端叢集拓撲
在邊緣端部署機器學習模型
- 使用容器封裝推理工作負載
- 在可用時利用 GPU 與加速器硬體
- 管理分散式裝置上的模型更新
通訊與連接策略
- 應對間歇性與不穩定的網路狀況
- 邊緣至雲端的數據同步技術
- 訊息佇列與協定考量
邊緣端的可觀測性與監控
- 輕量級監控方法
- 收集遠端節點的遙測數據
- 除錯分散式推理工作流
邊緣 AI 部署的安全性
- 保護受限裝置上的數據與模型
- 安全啟動與可信執行策略
- 跨節點的驗證與授權
邊緣工作負載的性能最佳化
- 透過部署策略降低延遲
- 儲存與快取考量
- 調優計算資源以提升推理效率
總結與下一步
最低要求
- 理解容器化應用概念
- 具備 Kubernetes 管理經驗
- 熟悉邊緣計算概念
目標受眾
- 部署分散式裝置的 IoT 工程師
- 建構智慧應用的雲原生開發人員
- 設計連接環境的邊緣架構師
客戶評論 (2)
如前所述,对于像我这样没有经验的人来说,这是了解这些程序/工具等功能与用途的入门途径。
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
課程 - Docker and Kubernetes
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對容器/Kubernetes及其交互方式的基本理解 OpenShift平臺的功能
Eric Scholze - NOW IT GmbH
課程 - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
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