Schița de curs
Introducere în operațiunile Kubernetes îmbunătățite cu AI
- De ce contează AI pentru operațiunile moderne de cluster
- Limitările logicii tradiționale de scalare și planificare
- Concepte cheie de ML pentru gestionarea resurselor
Fundamentele gestionării resurselor în Kubernetes
- Fundamentele alocării CPU, GPU și a memoriei
- Înțelegerea cotelor, limitelor și cererilor
- Identificarea blocajelor și a ineficiențelor
Abordări de machine learning pentru planificare
- Modele supervizate și nesupervizate pentru plasarea sarcinilor de lucru
- Algoritmi predictivi pentru cererea de resurse
- Utilizarea funcționalităților ML în planificatoare personalizate
Reinforcement learning pentru autoscaling inteligent
- Cum învață agenții RL din comportamentul clusterului
- Proiectarea funcțiilor de recompensă pentru eficiență
- Construirea strategiilor de autoscaling bazate pe RL
Autoscaling predictiv cu metrici și telemetrie
- Folosirea datelor Prometheus pentru prognozare
- Aplicarea modelelor de serii temporale la autoscaling
- Evaluarea acurateței predicțiilor și ajustarea modelelor
Implementarea instrumentelor de optimizare bazate pe AI
- Integrarea framework-urilor ML cu controllerele Kubernetes
- Implementarea buclelor de control inteligente
- Extinderea KEDA pentru luarea deciziilor asistată de AI
Strategii de optimizare a costurilor și performanței
- Reducerea costurilor de calcul prin scalare predictivă
- Îmbunătățirea utilizării GPU cu plasare bazată pe ML
- Echilibrarea latenței, debitului și eficienței
Scenarii practice și cazuri de utilizare reale
- Autoscaling pentru aplicații cu încărcare ridicată folosind AI
- Optimizarea pool-urilor de noduri eterogene
- Aplicarea ML în medii multi-tenant
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea noțiunilor fundamentale Kubernetes
- Experiență cu implementarea aplicațiilor containerizate
- Familiaritate cu operațiunile de cluster și gestionarea resurselor
Public țintă
- SRE care lucrează cu sisteme distribuite la scară largă
- Operatori Kubernetes care gestionează sarcini de lucru cu cerere ridicată
- Ingineri de platformă care optimizează infrastructura de calcul
Mărturii (2)
Așa cum am spus înainte, pentru o persoană ca mine (fără experiență), acesta a fost un punct de plecare pentru a înțelege funcționalitățile și caracteristicile acestor programe/unelte etc.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curs - Docker and Kubernetes
Tradus de catre o masina
înțelegere de bază a containerelor/kubernetes și modul în care acestea interacționează caracteristicile platformei openshift
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Curs - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Tradus de catre o masina
