لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مانیتورینگ AppDynamics
- آخرین آپدیت
دانلود AppDynamics Monitoring
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره مانیتورینگ AppDynamics برای برنامههای یادگیری ماشین، یک دوره در سطح مقدماتی است که برای تجهیز دانشمندان داده، مهندسان ML و متخصصان DevOps به مهارتهای تخصصی نظارت مورد نیاز برای سیستمهای ML در محیط عملیاتی (Production) طراحی شده است.
برخلاف برنامههای سنتی، سیستمهای یادگیری ماشین دارای حالتهای شکست منحصر به فرد، وابستگیهای پیچیده دادهای و الزامات عملکردی حیاتی برای کسبوکار هستند که نیازمند رویکردهای پیشرفتهای در مشاهدهپذیری (Observability) است.
این دوره تجربه عملی با پلتفرم مانیتورینگ مبتنی بر هوش مصنوعی AppDynamics را فراهم میکند و به فراگیران میآموزد تا راهکارهای جامع نظارتی را پیادهسازی کنند که هم عملکرد فنی و هم نتایج تجاری را ثبت کند.
از طریق مطالعات موردی واقعی، تمرینات عملی و سناریوهای پیشرفته عیبیابی، فراگیران در هنر نگهداری از برنامههای ML قابل اعتماد و با کارایی بالا که ارزش تجاری مستمری را در محیطهای عملیاتی ارائه میدهند، به تسلط خواهند رسید.
سرفصل ها و درس ها
درس ۱: آشنایی با AppDynamics برای برنامههای یادگیری ماشین
Lesson 1: Introduction to AppDynamics for Machine Learning Applications
مقدمه و خوشآمدگویی
Introduction and Welcome
معماری AppDynamics برای برنامههای ML
AppDynamics Architecture for ML Applications
اجزای اصلی AppDynamics و ویژگیهای تخصصی ML
Core AppDynamics Components and ML-Specific Features
درس ۲: پیادهسازی مانیتورینگ AppDynamics برای سیستمهای ML
Lesson 2: Implementing AppDynamics Monitoring for ML Systems
نگاشت جریانها و وابستگیهای برنامه ML
Mapping ML Application Flows and Dependencies
پیکربندی معیارهای عملکرد برای workloads یادگیری ماشین
Configuring Performance Metrics for ML Workloads
تنظیم قوانین سلامت و هشدارها برای عملیات ML
Setting Up Health Rules and Alerts for ML Operations
درس ۳: عیبیابی پیشرفته و بهینهسازی برای برنامههای ML
Lesson 3: Advanced Diagnostics and Optimization for ML Applications
شناسایی گلوگاههای عملکرد در خط لولههای ML
Identifying Performance Bottlenecks in ML Pipelines
تحلیل علت ریشهای (RCA) برای شکستهای سیستم ML
Root-Cause Analysis for ML System Failures
پیادهسازی استراتژیهای بهینهسازی برای عملکرد ML
Implementing Optimization Strategies for ML Performance
تبریک و مسیر یادگیری مستمر
Congratulations and Continuous Learning Journey
نمایش نظرات