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

آموزش مانیتورینگ AppDynamics
جزییات دوره
3h 56m
10
(آخرین آپدیت)
36
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده