لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مقیاسبندی کوبرنتیز: بهینهسازی سیستمهای شما
- آخرین آپدیت
دانلود Scale Kubernetes: Optimize Your Systems
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
زیرساخت کوبرنتیز خود را با استراتژیهای پیشرفته بهینهسازی منابع، از حالت واکنشی به هوشمند تبدیل کنید؛ راهکاری که پیشران سختافزاری برای demandingترین بارهای کاری ML و AI امروزی است.
این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) طراحی شده است تا بتوانند بهینهسازی سیستماتیک منابع را در محیطهای عملیاتی کوبرنتیز پیادهسازی کنند. با گذراندن این دوره، مهارتهای حیاتی برای تحلیل الگوهای مصرف منابع، پیکربندی دقیق Horizontal Pod Autoscalers (HPA) و اجرای استراتژیهای مقیاسبندی مقرونبهصرفه را میآموزید تا عملکرد بهینه سیستم را تحت بارهای کاری متغیر حفظ کنید.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
• معیارهای مصرف منابع در پادها و نودها را برای شناسایی فرصتهای مقیاسبندی تحلیل کنید
• Horizontal Pod Autoscalers را بر اساس CPU، حافظه و معیارهای سفارشی پیکربندی و تنظیم کنید
• درخواستها (Requests) و محدودیتهای (Limits) منابع را بهگونهای پیاده کنید که ضمن جلوگیری از تداخل منابع، هزینهها بهینه شوند
ویژگی منحصربهفرد این دوره، ترکیب سناریوهای واقعی محیط عملیاتی با تحلیلهای کاربردی داشبورد و تمرینات تنظیم HPA است که دقیقاً چالشهای تیمهای زیرساخت ML در مدیریت بارهای کاری متکی به GPU را شبیهسازی میکند.
برای موفقیت در این پروژه، باید با مفاهیم پایه کوبرنتیز، ارکستراسیون کانتینرها و مانیتورینگ سیستم آشنا باشید.
سرفصل ها و درس ها
ماژول ۱: تحلیل مصرف منابع و مبانی مقیاسبندی
Module 1: Resource Utilization Analysis and Scaling Foundations
چرا بهینهسازی منابع در بارهای کاری عملیاتی ML اهمیت دارد
Why Resource Optimization Matters in Production ML Workloads
تکنیکهای تحلیل داشبورد برای بهینهسازی منابع
Dashboard Analysis Techniques for Resource Optimization
تحلیل الگوهای مصرف منابع در گرافانا
Analyzing Resource Utilization Patterns in Grafana
ماژول ۲: بهینهسازی پیشرفته مقیاسبندی و ارزیابی
Module 2: Advanced Scaling Optimization and Assessment
استراتژیهای درخواست منابع، محدودیتها و بهینهسازی هزینه
Resource Requests, Limits, and Cost Optimization Strategies
پیکربندی Horizontal Pod Autoscalers برای بارهای کاری ML
Configuring Horizontal Pod Autoscalers for ML Workloads
نمایش نظرات