آموزش ارکستراسیون کانتینر و لبه (Edge) - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

استقرار و ردیابی: بسته‌بندی و استقرار با Helm Deploy & Trace: Package and Deploy with Helm

• چرا Helm استاندارد استقرار در کوبرنتیز است Why Helm Is the Standard for Kubernetes Deployments

• معماری Helm Chart برای سرویس‌های استنتاج Helm Chart Architecture for Inference Services

استقرار و ردیابی: ابزارگذاری و تحلیل با OpenTelemetry Deploy & Trace: Instrument and Analyze with OpenTelemetry

• چرا ردیابی توزیع‌شده برای خط لوله‌های AI ضروری است Why Distributed Tracing Is Essential for AI Pipelines

• معماری و مفاهیم OpenTelemetry OpenTelemetry Architecture and Concepts

• عیب‌یابی تأخیر با تحلیل ردیابی Jaeger Diagnosing Latency with Jaeger Trace Analysis

ساخت تصاویر امن و حداقلی Build Minimal Secure Images

• چرا اندازه تصویر و امنیت برای استقرار AI اهمیت دارد Why Image Size and Security Matter for AI Deployments

• ساخت‌های چندمرحله‌ای Docker برای تصاویر استنتاج Multi-Stage Docker Builds for Inference Images

تخصیص بهینه منابع کوبرنتیز Right-Size Kubernetes Resources

• مدل منابع کوبرنتیز: Requests، Limits و QoS Kubernetes Resource Model: Requests, Limits, and QoS

• تحلیل میزان بهره‌وری و تنظیم مشخصات منابع Analyzing Utilization and Adjusting Resource Specifications

محاسبات لبه: استقرار مدل‌های ONNX با IoT Edge Edge Compute: Deploy ONNX Models with IoT Edge

• چرا استنتاج لبه مدل استقرار AI را تغییر می‌دهد Why Edge Inference Changes the AI Deployment Model

• معماری و ماژول‌های Azure IoT Edge Azure IoT Edge Architecture and Modules

محاسبات لبه: انتخاب پروتکل‌های ارتباطی Edge Compute: Select Communication Protocols

• چرا انتخاب پروتکل بر قابلیت اطمینان لبه تأثیر می‌گذارد Why Protocol Choice Impacts Edge Reliability

• مقایسه پروتکل‌های MQTT در مقابل AMQP و HTTPS MQTT vs. AMQP vs. HTTPS: Protocol Comparison

• بنچ‌مارک عملکرد پروتکل‌ها Benchmarking Protocol Performance

gRPC و تاب‌آوری: پیاده‌سازی ارتباطات gRPC gRPC & Resilience: Implement gRPC Communication

• چرا gRPC در خط لوله‌های ML بهتر از REST عمل می‌کند Why gRPC Outperforms REST for ML Pipelines

• مبانی gRPC و Protocol Buffers gRPC and Protocol Buffers Fundamentals

gRPC و تاب‌آوری: پیاده‌سازی تحمل خطا gRPC & Resilience: Implement Fault Tolerance

• الگوهای تاب‌آوری برای سیستم‌های توزیع‌شده ML Resilience Patterns for Distributed ML Systems

• تست آشوب با Chaos Mesh Chaos Testing with Chaos Mesh

بدون توقف: پیاده‌سازی استقرار Blue Green Zero-Downtime: Implement Blue-Green Deployments

• چرا استقرار بدون توقف یک نیاز عملیاتی است Why Zero-Downtime Deployment Is a Production Requirement

• معماری استقرار Blue Green در کوبرنتیز Blue-Green Deployment Architecture on Kubernetes

• اجرای عملی جابجایی در مدل Blue Green Blue-Green Cutover in Action

بدون توقف: ارزیابی استراتژی‌های استقرار لبه Zero-Downtime: Evaluate Edge Deployment Strategies

• چرا استقرار لبه به استراتژی‌های متفاوتی نیاز دارد Why Edge Deployments Require Different Strategies

• مقایسه استراتژی Canary در مقابل Blue Green Canary vs. Blue-Green: Strategy Comparison

ماژول GenAI: کد زیرساخت به کمک هوش مصنوعی GenAI Module: AI-Assisted Infrastructure Code

ماژول پروژه: خط لوله استنتاج لبه Project Module: Edge Inference Pipeline