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코스 개요
AI 기반 Kubernetes 운영 소개
- 현대 클러스터 운영에서 AI의 중요성
- 전통적인 확장 및 스케줄링 논리의 한계
- 리소스 관리를 위한 ML 핵심 개념
Kubernetes 리소스 관리 기초
- CPU, GPU, 메모리 할당 기초
- 쿼터, 제한, 요청 이해
- 병목 현상 및 비효율성 식별
스케줄링을 위한 머신러닝 접근법
- 워크로드 배치를 위한 지도 학습 및 비지도 학습 모델
- 리소스 수요 예측 알고리즘
- 사용자 정의 스케줄러에서 ML 기능 활용
지능적인 자동 확장을 위한 강화 학습
- RL 에이전트가 클러스터 동작을 학습하는 방법
- 효율성을 위한 보상 함수 설계
- RL 기반 자동 확장 전략 구축
메트릭 및 텔레메트리를 활용한 예측적 자동 확장
- Prometheus 데이터를 활용한 예측
- 시간 시리즈 모델을 사용한 자동 확장 적용
- 예측 정확도 평가 및 모델 조정
AI 기반 최적화 도구 구현
- ML 프레임워크를 Kubernetes 컨트롤러와 통합
- 지능적인 제어 루프 배포
- AI 지원 의사 결정을 위해 KEDA 확장
비용 및 성능 최적화 전략
- 예측적 확장을 통해 컴퓨팅 비용 절감
- ML 기반 배치를 활용한 GPU 활용도 개선
- 지연 시간, 처리량, 효율성 균형 맞추기
실용적인 시나리오 및 실제 사례
- AI를 활용한 고부하 애플리케이션 자동 확장
- 이종 노드 풀 최적화
- 다중 테넌트 환경에서 ML 적용
요약 및 다음 단계
요건
- Kubernetes 기본 이해
- 컨테이너화된 애플리케이션 배포 경험
- 클러스터 운영 및 리소스 관리에 대한 익숙함
대상
- 대규모 분산 시스템을 다루는 SREs
- 고부하 워크로드를 관리하는 Kubernetes 운영자
- 컴퓨팅 인프라를 최적화하는 플랫폼 엔지니어
21 시간
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대화형, 하루 종일 슬라이드를 읽는 것이 아님
Emilien Bavay - IRIS SA
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그는 인내심이 있었고 우리가 뒤처지는 것을 이해했습니다.
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
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교육은 더 실용적이었습니다
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
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Kubernetes에 대해 알아보기.
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
코스 - Kubernetes on Azure (AKS)
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Docker와 Kubernetes에 대한 좋은 기초를 제공했습니다.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
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