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코스 개요
엣지 AI와 Kubernetes 소개
- 엣지에서 AI의 역할 이해하기
- 분산 환경을 위한 Kubernetes 오케스트레이터
- 산업별 일반적인 사용 사례
엣지 환경용 Kubernetes 분배판
- K3s, MicroK8s, KubeEdge 비교
- 설치 및 설정 워크플로우
- 노드 요구 사항 및 배포 패턴
엣지 AI 배포 아키텍처
- 중앙집중식, 분산형, 하이브리드 엣지 모델
- 제약된 노드 간 리소스 할당
- 멀티 노드 및 원격 클러스터 토폴로지
엣지에서 머신 러닝 모델 배포하기
- 컨테이너를 활용한 추론 작업 패키징
- GPU 및 가속기 하드웨어 사용(가능할 경우)
- 분산된 디바이스에서의 모델 업데이트 관리
통신 및 연결 전략
- 간헐적이고 불안정한 네트워크 상태 처리하기
- 엣지-클라우드 데이터 동기화 기술
- 메시지 큐 및 프로토콜 고려 사항
엣지에서의 관찰성 및 모니터링
- 경량화된 모니터링 접근법
- 원격 노드로부터 텔레메트리 수집하기
- 분산 추론 워크플로우 디버깅
엣지 AI 배포의 보안
- 제약된 디바이스에서 데이터 및 모델 보호하기
- 안전한 부팅 및 신뢰할 수 있는 실행 전략
- 노드 간 인증 및 권한 부여
엣지 작업의 성능 최적화
- 배포 전략을 통해 지연 시간 줄이기
- 저장소 및 캐싱 고려 사항
- 추론 효율성을 위한 컴퓨팅 리소스 튜닝
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화된 애플리케이션에 대한 이해
- Kubernetes 관리 경험
- 엣지 컴퓨팅 개념에 대한 익숙함
대상자
- 분산된 디바이스를 배포하는 IoT 엔지니어
- 지능형 애플리케이션을 구축하는 클라우드 네이티브 개발자
- 연결된 환경을 설계하는 엣지 아키텍트
21 시간
회원 평가 (5)
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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Docker와 Kubernetes에 대한 좋은 기초를 제공했습니다.
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