Incorporar Capacidad de Procesamiento por Lotes en Kubernetes, Usando IA y Big Data como Ejemplo

Resumen

Acompáñanos en la exploración de la integración de capacidades por lotes en Kubernetes con un enfoque en aplicaciones de AI y big data. Este evento profundiza en funciones avanzadas de programación diseñadas para cargas de trabajo por lotes, utilizando potentes frameworks como TensorFlow y Spark.

Los participantes obtendrán valiosos conocimientos sobre métodos de programación de reparto justo y el proyecto Volcano, diseñado para mejorar la eficiencia de las cargas de trabajo.

Ideal para profesionales y entusiastas que desean optimizar sus entornos Kubernetes para aplicaciones de alta demanda.

Organizado por:

Universidad

Proporcionado por:

YouTube

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Charlas de Conferencias

Programa de estudio

• Introducción a Kubernetes
Visión general de la arquitectura de Kubernetes
Fundamentos de la programación en Kubernetes
Componentes clave: nodos, pods, despliegues
• Cargas de Trabajo por Lotes en Kubernetes
Comprendiendo el procesamiento por lotes
Comparación del procesamiento por lotes vs. en tiempo real
Casos de uso en IA y big data
• Características Avanzadas de Programación
Descripción general del programador de Kubernetes
Políticas de programación y restricciones
Gestión y asignación de recursos
• Programación de Reparto Justo
Introducción a los conceptos de programación de reparto justo
Importancia en entornos de cómputo compartidos
Implementación de programación de reparto justo en Kubernetes
• El Proyecto Volcano
Introducción a Volcano y su propósito
Características clave y beneficios para cargas de trabajo por lotes
Integración con Kubernetes
• Cargas de Trabajo de IA en Kubernetes
Ejecutando TensorFlow en Kubernetes
Estrategias de entrenamiento distribuido
Asignación de recursos y escalado para aplicaciones de IA
• Cargas de Trabajo de Big Data en Kubernetes
Ejecutando Apache Spark en Kubernetes
Configuración de clústeres de Spark
Gestión eficaz de tuberías de datos
• Estudio de Caso: Implementación en el Mundo Real
Ejemplos de cargas de trabajo de IA y big data
Evaluación del impacto de la programación de reparto justo
Casos de éxito usando Volcano y Kubernetes
• Mejores Prácticas y Tendencias Futuras
Mejores prácticas para gestionar cargas de trabajo por lotes
Tendencias emergentes en IA y big data en Kubernetes
Prepararse para futuras capacidades en la programación de Kubernetes
• Conclusión y Recursos
Resumen de conceptos clave
Lecturas adicionales y recursos para profundizar
Oportunidades de apoyo y colaboración en la comunidad

---

Asignaturas

Charlas de Conferencia