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Starts 22 June 2025 22:45

Ends 22 June 2025

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Codificando el Conocimiento de K8s: Cómo Construimos el Compañero Definitivo de SRE con Bedrock

DevOpsDays Tel Aviv via YouTube

DevOpsDays Tel Aviv

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Resumen

Programa de estudio

  • Introducción a Kubernetes y SRE
  • Visión general de la arquitectura de Kubernetes
    Rol de la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) en la gestión de Kubernetes
    Introducción a problemas comunes de Kubernetes y resolución de problemas
  • Comprendiendo el Conocimiento Tribal en SRE
  • Definición y ejemplos de conocimiento tribal
    Desafíos de depender de la experiencia no documentada
    Importancia de codificar el conocimiento
  • Introducción a Amazon Bedrock
  • Visión general de Amazon Bedrock y sus capacidades
    Beneficios de usar Amazon Bedrock para soluciones de IA
    Integración de Amazon Bedrock con entornos Kubernetes
  • Construyendo un Compañero SRE Potenciado por IA
  • Objetivos clave del compañero de IA
    Diseño de la arquitectura para la integración de IA
    Utilización de IA para transformar el conocimiento tribal
  • Recolección y Análisis de Datos
  • Métodos para recopilar datos de SRE y Kubernetes
    Análisis de datos para patrones e insights
    Convertir insights de datos en conocimiento accionable
  • Desarrollo de Modelos de IA para Solución de Problemas
  • Creación y entrenamiento de modelos de IA con Bedrock
    Adaptación de modelos a problemas específicos de Kubernetes
    Pruebas de precisión y rendimiento del modelo
  • Implementación del Compañero SRE para Respuesta a Incidentes
  • Integración del compañero de IA en flujos de trabajo existentes
    Mejorando la respuesta a incidentes con insights accionables
    Estudios de caso de tiempos de respuesta a incidentes mejorados
  • Monitoreo y Mejora Continua
  • Configuración de monitoreo para el rendimiento del modelo de IA
    Estrategias para aprendizaje continuo y actualizaciones del modelo
    Recibir retroalimentación y iterar sobre el compañero de IA
  • Mejores Prácticas y Lecciones Aprendidas
  • Mejores prácticas para implementar IA en contextos SRE
    Desafíos enfrentados y soluciones implementadas
    Lecciones aprendidas para futuros proyectos de IA en entornos Kubernetes
  • Conclusión y Direcciones Futuras
  • Resumen de aprendizajes clave
    Posibilidades futuras para la IA en Kubernetes y SRE
    Reflexiones finales sobre la transformación de SRE con tecnología IA

Asignaturas

Ciencias de la Computación