Habilitación de cargas de trabajo en la nube con la plataforma de datos WEKA

Resumen

Descubra cómo la Plataforma de Datos WEKA transforma los silos de datos en tuberías dinámicas, optimizando el rendimiento de las GPU y agilizando las cargas de trabajo de IA, ML y HPC en entornos de nube modernos.

Programa de estudio

- Introducción a las Cargas de Trabajo en la Nube y la Gestión de Datos -- Descripción general de los paradigmas de computación en la nube -- El papel de los datos en las cargas de trabajo de IA, ML y HPC -- Desafíos con los silos de datos tradicionales - Descripción General de la Plataforma de Datos WEKA -- Introducción a la arquitectura y los componentes de WEKA -- Características y capacidades clave - Transformación de Silos de Datos en Tuberías Dinámicas -- Comprensión de las tuberías de datos -- Métodos para integrar silos de datos -- Casos de uso y ejemplos de tuberías de datos dinámicas - Optimización del Rendimiento de GPU con WEKA -- Arquitectura de GPU y su papel en IA, ML y HPC -- Técnicas para mejorar el rendimiento de GPU -- Estrategias y herramientas de optimización de WEKA - Simplificación de Cargas de Trabajo de IA y ML -- Gestión de flujos de trabajo en la nube -- Mejores prácticas para implementar cargas de trabajo de IA y ML utilizando WEKA -- Estudios de caso y aplicaciones del mundo real - Mejora de las Cargas de Trabajo HPC en Entornos de Nube Modernos -- Características de las cargas de trabajo HPC -- Estrategias para una implementación efectiva de HPC con WEKA -- Ejemplos reales de optimizaciones de HPC - Integración e Implementación -- Pasos para integrar WEKA con la infraestructura existente -- Guías de implementación y mejores prácticas -- Herramientas para monitoreo y evaluación de rendimiento - Seguridad y Cumplimiento en Cargas de Trabajo en la Nube -- Preocupaciones de seguridad en la gestión de datos en la nube -- Enfoque de WEKA hacia la seguridad de datos y cumplimiento -- Estándares de la industria y requisitos de cumplimiento - Ajuste del Rendimiento y Solución de Problemas -- Monitoreo y métricas de rendimiento -- Problemas comunes y métodos de solución de problemas -- Técnicas para el ajuste continuo del rendimiento - Tendencias Futuras e Innovaciones -- Tecnologías emergentes en IA, ML y HPC -- Desarrollos futuros en plataformas de datos en la nube -- Hoja de ruta de WEKA y posicionamiento en la industria - Conclusión y Resumen del Curso -- Revisión de conceptos clave y lecciones aprendidas -- Recursos adicionales y lecturas complementarias -- Comentarios de los participantes y discusiones

Enseñado por

Etiquetas