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

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Asignaturas

Programación