What You Need to Know Before
You Start
Starts 6 June 2025 18:09
Ends 6 June 2025
00
days
00
hours
00
minutes
00
seconds
Fluid - Orquestador y Acelerador de Conjuntos de Datos Distribuidos Nativos de Kubernetes
Explore Fluid, una solución nativa de Kubernetes para optimizar aplicaciones de big data e inteligencia artificial. Conozca su arquitectura, características y cómo mejora el rendimiento en entornos de nube.
CNCF [Cloud Native Computing Foundation]
via YouTube
CNCF [Cloud Native Computing Foundation]
2484 Cursos
35 minutes
Optional upgrade avallable
Not Specified
Progress at your own speed
Conference Talk
Optional upgrade avallable
Resumen
Explore Fluid, una solución nativa de Kubernetes para optimizar aplicaciones de big data e inteligencia artificial. Conozca su arquitectura, características y cómo mejora el rendimiento en entornos de nube.
Programa de estudio
- Introducción a Fluid
- Arquitectura de Fluid
- Características Clave de Fluid
- Configuración de Fluid
- Optimización de Flujos de Trabajo de Big Data con Fluid
- Fluid para la Aceleración de Aplicaciones de IA
- Funciones Avanzadas de Fluid
- Ejercicios Prácticos de Laboratorio
- Conclusión y Tendencias Futuras
- Recursos Adicionales
Visión general de Fluid y su papel en Kubernetes
Beneficios de usar Fluid para aplicaciones de big data e inteligencia artificial
Componentes principales de Fluid
Integración con Kubernetes
Comprensión de datasets y gestión de caché
Capa de abstracción de datasets
Mecanismos de caché inteligente
Optimización de afinidad de datos y localidad
Prerrequisitos de instalación
Despliegue en clústeres de Kubernetes
Configuración básica e instalación
Casos de uso y escenarios para aplicaciones de big data
Mejorar el rendimiento y la velocidad de procesamiento de datos
Estudios de caso: Mejoras de rendimiento en tareas de big data
Papel de Fluid en la optimización de cargas de trabajo de IA
Integración de marcos de trabajo de IA con Fluid
Estudios de caso: Fluid en el entrenamiento e inferencia de modelos de IA
Programación y gestión de recursos de Fluid
Monitoreo y depuración de aplicaciones de Fluid
Consideraciones de seguridad y mejores prácticas
Configuración de un entorno de Fluid de muestra
Implementación de un escenario de big data del mundo real
Ejecución de cargas de trabajo de IA con Fluid y análisis de ganancias de rendimiento
Recapitulación de puntos de aprendizaje
Mejoras futuras y hoja de ruta para Fluid
Documentación y foros comunitarios
Lecturas y artículos de investigación adicionales sobre Fluid y tecnologías relacionadas
Asignaturas
Charlas de conferencia