Intégrer la Capacité de Traitement par Lots dans Kubernetes, en Utilisant l'IA et le Big Data comme Exemple

Aperçu

Rejoignez-nous pour explorer l'intégration des capacités de traitement par lots dans Kubernetes avec un accent sur les applications d'IA et de big data. Cet événement plonge profondément dans les fonctionnalités de planification avancée adaptées aux charges de travail par lots, en utilisant des frameworks puissants tels que TensorFlow et Spark.

Les participants obtiendront des informations précieuses sur les méthodes de planification équitable des ressources et le projet Volcano, conçu pour améliorer l'efficacité des charges de travail.

Idéal pour les professionnels et les passionnés cherchant à optimiser leurs environnements Kubernetes pour des applications à forte demande.

Organisé par :

Université

Fourni par :

YouTube

Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Conférences

Programme

• Introduction à Kubernetes
Aperçu de l'architecture de Kubernetes
Bases de la planification Kubernetes
Composants clés : nœuds, pods, déploiements
• Charges de Travail de Lots dans Kubernetes
Comprendre le traitement par lots
Comparaison du traitement par lots vs. le traitement en temps réel
Cas d'utilisation dans l'IA et le big data
• Fonctionnalités Avancées de Planification
Aperçu du planificateur de Kubernetes
Politiques et contraintes de planification
Gestion et allocation des ressources
• Planification à Partage Équitable
Introduction aux concepts de planification à partage équitable
Importance dans les environnements de calcul partagés
Mise en œuvre de la planification à partage équitable dans Kubernetes
• Le Projet Volcano
Introduction à Volcano et son objectif
Caractéristiques clés et avantages pour les charges de travail par lots
Intégration avec Kubernetes
• Charges de Travail d'IA sur Kubernetes
Exécution de TensorFlow sur Kubernetes
Stratégies de formation distribuées
Allocation des ressources et mise à l'échelle pour les applications d'IA
• Charges de Travail de Big Data sur Kubernetes
Exécution d'Apache Spark sur Kubernetes
Configuration des clusters Spark
Gestion efficace des pipelines de données
• Étude de Cas : Mise en Œuvre Réelle
Exemples de charges de travail d'IA et de big data
Évaluation de l'impact de la planification à partage équitable
Histoires de succès utilisant Volcano et Kubernetes
• Meilleures Pratiques et Tendances Futures
Meilleures pratiques pour gérer les charges de travail par lots
Tendances émergentes dans l'IA et le big data sur Kubernetes
Préparation aux futures capacités de planification de Kubernetes
• Conclusion et Ressources
Récapitulation des concepts clés
Lectures supplémentaires et ressources pour des approfondissements
Opportunités de soutien communautaire et de collaboration

---

Sujets

Conférences