Activation des charges de travail cloud avec la plateforme de données WEKA

Aperçu

Découvrez comment la plateforme de données WEKA transforme les silos de données en pipelines dynamiques, optimisant la performance des GPU et rationalisant les charges de travail IA, ML et HPC dans les environnements cloud modernes.

Programme

- Introduction aux charges de travail et à la gestion des données dans le cloud -- Aperçu des paradigmes de l'informatique en nuage -- Le rôle des données dans les charges de travail AI, ML et HPC -- Défis posés par les silos de données traditionnels - Aperçu de la plateforme de données WEKA -- Introduction à l'architecture et aux composants de WEKA -- Caractéristiques et capacités clés - Transformer les silos de données en pipelines dynamiques -- Comprendre les pipelines de données -- Méthodes pour intégrer les silos de données -- Cas d'utilisation et exemples de pipelines de données dynamiques - Optimiser la performance des GPU avec WEKA -- Architecture des GPU et leur rôle dans AI, ML, et HPC -- Techniques pour améliorer la performance des GPU -- Stratégies et outils d'optimisation de WEKA - Rationaliser les charges de travail AI et ML -- Gestion des flux de travail dans le cloud -- Meilleures pratiques pour déployer des charges de travail AI et ML en utilisant WEKA -- Études de cas et applications réelles - Améliorer les charges de travail HPC dans des environnements Cloud modernes -- Caractéristiques des charges de travail HPC -- Stratégies pour un déploiement efficace de HPC avec WEKA -- Exemples réels d'optimisations HPC - Intégration et mise en œuvre -- Étapes pour intégrer WEKA avec une infrastructure existante -- Lignes directrices et meilleures pratiques de mise en œuvre -- Outils de surveillance et d'évaluation des performances - Sécurité et conformité dans les charges de travail en cloud -- Problèmes de sécurité dans la gestion des données cloud -- Approche de WEKA pour la sécurité des données et la conformité -- Normes industrielles et exigences de conformité - Optimisation des performances et dépannage -- Surveillance et métriques de performance -- Problèmes courants et méthodes de dépannage -- Techniques pour l'optimisation continue des performances - Tendances et innovations futures -- Technologies émergentes dans AI, ML, et HPC -- Développements futurs des plateformes de données cloud -- Feuille de route et positionnement de WEKA dans l'industrie - Conclusion et récapitulatif du cours -- Revue des concepts et points clés -- Ressources supplémentaires et lectures complémentaires -- Retour des participants et discussions

Enseigné par

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