Plan du cours
Introduction à Edge AI et Kubernetes
- Comprendre le rôle de l'IA au niveau du bord
- Kubernetes en tant qu'orchestrateur pour les environnements distribués
- Cas d'utilisation typiques dans diverses industries
Distributions Kubernetes pour les environnements de bord
- Comparaison entre K3s, MicroK8s et KubeEdge
- Flux de travail d'installation et de configuration
- Exigences des nœuds et modèles de déploiement
Architectures pour le déploiement Edge AI
- Modèles centralisés, décentralisés et hybrides au niveau du bord
- Allocation de ressources sur des nœuds contraints
- Topologies multi-nœuds et clusters distants
Déploiement de modèles d'apprentissage automatique au niveau du bord
- Emballage des charges de travail d'inférence avec des conteneurs
- Utilisation de matériel GPU et d'accélérateurs lorsque cela est possible
- Gestion des mises à jour de modèles sur des dispositifs distribués
Stratégies de communication et de connectivité
- Gestion des conditions réseau intermittentes et instables
- Techniques de synchronisation pour les données du bord vers le cloud
- Files d'attente de messages et considérations sur les protocoles
Observabilité et surveillance au niveau du bord
- Approches légères de surveillance
- Collecte de données de télémétrie à partir de nœuds distants
- Débogage des flux de travail d'inférence distribuée
Sécurité pour les déploiements Edge AI
- Protection des données et des modèles sur des dispositifs contraints
- Stratégies de démarrage sécurisé et d'exécution de confiance
- Authentification et autorisation entre les nœuds
Optimisation des performances pour les charges de travail au niveau du bord
- Réduction de la latence grâce à des stratégies de déploiement
- Considérations sur le stockage et le cache
- Ajustement des ressources de calcul pour l'efficacité de l'inférence
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des applications conteneurisées
- Une expérience en administration Kubernetes
- Une familiarité avec les concepts de calcul au niveau du bord
Public visé
- Ingénieurs IoT déployant des dispositifs distribués
- Développeurs natifs cloud construisant des applications intelligentes
- Architectes du bord concevant des environnements connectés
Nos clients témoignent (5)
Interactivité, pas de lecture de diapositives toute la journée
Emilien Bavay - IRIS SA
Formation - Kubernetes Advanced
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il était patient et comprenait que nous prenions du retard
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Formation - Deploying Kubernetes Applications with Helm
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La formation était plus pratique
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Formation - Kubernetes on AWS
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Apprendre sur Kubernetes.
Felix Bautista - SGS GULF LIMITED ROHQ
Formation - Kubernetes on Azure (AKS)
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Cela a fourni de solides bases pour Docker et Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Formation - Docker (introducing Kubernetes)
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