Plan du cours
Introduction à l'Edge AI et à Kubernetes
- Comprendre le rôle de l'IA en périphérie
- Kubernetes en tant qu'orchestrateur pour les environnements distribués
- Cas d'usage typiques dans divers secteurs
Distributions Kubernetes pour les environnements Edge
- Comparaison de K3s, MicroK8s et KubeEdge
- Workflows d'installation et de configuration
- Exigences des nœuds et patterns de déploiement
Architectures pour le déploiement de l'Edge AI
- Modèles Edge centralisés, décentralisés et hybrides
- Allocation des ressources sur des nœuds à ressources limitées
- Topologies multi-nœuds et clusters distants
Déploiement de modèles d'apprentissage automatique en périphérie
- Conditionnement des charges de travail d'inférence avec des conteneurs
- Utilisation du matériel GPU et des accélérateurs, lorsque disponibles
- Gestion des mises à jour des modèles sur des dispositifs distribués
Stratégies de communication et de connectivité
- Prise en charge des conditions réseau intermittentes et instables
- Techniques de synchronisation des données Edge-to-cloud
- Files d'attente de messages et considérations protocolaires
Observabilité et surveillance en périphérie
- Approches de monitoring légères
- Collecte de télémétrie depuis des nœuds distants
- Débogement des workflows d'inférence distribués
Sécurité des déploiements Edge AI
- Protection des données et des modèles sur des dispositifs aux ressources limitées
- Stratégies de démarrage sécurisé et d'exécution de confiance
- Authentification et autorisation entre les nœuds
Optimisation des performances pour les charges de travail Edge
- Réduction de la latence grâce aux stratégies de déploiement
- Considérations relatives au stockage et au cache
- Ajustement des ressources de calcul pour l'efficacité de l'inférence
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des applications conteneurisées
- Une expérience en administration Kubernetes
- Une familiarité avec les concepts du computing en périphérie
Public cible
- Ingénieurs IoT déployant des dispositifs distribués
- Développeurs cloud-native concevant des applications intelligentes
- Architectes Edge concevant des environnements connectés
Nos clients témoignent (3)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Formation - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
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Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
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