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Temario del curso

Introducción al AI en el Edge y Kubernetes

  • Comprensión del papel de la IA en el edge
  • Kubernetes como orquestador para entornos distribuidos
  • Casos de uso típicos en diversas industrias

Distribuciones de Kubernetes para entornos perimetrales (edge)

  • Comparación de K3s, MicroK8s y KubeEdge
  • Flujos de trabajo de instalación y configuración
  • Requisitos de los nodos y patrones de implementación

Arquitecturas para la implementación de AI en el edge

  • Modelos de edge centralizados, descentralizados e híbridos
  • Asignación de recursos entre nodos con restricciones
  • Topologías de clústeres remotos y multinode

Implementación de modelos de aprendizaje automático en el edge

  • Empaquetado de cargas de trabajo de inferencia con contenedores
  • Uso de hardware GPU y aceleradores cuando estén disponibles
  • Gestión de actualizaciones de modelos en dispositivos distribuidos

Estrategias de comunicación y conectividad

  • Manejo de condiciones de red intermitentes e inestables
  • Técnicas de sincronización para datos entre edge y la nube
  • Consideraciones sobre colas de mensajes y protocolos

Visibilidad y monitorización en el edge

  • Enfoques ligeros de monitorización
  • Recopilación de telemetría desde nodos remotos
  • Depuración de flujos de trabajo de inferencia distribuida

Seguridad para implementaciones de AI en el edge

  • Protección de datos y modelos en dispositivos con restricciones
  • Arranque seguro y estrategias de ejecución confiable
  • Autenticación y autorización entre nodos

Optimización del rendimiento para cargas de trabajo en el edge

  • Reducción de la latencia mediante estrategias de implementación
  • Consideraciones sobre almacenamiento y caché
  • Ajuste de recursos informáticos para la eficiencia de la inferencia

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aplicaciones en contenedores
  • Experiencia con la administración de Kubernetes
  • Conocimiento de los conceptos de computación perimetral (edge computing)

Público objetivo

  • Ingenieros de IoT que despliegan dispositivos distribuidos
  • Desarrolladores nativos de la nube que construyen aplicaciones inteligentes
  • Arquitectos de edge diseñando entornos conectados
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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