數(shù)字化轉(zhuǎn)型新支點(diǎn)——云原生體系化培訓(xùn)整體方案
數(shù)字化轉(zhuǎn)型新支點(diǎn)——云原生體系化培訓(xùn)整體方案詳細(xì)內(nèi)容
數(shù)字化轉(zhuǎn)型新支點(diǎn)——云原生體系化培訓(xùn)整體方案
目 錄
1.1培訓(xùn)背景...?2
1.2培訓(xùn)目標(biāo)...?2
1.3教學(xué)計(jì)劃...?3
1.4具體課程方案（含課程大綱）...?4
課程一：云原生概論（1天）...?4
課程二：Kubernetes（K8s）基礎(chǔ)及企業(yè)級(jí)應(yīng)用（2天）...?6
課程三：Kubernetes（K8s）進(jìn)階及開發(fā)（2天）...?8
課程四：云原生應(yīng)用架構(gòu)、微服務(wù)治理及服務(wù)網(wǎng)格（2天）...?11
課程五：將云原生能力延伸到邊緣（1天）...?13
課程六：基于云原生的AI應(yīng)用開發(fā)與交付（1天）...?14
課程七：項(xiàng)目模擬實(shí)踐與研討（1天）...?16
1.1培訓(xùn)背景
云計(jì)算技術(shù)經(jīng)過近十年的發(fā)展，已經(jīng)在各行各業(yè)產(chǎn)生了廣泛而深刻的影響。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，應(yīng)用系統(tǒng)的復(fù)雜性和規(guī)模日益增加，已有的云平臺(tái)不能滿足大規(guī)模復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)、部署和運(yùn)維的需求。在這個(gè)背景下，Google等公司總結(jié)大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及底層支撐平臺(tái)的開發(fā)和運(yùn)維的經(jīng)驗(yàn)，沉淀并開源了一系列技術(shù)，提出了以容器和微服務(wù)為基礎(chǔ)的云原生計(jì)算（Cloud Native Computing）體系。
如今云原生模式和技術(shù)已經(jīng)在諸多數(shù)字化組織和互聯(lián)網(wǎng)公司到了成功應(yīng)用，也被推廣到了邊緣計(jì)算和AI領(lǐng)域。相比傳統(tǒng)IT和傳統(tǒng)云技術(shù)，云原生技術(shù)能幫助用戶突破IT復(fù)雜性瓶頸，給開發(fā)和運(yùn)維帶來十倍甚至百倍的效能提升。
然而，新技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展總伴隨著認(rèn)知和技能的更新，由于云原生體系對(duì)IT開發(fā)和運(yùn)維效能帶來的巨大提升效果，同時(shí)各行業(yè)數(shù)字化愈發(fā)深入，IT在組織業(yè)務(wù)開展中的作用越來越大，理解云原生模式掌握云原生技術(shù)的組織，將在未來形成巨大的優(yōu)勢(shì)，相反，對(duì)云原生缺乏了解的組織將面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。
云原生被認(rèn)為是會(huì)顛覆軟件行業(yè)、甚至將深刻影響云計(jì)算行業(yè)的一類技術(shù)。Gartner預(yù)測(cè)，到2022年全球會(huì)有75%的企業(yè)會(huì)使用基于容器的云原生技術(shù)構(gòu)建它們的應(yīng)用系統(tǒng)。IDC預(yù)測(cè)，未來5年企業(yè)將使用原生工具和方法構(gòu)建5億個(gè)應(yīng)用，相當(dāng)于過去40年所構(gòu)建的應(yīng)用的總和。可以佐證這些預(yù)測(cè)的是，越來越多的企業(yè)選擇擁抱云原生技術(shù)，來加速其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。
為了助力客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更新對(duì)云原生體系的認(rèn)知，掌握相關(guān)技術(shù)，在未來繼續(xù)取得領(lǐng)先地位，我們?cè)O(shè)計(jì)了這套培養(yǎng)方案。
1.2培訓(xùn)目標(biāo)
該人才培養(yǎng)方案的目標(biāo)概括為四個(gè)方面：
1.?理解“云原生”概念的內(nèi)涵和外延，深入理解“云原生”是如何助力數(shù)字化、智能化的。踐行“云原生”，除了技術(shù)以外，還需要組織轉(zhuǎn)型方能更有效果。
2.?掌握“云原生”相關(guān)技術(shù)，包括容器、K8s、微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、微服務(wù)治理、服務(wù)網(wǎng)格等，具備運(yùn)用“云原生”模式與技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)問題的能力。
3.?了解“云原生”和更大的云計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)和未來趨勢(shì)。
1.3教學(xué)計(jì)劃
本系列課程總共由7門課程組成：
NO. | 課程名稱 | 課程天數(shù) |
1 | 云原生概述 | 1天 |
2 | Kubernetes（K8s）基礎(chǔ)及企業(yè)級(jí)應(yīng)用 | 2天 |
3 | Kubernetes（K8s）進(jìn)階及開發(fā) | 2天 |
4 | 云原生應(yīng)用架構(gòu)、微服務(wù)治理及服務(wù)網(wǎng)格 | 3天 |
5 | 將云原生能力延伸到邊緣 | 1天 |
6 | 基于云原生的AI應(yīng)用開發(fā)與交付 | 1天 |
7 | 項(xiàng)目模擬實(shí)踐與研討 | 2天 |
1.4具體課程方案（含課程大綱）
課程一：云原生概論（1天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?深入理解“云原生”的概念，以及數(shù)字化、智能化、互聯(lián)網(wǎng)化與“云原生”的關(guān)系。。
2.?理解微服務(wù)架構(gòu)的原理、給用戶帶來的價(jià)值和問題，了解典型的微服務(wù)治理技術(shù)和服務(wù)網(wǎng)格。
3.?理解容器和容器編排技術(shù)的原理和價(jià)值，了解Docker等典型的容器技術(shù)和Kubernetes（K8s）容器編排框架。
4.?了解DevOps方法與技術(shù)，了解云原生領(lǐng)域的新技術(shù)。
5.?了解組織在云原生技術(shù)落地及價(jià)值實(shí)現(xiàn)中除了技術(shù)還需要做哪些事情。
【建議受眾】
企業(yè)高管
研發(fā)總監(jiān)
運(yùn)維總監(jiān)
開發(fā)、運(yùn)維等技術(shù)團(tuán)隊(duì)各級(jí)負(fù)責(zé)人和骨干
業(yè)務(wù)骨干
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? 上午 ? | 1. “云原生”應(yīng)運(yùn)而生 1.1 “數(shù)智化”轉(zhuǎn)型給IT系統(tǒng)帶來的新挑戰(zhàn) 1.2 “云原生”的概念和內(nèi)涵 1.3 “云原生”落地典型案例 ? 2. ?微服務(wù)架構(gòu)，釋放開發(fā)生產(chǎn)力 2.1 ?從單體應(yīng)用到微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用 2.2 ?微服務(wù)架構(gòu)帶來的收益和新問題 2.3 ?微服務(wù)治理框架和服務(wù)網(wǎng)格 ? 3. ?容器平臺(tái)，賦能云上應(yīng)用的全生命周期運(yùn)維 3.1 IT架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)給運(yùn)維帶來的新挑戰(zhàn) 3.2 Docker和Kubernetes實(shí)現(xiàn)云上應(yīng)用的敏捷部署和自動(dòng)化運(yùn)維 3.3 ?容器技術(shù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和Docker的替代方案 |
? 下午 ? | 4. DevOps，打通開發(fā)-運(yùn)維，規(guī)范流程，提升效能 4.1 ?云原生應(yīng)用的開發(fā)-運(yùn)維-迭代全流程及其中的瓶頸 4.2 DevOps打通開發(fā)與運(yùn)維 4.3 DevOps提升測(cè)試效率----- ? 5. ?云原生體系的新技術(shù)新趨勢(shì) 5.1 Serverless無服務(wù)器架構(gòu) 5.2 ?云邊協(xié)同 5.3 ?支持AI的云原生技術(shù) ? 6. ?技術(shù)之外 6.1 ?云原生技術(shù)落地對(duì)組織架構(gòu)和組織能力的要求 6.2 “云原生計(jì)算基金會(huì)”（CNCF）簡(jiǎn)介 |
課程二：Kubernetes（K8s）基礎(chǔ)及企業(yè)級(jí)應(yīng)用（2天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?了解Docker等容器技術(shù)和Kubernetes（K8s）容器編排框架的概念、起源和發(fā)展
2.?理解Docker及其鏡像的原理，掌握基本操作
3.?深入理解Kubernetes（K8s）的架構(gòu)和原理
4.?掌握如何基于容器和K8s開發(fā)、部署和運(yùn)維應(yīng)用
5.?理解K8s網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的原理，了解典型的實(shí)現(xiàn)方案，掌握K8s網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)管理的方法
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、IT基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)運(yùn)維工程師
3.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
4. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? Day 1 上午 ? | 1. ?容器與容器編排技術(shù)概述 1.1 ?容器技術(shù)的發(fā)展與Docker 1.2 ?事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的容器集群與容器編排平臺(tái) —— Kubernetes（K8s） 1.3 OCI標(biāo)準(zhǔn)與CRI標(biāo)準(zhǔn) ? 2. Docker簡(jiǎn)介 2.1 Docker的原理 2.2 Docker常用操作及應(yīng)用 2.3 Docker鏡像及其構(gòu)建 |
? Day 1 下午 ? | 3. K8s的架構(gòu)及安裝部署 3.1 K8s的架構(gòu) 3.2 K8s的自動(dòng)化部署工具 3.3 ?單節(jié)點(diǎn)K8s環(huán)境安裝 3.4 ?生產(chǎn)級(jí)別K8s集群的部署架構(gòu) ? 4. K8s的基本應(yīng)用 4.1 Kubectl命令行配置及使用 4.2 Yaml資源編排文件 4.3 Pod的概念及管理 4.4 ?重啟策略+健康檢查實(shí)現(xiàn)應(yīng)用自修復(fù) 4.5 Pod的調(diào)度 |
? Day 2 上午 ? | 5. K8s中的工作負(fù)載 5.1 K8s的控制器模型 5.2 Deployment 5.3 Stateful Set 5.4 Daemon Set 5.5 Job和Cron Job ? 6. Service和Ingress 6.1 Service的概念和基本使用 6.2 Service實(shí)現(xiàn)原理 6.3 ?部署和使用Ingress Controller能力 |
? Day 2 下午 ? | 7. K8s?的網(wǎng)絡(luò) 7.1 K8s的網(wǎng)絡(luò)模型 7.2 K8s的網(wǎng)絡(luò)南向接口標(biāo)準(zhǔn)CNI 7.3 ?典型的K8s網(wǎng)絡(luò)方案：Calico、Flannel及其他 7.4 ?實(shí)現(xiàn)虛機(jī)/物理機(jī)與K8s容器IP直通 ——?需求、問題及解決方法 ? 8. K8s?的存儲(chǔ) 8.1 K8s?中使用存儲(chǔ)的幾種模式和應(yīng)用場(chǎng)景 8.2 PV、PVC詳解 8.3 K8s的存儲(chǔ)南向接口標(biāo)準(zhǔn)CSI及存儲(chǔ)類別、存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)供給 8.4 IaaS上搭建K8s平臺(tái)常見的存儲(chǔ)問題及解決方法 |
課程三：Kubernetes（K8s）進(jìn)階及開發(fā)（2天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?掌握如何基于K8s配置和管理分布式應(yīng)用
2.?掌握使用Helm在K8s上交付復(fù)雜應(yīng)用
3.?理解Operator模式，掌握K8s擴(kuò)展開發(fā)技術(shù)
4.?掌握K8s的系統(tǒng)監(jiān)控、日志歸集和管理
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
3.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、IT基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)運(yùn)維工程師
4. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? Day 1 上午 ? | 1. K8s中的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和配置管理 1.1 K8s中服務(wù)名稱解析及其實(shí)現(xiàn)原理 1.2 ?使用ConfigMap保存和管理應(yīng)用的配置信息 1.3 ?使用Secret保存和管理應(yīng)用的敏感信息 ? 2. ?在K8s中的彈性伸縮 2.1 Pod水平擴(kuò)縮及其自動(dòng)化（HPA） 2.2 ?定義HAP的擴(kuò)縮指標(biāo) 2.3 K8s Node自動(dòng)擴(kuò)容與下線（縮容） ? 3. ?基于K8s部署和管理有狀態(tài)服務(wù) 3.1 ?部署單實(shí)例有狀態(tài)服務(wù) 3.2 ?基于StatefulSet部署和管理有狀態(tài)服務(wù) 3.3 StatefulSet的原理和注意事項(xiàng) 3.4 StatefulSet的擴(kuò)縮 |
? Day 1 下午 ? | ? 4. Helm部署和管理一個(gè)復(fù)雜應(yīng)用 4.1 ?為什么需要Helm及Helm的發(fā)展 4.2 Helm基本應(yīng)用 4.3 Helm Chart模板編寫基礎(chǔ) 4.4 ?開發(fā)一個(gè)Helm Chart ? 5. Oprator模式及K8s擴(kuò)展開發(fā) 5.1 K8s自有Controller的不足及Operator模式的產(chǎn)生與發(fā)展 5.2 ?通過CRD擴(kuò)展K8s的資源類型 5.3 ?基于Kubebuilder開發(fā)Operator實(shí)現(xiàn)自定義資源的操作與維護(hù) 5.4 Kubebuilder與其他Operator開發(fā)框架的比較 5.5 Operator與Helm的比較和應(yīng)用場(chǎng)景選擇 |
? Day 2 上午 ? | 6. ?為K8s配置企業(yè)級(jí)監(jiān)控、日志與鏡像倉庫 6.1 ?基于Prometheus監(jiān)控K8s Pod、Node等資源的各項(xiàng)指標(biāo) 6.2 ?使用Grafana實(shí)現(xiàn)K8s監(jiān)控指標(biāo)的圖形化展現(xiàn) 6.3 ?基于ELK（Elastic Stack）收集容器標(biāo)準(zhǔn)輸出日志 6.4 ?基于ELK（Elastic Stack）收集容器內(nèi)的日志文件 6.5 ?使用Harbor鏡像倉庫 6.6 ?使用Harbor作為Helm Chart倉庫 |
? Day 2 下午 ? | 7. ?案例實(shí)踐： 模擬一個(gè)分布式應(yīng)用（微服務(wù)架構(gòu)）項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)在K8s中的 |
課程四：云原生應(yīng)用架構(gòu)、微服務(wù)治理及服務(wù)網(wǎng)格（2天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?深入理解微服務(wù)架構(gòu)的發(fā)展、價(jià)值，帶來的新問題及解決思路
2.?理解微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)原則
3.?掌握基于Spring Cloud微服務(wù)治理框架進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)的方法和技術(shù)
4.?深入理解服務(wù)網(wǎng)格的原理，掌握如何基于服務(wù)網(wǎng)格進(jìn)行服務(wù)治理
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
3.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、平臺(tái)運(yùn)維工程師
4. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? Day 1 上午 ? | ? 1. ?微服務(wù)架構(gòu)與（微）服務(wù)治理平臺(tái) 1.1 ?從單體架構(gòu)（三層架構(gòu)）向微服務(wù)架構(gòu)的演進(jìn) 1.2 ?微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)原則 1.3 ?微服務(wù)架構(gòu)帶來的新問題及服務(wù)治理平臺(tái)的作用 ? 2. SpringCloud微服務(wù)治理框架 2.1 SpringCloud整體介紹 2.2 ?服務(wù)注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)與負(fù)載分發(fā) |
? Day 1 下午 ? | ? 2. SpringCloud微服務(wù)治理框架（續(xù)） 2.3 ?服務(wù)網(wǎng)關(guān) 2.4 ?分布式應(yīng)用的配置 2.5 ?調(diào)試與監(jiān)控微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用 ——?調(diào)用鏈跟蹤 2.6 ?防止雪崩 ——?熔斷與限流 |
? Day 2 上午 ? | ? 3. ?服務(wù)網(wǎng)格與Istio 1.1 ?傳統(tǒng)微服務(wù)治理方案的問題 1.2 ?解決之道：服務(wù)網(wǎng)格 1.3 ?基于K8s的典型服務(wù)網(wǎng)格方案：Isitio概述 1.4 ?在K8s中部署Istio 1.5 Istio Sidecar注入和應(yīng)用基本管理 1.6 ?服務(wù)網(wǎng)關(guān) 1.7藍(lán)綠、滾動(dòng)、金絲雀、ABTest發(fā)布 1.8 ?調(diào)用鏈跟蹤和應(yīng)用流量可視化 1.9 Istio中的限流與熔斷 |
? Day 2 下午 ? | ? 4. ?進(jìn)階問題 4.1 “分布式事務(wù)”與“分布式應(yīng)用的事務(wù)” 4.2 ?將SpringCloud與K8s結(jié)合 4.3 ?適用于Go、Python和 .Net的微服務(wù)治理方案 4.4 ?傳統(tǒng)微服務(wù)治理與服務(wù)網(wǎng)格方案的選擇和過渡 |
課程五：將云原生能力延伸到邊緣（1天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?了解邊緣計(jì)算，深入理解云-邊協(xié)同的概念、應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)需求
2.?深入理解將云原生延伸到邊緣的主要技術(shù)方案
3.?掌握基于云原生技術(shù)開發(fā)邊緣應(yīng)用和云-邊協(xié)同應(yīng)用的方法
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
3.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、IT基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)運(yùn)維工程師
4. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? 上午 ? | 1. ?邊緣計(jì)算以及為什么需要云原生能力 1.1 ?邊緣計(jì)算的概念和分類 1.2 ?云-邊協(xié)同的應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)需求 1.3 ?為什么要“將云原生能力延伸到邊緣” 1.4 ?在邊緣提供云原生能力的兩類典型技術(shù)路徑 ? 2. ?基于K8s Node拉遠(yuǎn)的方案 2.1 K8s Node拉遠(yuǎn)方案的需求和實(shí)現(xiàn)原理分析 2.2 K8s Node拉遠(yuǎn)方案的典型實(shí)現(xiàn) —— KubeEdge概述 2.3 KubeEdge的云端組件架構(gòu)與云邊協(xié)同原理 2.4 KubeEdge的邊緣組件架構(gòu)與邊緣自治原理 2.5 KubeEdge中的設(shè)備管理與編程 2.6 KubeEdge EdgeMesh?將服務(wù)網(wǎng)格延伸到邊緣 |
? 下午 ? | 3. ?基于K8s集群小型化的方案 3.1 K3s的架構(gòu)和原理 3.2 K3s的部署與應(yīng)用 3.3 K3s與K8s集群串聯(lián) 3.4 ?大量K8s（K3s）集群的管理 ? 4. ?進(jìn)階話題 4.1 ?兩類技術(shù)方案的對(duì)比和未來演進(jìn) 4.2 StarlingX等其他邊緣云/分布式云方案 4.3 5G發(fā)展給邊緣云/分布式云帶來的新產(chǎn)業(yè)空間 |
課程六：基于云原生的AI應(yīng)用開發(fā)與交付（1天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
1.?了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
2.?深入理解AI應(yīng)用的開發(fā)、訓(xùn)練和部署全過程對(duì)容器等云原生技術(shù)的需求
3.?掌握如何基于云原生平臺(tái)進(jìn)行分布式訓(xùn)練
4.?掌握基于云原生平臺(tái)進(jìn)行AI應(yīng)用開發(fā)和部署的方案
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
3. AI算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家
4.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、IT基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)運(yùn)維工程師
5. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
【課程大綱】
時(shí)間 | 內(nèi)容 |
? 上午 ? | 1. ?人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1 ?我們正處于人工智能的第三次浪潮中 1.2 ?人工智能 -?機(jī)器學(xué)習(xí) -?深度學(xué)習(xí) 1.3 ?中國人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀 1.4 ?數(shù)據(jù)-算法-算力是現(xiàn)代人工智能的三大關(guān)鍵要素 ? 2. ?深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與應(yīng)用概述 2.1 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練的基本原理 2.2 ?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的編程框架 —— TensorFlow、Keras及其他 2.4 ?機(jī)器學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練原理與實(shí)操 ? 3. ?基于K8s解決分布式訓(xùn)練場(chǎng)景中的實(shí)際問題 3.1 TensorFlow多業(yè)務(wù)分布式訓(xùn)練面對(duì)的問題分析 3.2基于 TFjob / tf-operator?在K8s上實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)共享資源分布式學(xué)習(xí) |
? 下午 ? | ? 4. ?基于KubeFlow以云原生的方式開發(fā)和交付AI應(yīng)用 4.1 AI模型從研發(fā)到上線再到迭代的全流程 4.2 ?云原生技術(shù)簡(jiǎn)化AI應(yīng)用開發(fā)和交付 4.3 KubeFlow的組件和整體架構(gòu) 4.4 KubeFlow的安裝部署 4.5 KubeFlow Notebook Server 4.6 ?基于KubeFlow Katib實(shí)現(xiàn)超參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)的搜索和優(yōu)化 4.7 ?使用KubeFlow Pipeline實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的持續(xù)迭代研發(fā)和部署 4.8 ?使用KubeFlow KFServing實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的上線交付 |
課程七：項(xiàng)目模擬實(shí)踐與研討（1天）
【主要內(nèi)容和目標(biāo)】
以實(shí)際項(xiàng)目為背景，分組進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、部分代碼開發(fā)、部署上線及運(yùn)維?？偨Y(jié)項(xiàng)目心得，討論在實(shí)際工作中如何應(yīng)用云原生技術(shù)提升開發(fā)、交付和運(yùn)維效能。
【建議受眾】
1.?系統(tǒng)架構(gòu)師、應(yīng)用架構(gòu)師、云平臺(tái)架構(gòu)師
2.?研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用開發(fā)工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師
3.?運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用運(yùn)維工程師、IT基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)運(yùn)維工程師
4. QA、項(xiàng)目管理經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理
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