Ponte en Contacto
 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a la IA perimetral y Kubernetes

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

Distribuciones de Kubernetes para Entornos Perimetrales

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

Arquitecturas para la Implementación de IA Perimetral

  • Modelos perimetrales centralizados, descentralizados e híbridos
  • Asignación de recursos en nodos con recursos limitados
  • Topologías de clúster multinodo y remoto

Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático en el Borde

  • Empaquetamiento de cargas de trabajo de inferencia con contenedores
  • Uso de hardware de 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 borde y nube
  • Consideraciones sobre colas de mensajes y protocolos

Observabilidad y Monitoreo en el Borde

  • Enfoques de monitoreo ligero
  • Recopilación de telemetría de nodos remotos
  • Depuración de flujos de trabajo de inferencia distribuidos

Seguridad para Implementaciones de IA Perimetral

  • Protección de datos y modelos en dispositivos con recursos limitados
  • Estrategias de arranque seguro y ejecución confiable
  • Autenticación y autorización entre nodos

Optimización del Rendimiento para Cargas de Trabajo Perimetrales

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aplicaciones contenerizadas
  • Experiencia en administración de Kubernetes
  • Conocimiento de los conceptos de computación perimetral

Público Objetivo

  • Ingenieros de IoT que implementan dispositivos distribuidos
  • Desarrolladores nativos de la nube que construyen aplicaciones inteligentes
  • Arquitectos perimetrales que diseñan entornos conectados

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas