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Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI und Kubernetes

  • Das Rolle von KI am Edge-Netzwerk verstehen
  • Kubernetes als Orchestrierungsinstrument für verteilte Umgebungen
  • Typische Anwendungsbeispiele in verschiedenen Branchen

Kubernetes-Distributionen für Edge-Umgebungen

  • Vergleich von K3s, MicroK8s und KubeEdge
  • Installations- und Konfigurationsworkflows
  • Knotenanforderungen und Bereitstellungsmodelle

Architekturen für Edge-AI-Bereitstellungen

  • Zentralisierte, dezentrale und hybride Edge-Modelle
  • Ressourcenzuweisung über ressourcenbeschränkte Knoten hinweg
  • Mehrknoten- und Remote-Cluster-Topologien

Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen am Edge-Netzwerk

  • Paketeren von Inferenz-Workloads mit Containern
  • Nutzung von GPU- und Beschleunigerhardware, sofern verfügbar
  • Verwaltung von Modell-Updates auf verteilten Geräten

Kommunikations- und Konnektivitätsstrategien

  • Bewältigung intermittierender und instabiler Netzwerkbedingungen
  • Synchronisationstechniken für Edge-zu-Cloud-Daten
  • Nachrichtenwarteschlangen und protocolbezogene Überlegungen

Beobachtbarkeit und Überwachung am Edge-Netzwerk

  • Lichtgewichtige Überwachungsansätze
  • Erfassung von Telemetriedaten von Remote-Knoten
  • Fehlerbehebung verteilter Inferenz-Workflows

Sicherheit bei Edge-AI-Bereitstellungen

  • Schutz von Daten und Modellen auf beschränkten Geräten
  • Sicheres Booten und Strategien für vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen
  • Authentifizierung und Autorisierung über Knoten hinweg

Performance-Optimierung für Edge-Workloads

  • Reduzierung der Latenz durch Bereitstellungsstrategien
  • Betrachtungen zu Speicherung und Caching
  • Anpassung der Compute-Ressourcen für Inferenz-Effizienz

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse zu containerisierten Anwendungen
  • Erfahrung in der Kubernetes-Administration
  • Vertrautheit mit Konzepten des Edge Computing

Zielgruppe

  • IoT-Ingenieure, die verteilte Geräte bereitstellen
  • Cloud-native-Entwickler, die intelligente Anwendungen bauen
  • Edge-Architekten, die vernetzte Umgebungen gestalten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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