AppDynamics Monitoring para aplicativos de aprendizado de máquina

A implantação de modelos de machine learning na produção é apenas o primeiro passo; manter sua integridade, desempenho e precisão em tempo real é onde o verdadeiro desafio começa. Este curso baseado em texto apresenta os fundamentos do monitoramento de desempenho de aplicativos usando o AppDynamics, especificamente adaptado para fluxos de trabalho de machine learning. Você passará de entender os conceitos básicos de monitoramento para rastrear ativamente a integridade do sistema, detectar a deriva de dados e diagnosticar gargalos de desempenho em pipelines de machine learning ao vivo. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de APM e como o AppDynamics se encaixa nos pipelines MLOps modernos. - Configure linhas de base de desempenho para detectar anomalias e problemas de latência nas previsões do modelo. - Monitorar a utilização de recursos do sistema, incluindo CPU, memória e chamadas de banco de dados para serviços de ML. - Acompanhe as principais métricas específicas de ML, como deriva de dados, degradação de modelo e latência de inferência. - Analise instantâneos de transação para solucionar solicitações lentas de API e execuções de modelo com falha. - Configure alertas e regras de integridade para identificar proativamente problemas de produção antes que eles afetem os usuários. O curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos do monitoramento de desempenho de aplicativos, antes de orientá-lo através de cenários práticos para configurar painéis, analisar métricas e solucionar problemas de sistemas de ML. Projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e aspirantes a profissionais de MLOps, este guia não requer experiência prévia com o AppDynamics. Comece a ler hoje mesmo para criar implementações de machine learning confiáveis e de alto desempenho.