Hệ thống đám mây đáng tin cậy và nền tảng học máy

Xây dựng các ứng dụng hiện đại đòi hỏi kết hợp cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng với các mô hình học máy thông minh, nhưng giữ cho các hệ thống này đáng tin cậy là một thách thức lớn. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của điện toán đám mây, cơ sở dữ liệu phân tán và các hoạt động học máy (MLOps) để giúp bạn thiết kế các hệ thống bền vững, chịu lỗi.\n\nBạn sẽ học được gì:\n- Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của độ tin cậy đám mờ, khả năng sử dụng cao và chịu lỗ hổng.\n- Tìm hiểu phân tán Kiến trúc cơ sở dữ liệu và cách họ quản lý tính nhất quán và sao chép dữ kiện.\n- Học các luồng công việc học máy cơ bản và chuyển đổi chúng thành các môi trường sản xuất đáng tin cậy.\n - Ứng dụng các khái niệm MLOps cơ bản để giám sát, phiên bản và duy trì hiệu suất mô hình theo thời gian.\n giải quyết các nút thắt hệ thống.\n- Thực hành thiết kế cài đặt đám mây chịu lỗi thông qua các kịch bản viết từng bước và các bài tập kiến trúc.\n\nBắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và nền tảng đám mờ, bạn sẽ tiến triển thông qua thiết kế hệ thống phân tán và mô hình triển khai học máy thực tế. Lớp học này hoàn hảo cho người mới bắt đầu, nhà phát triển phần mềm, hoặc chuyên gia dữ liệu tham vọng muốn hiểu cách cơ sở hạ tầng đám mây và học máy giao nhau đáng tin cậy, không có điều kiện tiên quyết. Bắt đầu đọc hôm nay để nắm vững những điều cơ bản của các hệ thống học máy và đám mây đáng tin cậy.