Observability für Microservices-Umgebungen

Anwendungen müssen Status- und Laufzeitinformationen bereitstellen, damit Fehler erkannt und analysiert werden können. Verteilte und dynamische Microservices-Umgebungen müssen dies standardisiert umsetzen, damit ein effizienter Betrieb möglich ist.

Dieser Vortrag stellt die vier Bereiche vor, die zur Beobachtbarkeit (Observability) dazugehören: Statusinformationen, Logs, Metriken und Traces. Technologiebeispiele zu Spring Boot Actuator, Log4j, Micrometer und Prometheus zeigen, wie die Konzepte praktisch umgesetzt werden können.

Vorkenntnisse

* Erste Erfahrungen mit der Überwachung von produktiven Anwendungen.
* Erste Erfahrungen mit Microservices.

Lernziele

* Wie helfen die einzelnen Bereiche, Probleme zu erkennen und zu analysieren?
* Wie können Daten standardisiert bereitgestellt, gesammelt und aggregiert werden?

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Alexander Schwartz Alexander Schwartz ist Principal IT Consultant bei der msg systems ag. Er ist seit über 15 Jahren Jahren in der Webentwicklung tätig und schätzt produktive Arbeitsumgebungen, agile Projekte und automatisierte Tests. Bei Konferenzen und User Groups spricht er über Dinge, die ihn begeistern.

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