Kubernetes kompakt!

Ob kleine Startups oder grosse Konzerne – viele Unternehmen verlassen sich immer mehr auf Kubernetes. Skalierbare Systeme mit Cloud-Technologien zu realisieren liegt auf der Hand.

Um zukunftsfähige, flexible und veränderbare Systeme zu schaffen, ist das Orchestrationssystem Kubernetes geschaffen worden. Es bietet Flexibilität, zahlreiche Lösungen für die Orchestrierung von Software, ist enorm verbreitet und das aktivste Projekt der CNCF. Dieser Kubernetes-Workshop vermittelt erste praktische Erfahrungen, verschafft einen High-Level-Überblick über die Möglichkeiten von Kubernetes und weiteren CNCF-Projekten.

Agenda
  • ab 08.00 Registrierung und Begrüßungskaffee

  • 09.00: Beginn

  • 10.45 - 11.15: Kaffeepause

  • 12.30 - 13.30: Mittagspause

  • 14.45 - 15.00: Kaffeepause

  • ca. 16 Uhr: Ende

Technische Anforderungen

  • Um praktisch mitarbeiten zu können, bringst Du bitte ein Notebook mit.

  • Du benötigst darüber hinaus folgende Software auf dem Notebook:

    • ein SSH-Client (ssh oder Putty)

    • Aktueller Chrome

    • Email Client für die Registrierung des Workshop Chat Servers

Falls Sie ein Gerät Ihrer Firma verwenden, überprüfen Sie vorher bitte, ob eines der folgenden, gelegentlich vorkommenden Probleme bei Ihnen auftreten könnte:

  • Workshop-Teilnehmer hat keine Administrator-Rechte

  • Corporate Laptops mit übermäßig penibler Sicherheitssoftware

  • Gesetzte Corporate-Proxies, über die man in der Firma kommunizieren muss, die aber in einer anderen Umgebung entsprechend nicht erreicht werden.

Vorkenntnisse

* Gute Kenntnisse über Container, Cloud und Docker.
* Erste Erfahrungen mit Microservices.
* Linux Shell.

Lernziele

* Die Möglichkeiten von Kubernetes näherbringen
* Konzepte vermitteln, wie ein Entwickler mit Kubernetes am besten umgeht
* Aufbau einer einfachen Microservices-Architektur mit Kubernetes
* Package Management mit Helm verwenden
* Feedback mit Prometheus gestalten

 

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

 

Peter Rossbach Peter Rossbach ist Gründer der bee42, System Architect, DevOps Advokat, Cloud Native Engineer, Apache Member, Apache Tomcat Committer und Infracoder und kann dementsprechend auf eine langjährige und bemerkenswerte Erfahrung zurückgreifen. Mit seinen Fähigkeiten inspiriert er die bee42-Crew und verbessert Systeme mit Leidenschaft.

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