Kubernetes oder das Ende des klassischen Config-Managements

Noch immer werden gerade noch gehypte und schon quasi klassische Config-Management-Tools wie Ansible, Puppet, Salt und Chef verwendet, um Kubernetes zu betreiben.

Warum ist das unnötig, wenn nicht sogar falsch?

Wir schauen uns einen Vorschlag an, wie wir auf die klassischen Config-Management-Tools verzichten können. Wir betrachten den Unterschied von Deployment und Lifecycle-Management.

Vorkenntnisse

* Etwas Ahnung, wie Kubernetes aufgebaut ist und wie es verwendet wird.
* Etwas Erfahrung mit einem Config-Management-Tool.

Lernziele

* Neue Möglichkeiten kennenlernen, wie Kubernetes ausgerollt und betrieben werden kann.

 

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

 

Erkan Yanar Erkan Yanar beschäftigt sich seit dem letzten Jahrtausend mit Linux. Er ist freiberuflicher Consultant mit dem Schwerpunkten MySQL, LXC/Docker, DevOps, K8s und OpenStack. Wenn nicht bei einem Kunden veröffentlicht er in Fachzeitschriften oder hält Vorträge auf Konferenzen.

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