CF³– Combining the Power of Cloud Foundry and Kubernetes [Sponsored Talk]

Heutzutage werden - mit unterschiedlichem Durchdringungsgrad - drei container-basierte Compute Modelle eingesetzt: "klassische" Container (Docker, Kubernetes); PaaS-Umgebungen (Cloud Foundry, Heroku) und Cloud Functions (Lamda, OpenWhisk). Leider mit entsprechenden Folgen für Developer und Operator: Unterschiedliche Technologien, unterschiedliche Abstraktionsgrade, verschiedene Technologie-Stacks. Muss das so sein ?

In dieser Session präsentiere ich zwei Projekte, die Container und PaaS zusammenführen: Die Open-Source-Technologie “Fissile” (um ein PaaS zu containerisieren), das darauf aufbauende kommerzielle Produkt IBM Cloud Foundry Enterprise Environment und das Open-Source-Projekt “Eirini”, welches letztendlich die Stärken von Cloud Foundry und Kubernetes für Developer und Operator vereint.

Vorkenntnisse

* Grundkenntnisse PaaS
* Grundkenntnisse Containers

Lernziele

Wann benutze ich PaaS vs FaaS vs Containers – und warum sind das eigentlich drei getrennte Dinge ?

 

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

 

Simon Moser Simon Moser has been at IBM since 2003, where he is currently the lead architect for the Cloud Foundry part of the IBM Cloud. He is interested in many aspects of clouds and distributed systems, emphasising on technologies that allow systems to manage themselves. After receiving his M.Eng., he started his career in various development roles around application servers and Business Process Management, and started his journey in Cloud Computing in 2010. Along the way, he has been chairing various program and steering committees (e.g. BPM and OASIS TOSCA), has been publishing many papers and given many talks at various international conferences. He’s listed as an inventor on a good dozen US patents, and has an adjunct lecturer appointment at University of Jena, Germany. In his spare time, he’s torturing various musical instruments.

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