Otonom sistem iş yüklerinde performansı mühendislikle yönetin
Bu eğitim, otonom ve yapay zekâ destekli sistemlerin Google Cloud üzerindeki performansını mühendislik yöntemiyle ele alır. Eğitim 3 gün sürer; her günde dört modül uygulamalı laboratuvarlarla işlenir.
Gecikme, throughput ve ölçekleme odaklı performans mühendisliği
Bu eğitim, otonom ve yapay zekâ destekli sistemlerin Google Cloud üzerindeki performansını mühendislik yöntemiyle ele alır. p95/p99 gecikme SLO’ları, Locust/k6 ile yük testi, Cloud Profiler ve Trace analizi, Vertex AI endpoint ve GPU/TPU ölçekleme, Dataflow ve Pub/Sub ile sensör verisi akışı, kapasite modeli ve maliyet dengesi laboratuvarlarla işlenir.
3 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, Google Cloud’da otonom sistemler için performans mühendisliği (PEAS) odaklı uygulamalı laboratuvar ve ekip tartışması.
İleri Seviye — Performans Hedefleri, Ölçüm ve Gözlem, Yapay Zekâ ve Konteyner İş Yüklerini Ölçekleme, Veri Akışı, Kapasite ve Maliyet başlıklarını kapsayan Google Cloud’da otonom sistemler için performans mühendisliği (PEAS) eğitimi
Örnek bir çıkarım servisi üzerinde yük testi, profil ve ölçekleme deneyleri yapılır; sonuçlar Cloud Monitoring panolarında yorumlanır.
Gecikme ve throughput hedefleri yük testiyle sayısal olarak doğrulanır.
GPU/TPU, Vertex AI endpoint ve GKE autoscaling ayarları gerçek yük altında denenir.
Kapasite artırımının faturaya etkisi her laboratuvarda hesaplanır.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Compute Engine, GKE ve IAM kavramlarına aşinalık.
Python veya benzeri bir dilde basit betik yazabilme.
Linux komut satırı ve temel ağ metrikleri (RTT, throughput).
Laboratuvar için GPU kotası olabilecek proje veya sağlanan ortam.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Performans Mühendisliği Yöntemleri konusunda Performans hedefleri: p50/p95/p99 gecikme ve throughput SLO’ları, Yük profili modelleme ve test senaryosu tasarımı ve Darboğaz analizi: CPU, bellek, G/Ç ve ağ başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Cloud Monitoring ve Uyarı Politikaları konusunda Metrics scope ve çok projeli izleme yapısı, Ops Agent ile VM metrik ve log toplama ve Alerting policy: eşik, süre ve notification channel yapılandırması başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
SLO İzleme ve Olay Yönetimi konusunda SLI seçimi: kullanılabilirlik, gecikme ve hata oranı, Service Monitoring ile SLO ve error budget tanımı ve Incident yönetimi ve postmortem şablonu başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Konteynerler ve GKE’ye Giriş konusunda Docker imajı oluşturma ve Artifact Registry’ye gönderme, GKE Autopilot ile Standard mod farkları ve Node pool, cluster autoscaler ve Workload Identity başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Cloud Run Servisleri ve Job’ları konusunda Konteyner sözleşmesi: PORT, stateless ve SIGTERM yönetimi, Revision, trafik bölme ve gradual rollout ve Cloud Run jobs ile toplu işler başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Dataflow ve Apache Beam konusunda Beam modeli: PCollection, PTransform, ParDo ve DoFn, Windowing türleri: fixed, sliding ve session ve Dataflow şablonları (classic ve flex) ile dağıtım başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Pub/Sub ile Olay Akışı konusunda Topic, subscription ve push/pull teslim modelleri, Ack deadline, dead-letter topic ve yeniden deneme politikası ve Şema (Avro/Protobuf) doğrulaması başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Kaynak ve Fiyat Optimizasyonu konusunda Right-sizing: VM, disk ve Cloud SQL önerileri (Active Assist), Spot VM, autoscaling ve zamanlanmış kapatma ve Cloud Storage lifecycle ve sınıf geçişleri başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
GCP Architect: Cloud Design eğitimi: Google Cloud çözüm mimarisi: gereksinimden tasarıma, ölçek, dayanıklılık, güvenlik. 3 gün uygulamalı lab.
Detayları Gör →
GCP Architect: Data Storage eğitimi: Google Cloud veri depolama mimarisi: nesne, blok, dosya, ilişkisel ve NoSQL hizmetlerin seçimi. 2 gün uygulamalı lab.
Detayları Gör →
GCP Architect: Identity Management eğitimi: Google Cloud kimlik yönetimi: Cloud Identity, IAM tasarımı, federasyon. 2 gün uygulamalı lab.
Detayları Gör →
GCP Architect: Monitoring & Logging eğitimi: Google Cloud izleme ve loglama mimarisi: SLO tabanlı gözlemlenebilirlik, merkezi log. 2 gün uygulamalı lab.
Detayları Gör →
GCP Architect: Network Components eğitimi: Google Cloud ağ bileşenleri: VPC tasarımı, load balancing, hibrit bağlantı, Cloud DNS. 2 gün uygulamalı lab.
Detayları Gör →