VM performansını veriyle kanıtlayın
Sanallaştırma temelleri, benchmark metodolojisi, fio/iperf3/sysbench ile CPU/bellek/disk/ağ ölçümü ve medyan/yüzdelik/güven aralığıyla istatistiksel karşılaştırmayı öğreten orta seviye eğitim.
VM benchmark tasarımı, metrik toplama ve karşılaştırmalı analiz
Bu orta seviye eğitim, sanal makinelerin performansını ölçmeyi ve benchmark verisini güvenilir biçimde analiz etmeyi öğretir. Sanallaştırma temelleri (hipervizör, vCPU, bellek balonu, overcommit); benchmark türleri (sentetik vs uygulama, mikro vs makro); CPU (sysbench, Geekbench mantığı), bellek (STREAM), disk I/O (fio: IOPS, throughput, gecikme) ve ağ (iperf3) ölçümü; sonuç verisinin toplanması ve temizlenmesi; tekrar sayısı, ısınma (warm-up), değişkenlik ve gürültülü komşu (noisy neighbor) etkisi; istatistiksel karşılaştırma (ortalama, medyan, yüzdelik, güven aralığı, anlamlılık) ve yanıltıcı benchmark tuzakları ele alınır. Katılımcı, farklı VM yapılandırmalarını adil ve tekrarlanabilir bir benchmark metodolojisiyle karşılaştırabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar benchmark tasarımından veri toplamaya ve istatistiksel karşılaştırmaya ilerler.
Orta Seviye — Sanal makine performansını ölçme, benchmark verisi üretme ve karşılaştırmalı analiz etme.
Katılımcılar gerçek VM'ler üzerinde fio, iperf3 ve sysbench çalıştırıp topladıkları veriyi analiz eder.
Tekrarlanabilir metodolojiyle VM'leri yanıltmadan karşılaştırırsınız.
IOPS, gecikme ve yüzdelik gibi doğru metrikleri seçersiniz.
Benchmark verisiyle boyutlandırma kararlarını kanıta bağlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel Linux komut satırı kullanımı beklenir.
VM, hipervizör ve bulut VM kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Ortalama, medyan ve yüzdelik kavramları yararlıdır.
Deney için en az iki VM veya bulut hesabı gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Adil ve tekrarlanabilir benchmark metodolojisi tasarlarsınız.
IOPS, gecikme ve yüzdelik gibi doğru metrikleri seçersiniz.
fio ile disk I/O'yu blok boyutu ve queue depth'e göre ölçersiniz.
iperf3 ile ağ bant genişliği ve kaybı ölçersiniz.
sysbench ve STREAM ile CPU ve bellek performansı ölçersiniz.
Medyan, yüzdelik ve güven aralığıyla sonuçları özetlersiniz.
VM yapılandırmalarını anlamlılık ve fiyat-performansla kıyaslarsınız.
Yanıltmadan görselleştirip metodolojiyi belgelersiniz.
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.
YARN eğitimi: Hadoop kaynak yönetimi, ResourceManager, konteyner tahsisi, Capacity ve Fair Scheduler, Spark/Tez yürütme ve izleme. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Apache Flume eğitimi: source-channel-sink mimarisi, log ve olay toplama, HDFS sink, interceptor ve çok ajanlı topoloji. Yapılandırmayla uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri keşif teknikleri eğitimi: veri profilleme, görsel keşif, kümeleme, birliktelik kuralları ve hipotez üretimi. pandas ve mlxtend ile uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiksel araştırma eğitimi: örnekleme tasarımı, güven aralığı, hipotez testi, regresyon, ANOVA ve deney tasarımı. SciPy ve statsmodels ile uygulamalı DVA e
Detayları Gör →
Veri araştırması eğitimi: araştırma sorusu kurma, veri toplama, anket tasarımı, nicel-nitel yöntemler, etik ve tekrarlanabilir raporlama. Uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →