This course covers the automation and operational management of GKE clusters optimized for distributed AI and machine learning workloads. You will learn to provision accelerator resources, configure advanced workload queueing, mitigate capacity constraints, and orchestrate large-scale distributed jobs.
AI Infrastructure: Orchestration and Automation
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AI Infrastructure: Orchestration and Automation
Dozent: Google Cloud Training
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Recognize how GKE uses containerization to eliminate environment inconsistencies and optimize GPU/TPU resources across the AI lifecycle.
Identify core Kubernetes AI constructs and explain how Terraform, Cluster Toolkit, and Cluster Director automate cluster setup.
Explain how Kueue uses custom resources (ResourceFlavor, ClusterQueue, LocalQueue) to prevent job starvation and manage traffic.
Differentiate between DWS Flex Start and Calendar modes, and describe how Topology-Aware Scheduling (TAS) reduces latency.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Containerization
- Kategorie: AI Orchestration
- Kategorie: Capacity Management
- Kategorie: Cloud Infrastructure
- Kategorie: Multi-Tenant Cloud Environments
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Kubernetes
- Kategorie: Terraform
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2026
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
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