A single authentication service hiccup lasting 30 seconds cascaded through an entire AI platform for three hours, costing millions in revenue—all because engineering teams hadn't mapped their service dependencies or implemented systematic resilience practices.
Architect Resilient Microservices for AI Success
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Architect Resilient Microservices for AI Success
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI Systems Reliability & Security
Dozenten: Harshita Gulati
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Proactive failure analysis builds anti-fragile systems that improve under stress instead of collapsing.
Data-driven optimization using RED metrics (Rate, Errors, Duration) drives performance gains and prevents outages.
Standardized microservice templates speed development while ensuring operational consistency and security compliance.
Resilient architecture comes from defining system boundaries, planning for failures, and implementing full observability.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: System Monitoring
- Kategorie: Application Performance Management
- Kategorie: Middleware
- Kategorie: Failure Mode And Effects Analysis
- Kategorie: Site Reliability Engineering
- Kategorie: Performance Metric
- Kategorie: Performance Analysis
- Kategorie: Dependency Analysis
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Microservices
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Service Level
- Kategorie: Failure Analysis
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für AI Systems Reliability & Security
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Learners will master systematic dependency analysis techniques to identify and prevent cascade failures in AI system architectures. Through hands-on application of FMEA principles and dependency mapping tools, learners will develop the skills to evaluate service relationships, assess failure propagation risks, and implement targeted safeguards that maintain system reliability under stress.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Learners will develop expertise in RED metrics analysis (Rate, Errors, Duration) to systematically identify performance bottlenecks and prioritize optimization strategies in AI systems. By analyzing real performance data and applying strategic decision-making frameworks, learners will transform observability metrics into actionable improvements that enhance system performance and user experience.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Learners will design and implement production-ready microservice templates that standardize logging, tracing, and security middleware across AI service ecosystems. Through practical template development exercises, learners will create reusable foundations that accelerate development velocity while ensuring operational consistency and enterprise-grade security standards.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
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Felipe M.
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.