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
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Systems Reliability & Security
Instructeurs : Harshita Gulati
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Dependency Analysis
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Microservices
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : System Monitoring
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Failure Analysis
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Application Performance Management
- Catégorie : Site Reliability Engineering
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Failure Mode And Effects Analysis
- Catégorie : Service Level
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Middleware
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation AI Systems Reliability & Security
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
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.
Inclus
3 vidéos2 lectures2 devoirs
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.
Inclus
3 vidéos1 lecture3 devoirs
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Felipe M.
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