Gestión de datos nativos de la nube en Kubernetes

Índice

A

• modos de acceso, elegir, Local PersistentVolumes
• Transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), Almacenamiento de objetos versionados con lakeFS
• Protocolo ACME (Entorno Automatizado de Gestión de Certificados), Asegurar las comunicaciones por defecto con cert-manager
• StatefulSet avanzado, gestión del ciclo de vida de StatefulSet
• afinidad, afinidad y antiafinidad
• AI Fairness, modelo deIA en tiempo real con KServe
• IA/ML (inteligencia artificial/aprendizaje automático)
  • sobre, Introducción a la Analítica
  • Definirpilas, Definir una pila AI/ML
  • definiciones, Definiciones AI/ML
  • cargas de trabajo con estadoe, Implementación de cargas de trabajo con estado
• Alertmanager, infraestructura unificada de monitoreo con Prometheus y Grafana
• algoritmo, AI/ML Definiciones
• Ali, Saad, Interfaz de almacenamiento de contenedores
• Implementación alfa, Despliegue de aplicaciones multiclúster en Kubernetes
• programadores alternativos, Programadores alternativos paraKubernetes-Volcano
• Amazon Elastic Filestore, controladores de volumen
• motores analíticos, motores analíticos paraKubernetes-Ray
• análisis
  • lote, componentes de datos nativos de la nube, introducción a la analítica
  • cargas de trabajo con estadoe, Implementación de cargas de trabajo con estado
  • streaming con Apache Flink, Stream Analytics con Apache Flink-Desplieguede Apache Flink en Kubernetes
• "La analítica en Kubernetes es la próxima frontera" (Karau), Programadores alternativos para Kubernetes
• Anderson, Jesse, El papel del streaming en Kubernetes ...