Guía práctica de Kubernetes. Brendan Burns

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Guía práctica de Kubernetes - Brendan Burns

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rel="nofollow" href="#ulink_96793141-8c28-51af-97fd-8a9a28f75564">Definición de plantillas de restricción

       Definición de restricciones

       Replicación de datos

       UX (Experiencias de usuario)

       Auditoría

       Familiarizándonos con Gatekeeper

       Siguientes pasos en Gatekeeper

       Mejores prácticas en política y gestión

       Resumen

       12. Administración de varios clústeres

       ¿Por qué varios clústeres?

       Consideraciones sobre la utilización de varios clústeres en el diseño

       Administración de despliegues de varios clústeres

       Patrones de despliegue y administración

       Enfoque de GitOps para la administración de clústeres

       Herramientas de administración de varios clústeres

       Federation de Kubernetes

       Mejores prácticas en la gestión de un conjunto de clústeres

       Resumen

       13. Integración de servicios externos y Kubernetes

       Importación de servicios a Kubernetes

       Servicios sin selector para direcciones IP fijas

       Servicios basados en CNAME para nombres DNS fijos

       Enfoques basados en controlador activo

       Exportación de servicios desde Kubernetes

       Exportación de servicios mediante equilibradores de carga internos

       Exportación de servicios en NodePorts

       Integración entre máquinas externas y Kubernetes

       Compartición de servicios entre Kubernetes

       Herramientas de terceros

       Mejores prácticas en conexión de clústeres y servicios externos

       Resumen

       14. Ejecución de aprendizaje automático en Kubernetes

       ¿Por qué Kubernetes es ideal para el aprendizaje automático?

       Flujo de trabajo del aprendizaje automático

       Aprendizaje automático para administradores de clúster de Kubernetes

       Entrenamiento del modelo en Kubernetes

       Entrenamiento del primer modelo en Kubernetes

       Entrenamiento distribuido en Kubernetes

       Restricciones de recursos

       Planificación de particularidades

       Hardware especializado

       Bibliotecas, controladores y módulos de kernel

       Almacenamiento

       Almacenamiento y distribución del conjunto de datos entre nodos esclavos durante el entrenamiento

       Puntos de control y modelos de grabación

       Interconexión

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