Este examen práctico de 1.500 preguntas te ayudará a acelerar tu dominio de Kubernetes enfocado en cargas de trabajo GPU y AI. Diseñado para aspirantes al CKA, ingenieros DevOps y profesionales cloud, el contenido cubre orquestación de GPU, scheduling inteligente y pipelines de machine learning de alto rendimiento. Está pensado para ofrecer práctica realista en condiciones similares a las del examen, con acceso móvil para que puedas estudiar en cualquier momento.
Con un enfoque práctico y orientado a producción, aprenderás a optimizar recursos computacionales, implementar placement predictivo de cargas y mantener infraestructuras AI coste-eficientes. Además, el material incluye observabilidad, telemetría y monitorización de rendimiento para aplicaciones AI, preparándote para manejar workloads a nivel productivo y avanzar en tu certificación CKA.
Lo que aprenderás:
- Orquestar y programar recursos GPU eficientemente en clústeres Kubernetes.
- Implementar scheduling inteligente y placement predictivo para cargas AI.
- Diseñar pipelines de machine learning de alto rendimiento y distribución de entrenamiento.
- Escalar clústeres para entrenamientos e inferencias a gran escala.
- Configurar observabilidad, telemetría y monitorización para workloads GPU-intensivos.
- Optimizar costes y utilización de recursos en infraestructuras AI en la nube.
- Prepararte para las condiciones y el formato del examen CKA con práctica intensiva.
- Adquirir experiencia práctica para gestionar entornos cloud-native orientados a IA.
Contenido del curso:
- Secciones: 6
- Clases: 1500
- Duración: 1500 preguntas (prueba práctica) — acceso móvil y diseño para simular condiciones de examen
Requisitos:
- Conocimientos básicos de Kubernetes y kubectl.
- Familiaridad con contenedores (por ejemplo, Docker) y conceptos de cloud.
- Interés en prepararse para la certificación CKA y gestionar workloads GPU/AI.
- Acceso a dispositivo móvil o equipo para realizar las pruebas prácticas.
¿Para quién es este curso?
- Aspirantes a administradores certificados CKA enfocados en GPU y cargas de IA.
- Ingenieros DevOps y profesionales cloud que gestionan pipelines de AI/ML.
- Desarrolladores de software y administradores de sistemas que buscan experiencia práctica en orquestación de IA con Kubernetes.
- Personas interesadas en la gestión de cargas AI de alto rendimiento y eficiencia de costes en entornos cloud-native.
- Quienes desean adquirir experiencia práctica en scheduling predictivo, gestión de GPU y observabilidad para cargas AI.
¿Qué esperas para comenzar?
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