Мониторинг AppDynamics для приложений машинного обучения

Развертывание моделей машинного обучения в производстве – это только первый шаг; поддержание их работоспособности, производительности и точности в режиме реального времени – это то, с чего начинается настоящая проблема. В этом текстовом курсе вы узнаете основы мониторинга производительности приложений с помощью AppDynamics, специально разработанного для рабочих процессов машинного обучения. Вы пройдете путь от понимания основных концепций мониторинга до активного отслеживания работоспособности системы, обнаружения дрейфа данных и диагностики узких мест в конвейере машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций APM и того, как AppDynamics вписывается в современные конвейеры MLOps. - Настройка базовых показателей производительности для обнаружения аномалий и проблем с задержкой в прогнозах модели. - Мониторинг использования системных ресурсов, включая ЦП, память и вызовы базы данных для служб ML. - Отслеживайте ключевые метрики ML, такие как дрейф данных, деградация модели и задержка вывода. - Анализировать снимки транзакций для устранения проблем медленных запросов API и сбоев в запусках модели. - Настройте предупреждения и правила работоспособности для упреждающего выявления производственных проблем до того, как они повлияют на пользователей. Курс начинается с основных терминов и основ мониторинга производительности приложений, а затем вы пройдете практические сценарии настройки панелей, анализа метрик и устранения неполадок в системах ML. Это руководство предназначено для начинающих специалистов по анализу данных, инженеров-программистов и начинающих профессионалов в области MLOps. Начните читать уже сегодня, чтобы создать надежные и высокопроизводительные развертывания машинного обучения.