AppDynamics Monitoring untuk Aplikasi Pembelajaran Mesin

Memasang model machine learning ke produksi hanyalah langkah pertama; mempertahankan kesehatan, kinerja, dan akurasi model tersebut secara real-time adalah tantangan yang sebenarnya. Kursus berbasis teks ini memperkenalkan Anda pada dasar-dasar pemantauan kinerja aplikasi menggunakan AppDynamics, khusus disesuaikan untuk aliran kerja pembelajaran mesin. Anda akan berpindah dari memahami konsep dasar pemantauan ke aktif melacak kesehatan sistem, mendeteksi data drift, dan mendiagnosis kemacetan kinerja dalam pipa machine learning langsung. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep APM dasar dan bagaimana AppDynamics cocok ke pipa MLOps modern. - Konfigurasi dasar kinerja untuk mendeteksi anomali dan masalah latensi dalam prediksi model. - Monitor penggunaan sumber daya sistem, termasuk CPU, memori, dan database panggilan untuk layanan ML. - Melacak metrik kunci ML-spesifik seperti data drift, degradasi model, dan latensi inferensi. - Menganalisis transaksi snapshot untuk mengatasi permohonan API lambat dan gagal model berjalan. - Menetapkan peringatan dan peraturan kesehatan untuk secara proaktif mengidentifikasi masalah produksi sebelum mereka berdampak pada pengguna. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar-dasar pemantauan kinerja aplikasi, sebelum memandu Anda melalui skenario praktis untuk mengkonfigurasi dashboard, menganalisis metrik, dan mengatasi masalah sistem ML. Dirancang untuk ilmuwan data pemula, insinyur perangkat lunak, dan profesional MLOps bercita-cita, panduan ini tidak memerlukan pengalaman AppDynamics sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membangun deployment machine learning yang andal dan berperforma tinggi.