AWS Yük Dengeleyiciler ile Model Dağıtımlarını Ölçeklendirme
AWS Application Load Balancers, ECS ve sunucusuz seçenekleri kullanarak trafiği dağıtmayı ve konteynerize edilmiş makine öğrenimi modellerini ölçeklendirmeyi öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Makine öğrenimi modellerini dağıtmak sadece ilk adımdır; gerçek zorluk, gerçek dünya trafik artışlarını çökmeden kaldırabildiklerinden emin olmakla başlar. Bu metin tabanlı kurs, sizi AWS üzerindeki yük dengeleme ve ölçeklenebilir mimarilerin temel kavramları konusunda yönlendirir. Yerel model betiklerini çalıştırmaktan, dayanıklı, üretime hazır model API'leri dağıtmaya geçiş yapacaksınız. Uygulamalarınızı hızlı ve uygun maliyetli tutmak için trafik dağıtımını nasıl yapılandıracağınızı, konteynerize edilmiş hizmetleri nasıl yöneteceğinizi ve doğru barındırma stratejisini nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz.
Neler öğreneceksiniz:
- Temel yük dengeleme kavramlarını ve Application Load Balancers'ın model çıkarım isteklerini nasıl dağıttığını anlayın
- Konteynerize edilmiş model dağıtımlarınızı yönetmek ve ölçeklendirmek için Elastic Container Service (ECS)'i yapılandırın
- Performansı ve maliyeti optimize etmek için konteyner tabanlı ölçeklendirmeyi sunucusuz AWS Lambda mimarileriyle karşılaştırın
- Trafiği yalnızca sağlıklı model örneklerine yönlendirmek için sağlık kontrollerini (health checks) ve hedef grupları (target groups) uygulayın
- Dağıtım metriklerini izleyin ve trafik dalgalanmalarını yönetmek için temel otomatik ölçeklendirme politikalarını ayarlayın
- Yük dengeleyici kurulumunuzu otomatikleştirmek için temiz altyapı-kod olarak (infrastructure-as-code) tanımları yazma pratiği yapın
Yapılandırma, ölçeklendirme stratejileri ve mimari karşılaştırmalarına adım adım geçmeden önce, yük dengeleyicilerin ve konteyner orkestrasyonunun temel tanımlarıyla başlıyoruz. Ayrıntılı açıklamaları okuyarak ve gerçekçi yapılandırma parçacıklarını inceleyerek, üretim dağıtımları için net bir yol haritası (blueprint) edineceksiniz.
Bu kurs, modelleri etkili bir şekilde dağıtmak isteyen yazılım mühendisleri, makine öğrenimi mühendisi adayları ve bulut başlangıç seviyesindekiler için tasarlanmıştır. Önceden AWS veya DevOps deneyimi gerekmemektedir.
Makine öğrenimi modelleriniz için güvenilir, otomatik ölçeklenen mimariler oluşturmak üzere okumaya bugün başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 30 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
Python ile AWS CDK v2: Başlangıçlar için Kod Olarak Altyapı
Sertifika
Uygulama
RM 66
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
Cloud Foundry (PCF) Temelleri: Bulut Uygulamalarını Yükseltme ve Ölçme
Sertifika
Uygulama
RM 66
→
🎓 Sertifikalı
AWS Cloud Teknoloji Danışmanlığı
Sertifika
Uygulama
RM 66
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Cloud-Native Full-Stack Uygulama Geliştirme Capstone
Sertifika
Uygulama
RM 66
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim