دانلود کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms

معرفی کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms

در دنیای امروز که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به‌طور بی‌سابقه‌ای در حال رشد است، داشتن زیرساختی قابل‌توسعه و مقیاس‌پذیر برای تولید AI یک ضرورت حیاتی است. کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms نوشته‌ی Alex Corvin, Taneem Ibrahim و Kyle Stratis که به‌تازگی توسط انتشارات O'Reilly در فوریه ۲۰۲۵ منتشر شده، به شما نشان می‌دهد چطور می‌توان با استفاده از Kubernetes و ابزارهای مدرن کلاسترینگ کانتینر، زیرساختی ساخت که بارهای کاری ML/DL را با کارایی بالا و هزینه‌ی بهینه مدیریت کند.

این کتاب ۵۰ صفحه‌ای با زبان ساده و عملی، تمام مفاهیم کلیدی را پوشش می‌دهد: از Kubernetes-native operators برای Kubeflow و Ray گرفته تا GPU scheduling, multi-tenant security, observability و cost management. اگر you are a data engineer, MLOps engineer, DevOps engineer, یا lead data scientist که می‌خواهد پلتفرم AI سازمان‌تان را از lab-scale به production-grade scale برساند، این کتاب را نباید از دست بدهد.

درباره کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms

کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms یک راهنمای concise but comprehensive است که از zero-to-hero نحوه‌ی ساخت و نگهداری Kubernetes clusters purpose-built برای AI workloads را شرح می‌دهد. سه نویسنده‌ی باتجربه‌ی کتاب - Alex Corvin, Taneem Ibrahim and Kyle Stratis - years of experience در طراحی و operating large-scale ML platforms at Fortune 100 companies دارند. They distill those lessons into 50 pages of actionable advice and code samples. Key features of the book include:

• نحوه‌ی design و provision Kubernetes clusters با GPU support
• Integration با ecosystem tools مانند Argo CD, Helm, Prometheus و Grafana
• Best practices برای distributed training و model serving
• Security hardening برای compliance with SOC2 و ISO 27001
• Cost-optimization techniques that reduce cloud spend up to 50%

خلاصه کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms

کتاب با a quick refresher on Kubernetes fundamentals آغاز می‌شود, then dives into topics such as:

• Chapter 1: Why Kubernetes for AI? – compares alternatives like bare-metal, VMs, and serverless.
• Chapter 2: Architecture patterns – single vs multi-cluster, on-prem vs hybrid, and edge scenarios.
• Chapter 3: GPU scheduling – Device-Plugin, NVIDIA GPU Operator, and time-slicing strategies.
• Chapter 4: Kubeflow – installation, pipeline authoring, and KFServing for model serving.
• Chapter 5: Ray – deploying Ray clusters, autoscaling, and hyperparameter tuning at scale.

Each chapter ends with a

دانلود کتاب Scalable Kubernetes Infrastructure for AI Platforms را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.