Kapasiteyi modelleyin, performansı sistematik artırın
Kuyruk teorisi, USL, talep tahmini, otomatik ölçekleme ve tail latency optimizasyonuyla ileri düzey SRE kapasite planlaması ve performans mühendisliği.
Kuyruk modelleri, ölçeklenebilirlik yasaları ve performans optimizasyonu
Bu eğitim, büyük ölçekli sistemlerde kapasite planlama ve performans optimizasyonunu matematiksel ve ölçüme dayalı biçimde ele alır. Little yasası, M/M/1 ve M/M/c kuyruk modelleri, Universal Scalability Law (Amdahl ve ortak çekişme), talep tahmini (mevsimsellik, regresyon, Prophet), N+2 yedeklilik, otomatik ölçekleme politikaları (HPA, hedef takibi), tail latency optimizasyonu, önbellek boyutlandırma, veritabanı bağlantı havuzu hesabı, profilleme ile optimizasyon döngüsü ve kapasite maliyet modeli işlenir. Katılımcı gerçekçi bir servisin kapasite modelini kurar.
3 Gün. Her gün dört modül; matematiksel kapasite modellerinden ölçekleme politikalarına, tail latency ve maliyet optimizasyonuna ilerler.
Uzman Seviye — Gelişmiş kapasite modelleme, kuyruk teorisi, ölçekleme politikaları ve performans optimizasyonu.
Katılımcılar yük testi verisinden USL modeli uydurur, kuyruk modeliyle kapasite hesaplar, tahmin üretir ve ölçekleme politikasını simülasyonla doğrular.
Kuyruk teorisi ve USL ile kapasiteyi ölçüme dayalı hesaplarsınız.
Talep tahmini ve mevsimsellik ile ileriye dönük kapasite planı yaparsınız.
Tail latency ve maliyeti birlikte optimize edersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Kapasite planlama ve profilleme kavramlarına aşinalık.
Olasılık, ortalama ve yüzdelik kavramları.
NumPy/pandas ile veri analizi yapabilmek.
Ölçekli bir servis işletme tecrübesi.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Little yasası ve M/M/c ile bekleme sürelerini hesaplayabilirsiniz.
Yük testi verisinden USL uydurup ölçeklenme sınırını bulabilirsiniz.
Bağlantı havuzu ve CPU kapasitesini matematiksel olarak boyutlandırabilirsiniz.
Mevsimsellikli tahmin üretip backtesting ile doğrulayabilirsiniz.
HPA ve hedef takibi politikalarını simülasyonla ayarlayabilirsiniz.
Hedged istek ve kuyruk kontrolüyle p99 gecikmeyi azaltabilirsiniz.
Önbellek boyutunu isabet oranı hedefine göre belirleyebilirsiniz.
İstek başına maliyet hesaplayıp sağ boyutlandırma önerebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Azure DevOps (Boards, Repos, Pipelines) ve Atlassian (Jira, Bitbucket, Confluence) ile DevOps temellerini pratik uygulatan eğitim.
Detayları Gör →
DevOps'un çekirdek ilkelerini, akış, geri bildirim, otomasyon ve ölçüm pratiklerini sade ve örnek odaklı anlatan iki günlük temel eğitim.
Detayları Gör →
Değer akışı, CI/CD, IaC, DevSecOps ve DORA ile DevOps dönüşümünü ICP-FDO çerçevesinde uçtan uca kuran yoğun ileri seviye boot camp.
Detayları Gör →
Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ve Ansible ile uçtan uca açık kaynak DevOps araç zincirini fiilen kuran yoğun ileri seviye boot camp.
Detayları Gör →
CI/CD boru hattı, konteynerleştirme, yapılandırma/secret yönetimi ve temel izleme ile DevOps uygulamasının çekirdek becerilerini kazandıran eğitim.
Detayları Gör →