Monitoraggio dell'infrastruttura pronta per l'AI con Azure Monitor

I carichi di lavoro AI richiedono ambienti altamente resilienti e osservabili per funzionare in modo efficiente. Per mantenere sani questi sistemi, gli amministratori cloud devono capire come monitorare lo stato del sistema, analizzare i log e rispondere ai problemi prima che influiscano sulle prestazioni. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'osservabilità cloud moderna. Imparerai come raccogliere metriche vitali, analizzare il comportamento del sistema e stabilire robusti sistemi di avviso specificamente adattati per l'infrastruttura pronta per l'AI. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'osservabilità cloud, i tipi di telemetria e l'architettura di monitoraggio. - Configurare la raccolta delle metriche e progettare dashboard funzionali per visualizzare lo stato del sistema. - Scrivere query KQL (Kusto Query Language) per analizzare dati di log complessi ed eseguire l'analisi delle cause principali. - Impostare regole di avviso e di elaborazione per rilevare automaticamente le anomalie e notificare i membri del team. - Applicare pratiche di osservabilità moderne per monitorare il consumo di risorse per i carichi di lavoro AI e machine learning. Il corso inizia con definizioni fondamentali di monitoraggio prima di passare alla pratica di interrogazione dei log, creazione di dashboard e configurazione degli avvisi. Progredirai attraverso spiegazioni scritte e scenari concettuali che costruiscono competenze di risoluzione dei problemi nel mondo reale. Questo corso è progettato per amministratori cloud principianti, ingegneri di sistema e professionisti IT nuovi all'osservabilità cloud, senza alcuna esperienza di monitoraggio precedente richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire una base affidabile per il monitoraggio dell'infrastruttura AI moderna.