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Integrate, Scale, and Monitor ML Microservices

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Integrate, Scale, and Monitor ML Microservices

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Integrations
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Application Performance Management
  • Kategorie: Site Reliability Engineering
  • Kategorie: Microservices
  • Kategorie: Performance Analysis
  • Kategorie: Event-Driven Programming
  • Kategorie: Continuous Monitoring

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

5 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Gradient to Production: MLOps & Model Serving“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 1 Modul

Integrate, Scale, and Monitor ML Microservices” is a hands-on course designed for learners who want to build reliable and scalable machine-learning services. You’ll explore how ML models fit into modern microservice architectures, learning to design clear service boundaries, integrate prediction services effectively, and choose communication patterns that improve resilience. The course also guides you through asynchronous workflows and scaling strategies used in real production systems. Finally, you’ll develop practical troubleshooting skills by interpreting logs, metrics, and distributed traces to diagnose performance issues. Through demos, reflective coach activities, and a realistic analysis project, you’ll gain the technical judgment and practical intuition needed to operate ML microservices with confidence.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren5 Aufgaben

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.