This course is designed for intermediate-level software developers, cloud engineers, and system architects responsible for building and scaling LLM applications. As AI systems become more complex, a resilient and scalable architecture is no longer a luxury—it's a necessity. This course provides a focused, practical guide to designing robust, cloud-native microservices that can withstand failure and scale on demand.
Architect Resilient LLM Microservices for Scale
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Design and implement scalable, resilient microservice architectures for LLM apps using the 12-factor app methodology for fault tolerance in the cloud
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Maintainability
- Catégorie : Systems Architecture
- Catégorie : Cloud-Native Computing
- Catégorie : Service Recovery
- Catégorie : Failure Analysis
- Catégorie : Cloud Computing Architecture
- Catégorie : Site Reliability Engineering
- Catégorie : Microservices
- Catégorie : Reliability
- Catégorie : Solution Architecture
- Catégorie : Service Management
- Catégorie : Software Architecture
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Software Development
- Catégorie : Configuration Management
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Dependency Analysis
- Catégorie : Cloud Deployment
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This module provides a comprehensive guide to designing, evaluating, and documenting scalable and fault-tolerant microservices for LLM applications. You will be immediately immersed in a design review to understand the importance of resilience. You will then learn the core principles of the 12-Factor App methodology and multi-region deployment strategies, understand their application in practice, and use that knowledge to begin documenting a new inference service and assessing architectural risks.
Inclus
1 vidéo1 lecture3 devoirs
Instructeur
Offert par
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