Este protocolo mede como o tempo de resposta de consultas semânticas varia conforme o volume de documentos indexados no Milvus, utilizando LangChain. O objetivo é identificar o ponto de degradação de desempenho para orientar integrações em sistemas empresariais.
Este protocolo investiga como a variação do número de pods em um Deployment Kubernetes afeta a latência de resposta de uma aplicação web. A pessoa vai medir o tempo de resposta HTTP usando a ferramenta k6.
Você terá um cluster Kubernetes funcional em uma máquina local, rodando uma aplicação web de exemplo e monitorada pelo Prometheus. O laboratório leva cerca de 2 horas.
Este protocolo mede como o tempo de recuperação de um serviço varia conforme o número de réplicas em um Deployment Kubernetes. O objetivo é quantificar o tempo entre a falha proposital de um pod e a restauração total da capacidade do serviço.
Você terá um cluster Kubernetes funcional em uma VM, com uma aplicação containerizada rodando e monitoramento básico via Prometheus. O laboratório pode ser concluído em cerca de 2 horas.
Você terá um ambiente funcional de IoT com KubeEdge, simulando um cluster Kubernetes na nuvem, um nó de borda, um broker MQTT e monitoramento Prometheus. Tudo rodando em VMs ou máquinas físicas comuns em cerca de 2 horas.
Este protocolo avalia como a latência de entrega de mensagens MQTT varia conforme aumenta o número de dispositivos conectados ao KubeEdge. A pessoa vai medir o tempo de ida e volta (RTT) das mensagens publicadas e recebidas.
Você terá um cluster Kubernetes funcional em três máquinas virtuais, com Helm instalado e Prometheus monitorando o ambiente. A execução leva cerca de 2 horas.
Este protocolo responde quanto a instrumentação com OpenTelemetry afeta a latência de requisições HTTP. O participante irá medir a diferença de latência entre uma aplicação instrumentada e não instrumentada.
Você irá implantar um modelo de IA aberto usando KServe em um cluster Kubernetes local, expondo a inferência via Istio e monitorando com Prometheus. O laboratório leva cerca de 2 horas.
Este protocolo mede como a latência de inferência de um modelo servido pelo KServe varia conforme o número de réplicas é alterado em um cluster Kubernetes. O objetivo é identificar o ponto de saturação e o ganho real de escalabilidade horizontal.
Ao final, você terá um ambiente funcional onde chamadas recebidas pelo Asterisk são registradas automaticamente como atividades no SuiteCRM. A implementação leva cerca de 2 horas.
Este protocolo avalia se a integração do SuiteCRM com o Asterisk usando AMI afeta o tempo médio de atendimento das chamadas. A pessoa vai medir o tempo entre o toque inicial e o atendimento, com e sem integração.
