Khóa học Red Hat Performance Tuning: Linux in physical, virtual, and cloud (RH442)

Red Hat Performance Tuning: Linux in Physical, Virtual, and Cloud (RH442) trang bị cho các quản trị viên hệ thống Linux® cấp cao phương pháp luận phân tích  tối ưu hiệu năng hệ thống. 
Khóa học tập trung vào kiến trúc hệ thốngđặc biệt nhấn mạnh việc hiểu  tác động của kiến trúc đến hiệu năngcác kỹ thuật
điều chỉnh hiệu năngsử dụng các công cụ benchmark  nguồn mởhiệu năng mạngcũng như tối ưu cấu hình cho từng kịch
bản sử dụng máy chủ  từng loại workload cụ thể trong môi trường vật ảo hóa  điện toán đám mây.

Hoàn thành khóa học, học viên có thể: 

  • Hiểu rõ các tác động của kiến trúc hệ thống đến hiệu năng tổng thể. 
  • Phương pháp kiểm thử và đánh giá ảnh hưởng khi điều chỉnh các tham số hiệu năng.  
  • Sử dụng các công cụ benchmark mã nguồn mở để đo lường hiệu suất. 
  • Phương pháp phân tích hiệu năng của hệ thống và hiệu năng mạng. 
  • Tinh chỉnh cấu hình để tối ưu cho từng loại ứng dụng cụ thể. 

Khóa học phù hợp với: Các quản trị viên hệ thống Linux cấp caochịu trách nhiệm tối đa hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên
hệ thống thông qua việc phân tích  tối ưu hiệu năng

Học viên cần: 

  • Hiểu sâu về các khái niệm quản trị hệ thống Linux trước khi học tối ưu hiệu năng 
  • Có khả năng tiếp nhận bài học về tuning nâng cao, profiling, benchmarking và phân tích hiệu năng hệ thống 
  • Sẵn sàng áp dụng công cụ phức tạp như tuned, cgroups, và các utilities đo lường performance khác trong thực tế 
  • Hiệu chỉnh hiệu năng (Performance Tuning Basics) 
    • Khái niệm và mục tiêu của việc tuning. 
    • Các công cụ đo lường và phân tích hiệu năng. 
    • Quan sát tài nguyên phần cứng và phần mềm.  
  • Cấu hình hệ thống – kernel và tuning profiles 
    • Điều chỉnh các tham số kernel. 
    • Tạo và áp dụng profile tuning cho các workloads khác nhau.  
  • Kiểm soát tài nguyên với cgroups 
    • Quản lý cạnh tranh tài nguyên giữa các dịch vụ, ứng dụng và người dùng.  
  • Phân tích hiệu năng hệ thống 
    • Ghi lại các hoạt động của hệ thống. 
    • Sử dụng profiling và tracing tools để tìm nguyên nhân bottleneck.  
  • Tuning theo thành phần tài nguyên 
    • CPU: Quản lý chia sẻ và lịch trình CPU. 
    • Bộ nhớ (Memory): Điều chỉnh cho các workloads khác nhau. 
    • I/O lưu trữ (Storage I/O): Tối ưu đọc/ghi của thiết bị lưu trữ. 
    • File System: Điều chỉnh hiệu quả cho hệ thống file. 
    • Mạng (Network): Tối ưu hiệu năng mạng cho ứng dụng.  
  • Tuning trong môi trường ảo hóa 
    • Khác biệt và các yêu cầu tuning cho host và guest trong môi trường ảo hóa.  
  • Tổng kết & áp dụng thực tế 
    • Ôn lại và thực hành các kỹ năng học được. 
    • Sử dụng công cụ phù hợp để đánh giá và cải thiện hiệu năng. 

Bạn vui lòng liên hệ với Tư vấn viên qua mục chat trên website hoặc gọi đến số 024 3771 0668 để được tư vấn chi tiết về lộ trình học tập và chi phí! 

Top khoá học

				
					
				
			

Đánh giá của đối tác & học viên

Các chuyên gia và sinh viên công nghệ tiềm năng bước ra từ iPMAC nói gì về khóa học?

Tìm kiếm khóa học

Nhận tư vấn

(024) 3771 0668

ĐĂNG KÝ HỌC