Practical MLOps for Network Operations at Uber
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Practical MLOps for Network Operations at Uber
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ナレーター：
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著者：
Host Philip Gervasi talks with Uber's Vishnu Acharya about how Uber applies machine learning and MLOps to network operations at hyperscale. Vishnu explains Uber’s intentionally simple network design across on-prem and multi-cloud, then shares practical machine learning use cases like predictive capacity planning, hardware failure rate-tracking, and alert correlation to reduce noise and speed mitigation. They also discuss organizational issues, including building blended network/software teams, partnering with internal ML groups, and focusing on service-level outcomes over hype.
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