У нас вы можете посмотреть бесплатно Yapay Zekâ ile Log Analizi: TinyLlama ve Elasticsearch ile Kubernetes Anomali Tespiti или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Bu videoda, TinyLlama gibi hafif bir LLM modeli ile Elasticsearch üzerinde saklanan Kubernetes loglarını nasıl alıp analiz ettiğimizi gösteriyoruz. Bu çalışma için aşağıdaki dokümandaki adımları takip ettik: 👉 AI ile Log Analizi Yapmak – HafifBilgiler.com hafifbilgiler.com Videoda neler var? ✅ Elasticsearch’ten logların çekilmesi ✅ Python ile log verilerini TinyLlama modeliyle analiz etme ✅ Loglarda anormallik, hata ve uyarı tespiti ✅ AI ile daha akıllı analiz yaklaşımı Bu yöntem sayesinde: Yalnızca kural tabanlı log filtrelemeye bağlı kalmadan Yapay zekâ temelli içerik bazlı analiz ile loglardan anlamlı sonuçlar çıkarabiliyoruz 📌 Bu eğitim, pratik DevOps ve gözlemlenebilirlik (observability) senaryosu olarak hazırlandı. 🎯 Kullanılan teknolojiler: Kubernetes Elasticsearch Python TinyLlama LLM Ollama Eğer log analizi, AI ile DevOps entegrasyonu veya modern gözlemlenebilirlik yöntemleri ilginizi çekiyorsa bu video tam size göre! 🚀 ============================================================= In this video, we demonstrate how to retrieve and analyze Kubernetes logs stored in Elasticsearch using a lightweight LLM model like TinyLlama. For this workflow, we followed the steps from the document AI ile Log Analizi Yapmak on HafifBilgiler.com hafifbilgiler.com . What you will see in the video: ✅ Fetching logs from Elasticsearch ✅ Analyzing log data using Python and TinyLlama ✅ Detecting anomalies, errors, and warnings ✅ Applying AI-powered log understanding This approach allows you to: Move beyond traditional rule-based filtering Use AI semantic analysis to extract meaningful insights from logs 📌 This tutorial is presented as a hands-on DevOps observability scenario. 🎯 Technologies used: Kubernetes Elasticsearch Python TinyLlama LLM Ollama If you’re into log analysis, AI-integrated DevOps, or modern observability methods, this video will be very useful! 🚀 #DevOps #Kubernetes #Elasticsearch #LogAnalysis #AI #TinyLlama #Observability #Python #Ollama #LLM