Capacity Engineering with Python and AI (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
Vendedor de AbeBooks desde 29 de junio de 2022
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Paperback. In today's hybrid, multi-cloud world, capacity planning is no longer a static spreadsheet exercise-it's a dynamic, data-driven discipline that demands automation, intelligence, and scale. Capacity Engineering with Python and AI is a practical, hands-on guide for infrastructure engineers, SREs, and cloud architects who want to build modern capacity management systems that go beyond traditional monitoring. This book shows you how to design and implement end-to-end capacity engineering platforms using Python, statistical forecasting, and AI-powered reasoning. You'll learn how to collect and normalize telemetry across on-prem and cloud environments, build accurate forecasting models, detect anomalies before they become outages, and transform raw data into actionable insights. Going further, the book introduces AI-augmented analysis using large language models to explain trends, prioritize risks, and recommend safe, auditable remediation actions-without sacrificing control or reliability. Through real-world examples spanning AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, and on-prem systems, you will build a complete pipeline: from metrics collection to automated, human-approved infrastructure changes using Terraform and Ansible. Inside, you'll learn how to: Design a scalable capacity engineering architecture across hybrid environmentsBuild resilient data collection and normalization pipelines in PythonApply statistical and machine learning techniques for capacity forecastingDetect anomalies and reduce alert fatigue with intelligent systemsUse AI as a reasoning layer to generate insights and recommendationsImplement safe, closed-loop remediation workflows with human oversightIntegrate capacity engineering into CI/CD, FinOps, and governance frameworksWhether you're managing a single cluster or a global multi-cloud platform, this book equips you with the tools and patterns to turn capacity planning into a proactive, intelligent system. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798186942085
- Título
- Capacity Engineering with Python and AI (Paperback)
- Autor
- John Bailey
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798186942085
- Serie
- Libro 8 de 10: Site Reliability Engineering
This book shows you how to design and implement end-to-end capacity engineering platforms using Python, statistical forecasting, and AI-powered reasoning. You’ll learn how to collect and normalize telemetry across on-prem and cloud environments, build accurate forecasting models, detect anomalies before they become outages, and transform raw data into actionable insights.
Going further, the book introduces AI-augmented analysis using large language models to explain trends, prioritize risks, and recommend safe, auditable remediation actions—without sacrificing control or reliability.
Through real-world examples spanning AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, and on-prem systems, you will build a complete pipeline: from metrics collection to automated, human-approved infrastructure changes using Terraform and Ansible.
Inside, you’ll learn how to:
- Design a scalable capacity engineering architecture across hybrid environments
- Build resilient data collection and normalization pipelines in Python
- Apply statistical and machine learning techniques for capacity forecasting
- Detect anomalies and reduce alert fatigue with intelligent systems
- Use AI as a reasoning layer to generate insights and recommendations
- Implement safe, closed-loop remediation workflows with human oversight
- Integrate capacity engineering into CI/CD, FinOps, and governance frameworks
Whether you're managing a single cluster or a global multi-cloud platform, this book equips you with the tools and patterns to turn capacity planning into a proactive, intelligent system.
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