Análise Comparativa entre EKS Kubernetes e AWS Lambda para Treinamento de Machine Learning
Neste trabalho um modelo de machine learning será treinado em duas plataformas de desenvolvimento em nuvem, com intuito de compará-las em termos de custo e facilidade de uso. O modelo em si não é o foco do projeto, e foi usado como simulação de carga de trabalho para testar o desempenho. A primeira...
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| Tipo de documento: | relatório científico |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER) |
| Repositório: | Repositório Institucional da INSPER |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.insper.edu.br:11224/3279 |
| Acesso em linha: | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3279 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Cloud Computing AWS Lambda Serverless Kubernetes AWS EKS |
| Resumo: | Neste trabalho um modelo de machine learning será treinado em duas plataformas de desenvolvimento em nuvem, com intuito de compará-las em termos de custo e facilidade de uso. O modelo em si não é o foco do projeto, e foi usado como simulação de carga de trabalho para testar o desempenho. A primeira plataforma será a AWS Lambda da Amazon, que é do tipo serverless, permitindo a execução de código de maneira agnóstica ao hardware, assim possibilitando que uma tarefa longa seja executada de forma mais rápida por ser dividida em múltiplas tarefas menores. A segunda será a plataforma Kubernetes, com objetivo semelhante de paralelização, a qual será executada na EKS (Elastic Kubernetes Services), também da Amazon, usando contêineres Docker. Será feita uma análise qualitativa sobre a facilidade de implementação sob os dois paradigmas, além de uma análise quantitativa sobre custo. |
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