Naslov diplomskega dela: Skalabilna uporaba modelov strojnega učenja v oblaku

Povzetek:

Računalništvu v oblaku je v zadnjem času posvečene veliko pozornosti zaradi njegovega potenciala, saj omogoča prilagodljive rešitve, kot so podatkovne baze ali programska oprema na zahtevo. Med razvojem katere koli vrste aplikacije je potrebno vnaprej premisliti o skalabilnosti, prilagodljivosti in oceniti stroške.

V diplomskem delu smo preizkusili različne načine vzpostavitve storitve API za uporabo vnaprej naučenega modela strojnega učenja, pri čemer smo uporabili vsebnike in tehnologije za orkestracijo, testirali različne ponudnike oblačnih rešitev ter jih primerjali med sabo. Poskusili smo tudi oceniti stroške vzpostavitve glede na potrebno infrastrukturo za doseganje zadovoljivega odzivnega časa. Kljub temu da je Kubernetes najpogostejša rešitev za orkestracijo vsebnikov, smo pokazali da je AWS ECS dobra alternativa. Pri oblačni platformi Heroku nimamo veliko fleksibilnosti, vendar je vzpostava zelo enostavna.

Termin zagovora: ponedeljek, 14. 9. 2020, ob 10.00

Mentor: izr. prof. dr. Matjaž Kukar

Komisija za zagovor:​

izr. prof. dr. Matjaž Kukar (predsednik in mentor),

izr. prof. dr. Danijel Skočaj (član),

doc. dr. Luka Čehovin Zajc (član).

Povezava do video kanala, po katerem se bo prenašal zagovor in ga bo možno spremljati, bo dodana najkasneje na dan zagovora (predvidoma 30 minut pred terminom izvedbe zagovora) na spletni strani: https://ucilnica.fri.uni-lj.si/course/view.php?id=358