Artificial intelligence assisted performance comparison of service meshes
Hizmet ağlarının yapay zeka destekli performans karşılaştırması
- Tez No: 877779
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİN NACAKLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Zamanla uygulamalar karmaşık hale geldi, bu da uygulamaların yönetimini ve kontrolünü zorlaştırdı. Kubernetes sistemleri, monolitik mimarilerden mikro hizmetlere kademeli bir geçiş sağladı ve yönetimi kolaylaştırdı. Mikroservislerin kullanımı, çeşitli mikroservisleri verimli bir şekilde denetlemek ve kontrol etmek için bir hizmet ağının kurulmasını gerektirir, ancak hizmet ağı entegrasyonu, uygulamanın gecikmesini arttırdığı için aynı zamanda bir dezavantaja da dönüşmektedir. Bu tezin amacı, bir mikro hizmet uygulamasının en sık kullanılan iki hizmet ağı olan Linkerd ve Istio üzerindeki gecikmesini araştırmaktır. Çeşitli konfigürasyonlardaki gecikme beklentileri hakkında fikir vermek için bir web hizmeti uygulaması ve Rastgele Orman ve Gradyan Artırıcı Regresör algoritmalarını kullanarak yapay zeka entegrasyonu önerdik. Gecikme değerleri için yeni bir veri kümesi hem Linkerd hem de Istio'da az sayıda hizmet isteğiyle düşük CPU ve RAM yapılandırmalarının denenmesiyle oluşturuldu. Deneysel sonuçlar, Linkerd hizmet ağıyla oluşturulan gecikmenin daha düşük olduğunu ve Rastgele Orman yönteminin gecikme tahminleri için daha gerçekçi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Son olarak, tüm deneysel sonuçlar yeni veri kümesine eklenmiş ve her iki hizmet ağında da yapay zeka entegre performans karşılaştırması yapılmıştır. Sonuç olarak, Istio daha karmaşık Linkerd daha hafif bir yapıya sahiptir. Ayrıca, önerilen yapay zeka entegre performans karşılaştırma sonuçlarının daha fazla sayıda toplam servis isteği içeren çeşitli ve daha yüksek CPU ve RAM yapılandırmaları için gecikme beklentilerine ilişkin fikir sağlayacağına inanıyoruz.
Özet (Çeviri)
Over time, applications have become complex, which makes management and control difficult. Kubernetes systems provided a gradual transition from monolithic architectures to microservices and facilitated management. The use of microservices requires the establishment of a service mesh to efficiently supervise and control various microservices; however, service mesh integration comes with a disadvantage, which is to increase the latency of the application. The aim of this thesis is to investigate the latency of a microservice application on the two most commonly used service meshes which are Linkerd and Istio. We proposed a web service application and integrated artificial intelligence methods by employing Random Forest and Gradient Boosting Regressor algorithms to supply latency expectations in various configurations. A novel dataset for the latency expectation was generated by experimenting low CPU and RAM configurations with a small number of service requests on both Linkerd and Istio. The experimental results show that the latency generated with the Linkerd service mesh is lower, and that Random Forest method gives more realistic results for latency predictions. Finally, all experimental results were added to the novel dataset and artificial intelligence integrated performance comparison was made on both Linkerd and Istio service meshes. All in all, Istio comes with a more complex structure and Linkerd with a lighter structure. Furthermore, we believe that the proposed AI integrated performance comparison results will provide insight into the latency expectations for various and higher CPU and RAM configurations with large number of total requests.
Benzer Tezler
- Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow
Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu
BUSE EZGİ ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH BOZKURT
- Acil servis triyajında yapay zekâ kullanımı: Hasta yönlendirme doğruluğunun değerlendirilmesi
The use of artificial intelligence in emergency department triage: Evaluation of patient routing accuracy
ZÜLKÜF SERGEN ÜNLÜ
- Kritik hasta tanısında yapay zeka performansı: ChatGPT, Gemini, Claude ve acil servis hekimlerinin karşılaştırılması
Performance of artificial intelligence in critical patient diagnosis: Comparison of ChatGPT, Gemini, Claude and emergency physicians
İBRAHİM GÜNAYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpKaradeniz Teknik ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN PASLI
- Artificial intelligence assisted determination of age appropriateness values of turkish children's literature works
Türk çocuk edebiyatı eserlerinin yaş uygunluk değerlerinin yapay zeka destekli tespiti
FEYZA NUR KILIÇASLAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- Yapay Zekâ Destekli Sporcu Performans Takip Sistemi
Artificial Intelligence Supported Athlete Performance Tracking System
MELTEM NAZIROĞLU
Doktora
Türkçe
2026
SporTrakya ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENGÜL DEMİRAL
PROF. DR. DAVİD H. FUKUDA