Geri Dön

Serverless vs. on-premises: A performance analysis of ml deployment with aws fargate, GCP Cloud run, and On-Prem

Sunucusuz vs yerinde: Aws fargate, GCP Cloud run ve yerel ortamda makine öğrenimi dağıtımının performans analizi

  1. Tez No: 884223
  2. Yazar: OĞUZ KIRÇİÇEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bulut bilişim, Cloud computing
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Mef Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, makine öğrenimi modellerinin dağıtım sürecinde meydana gelen değişikliklerin On-Premises sistemler ve bulut hizmet sağlayıcılarındaki karşılaştırmalı analizini sunmaktayım. Makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde dağıtılması, üretkenliklerini artırmayı amaçlayan işletmeler ve kuruluşlar için kritik bir öneme sahiptir. Modellerin farklı ortamlarda nasıl davrandığını anlamak ve karşılaştırmak, bilinçli kararlar vermek için büyük öneme sahiptir. AWS ve GCP gibi önde gelen ticari organizasyonlar, özelleştirilmiş web uygulamaları sunmak üzere tasarlanmış güvenilir ve maliyet etkin bulut hizmetleri sunmaktadır. Bu makalenin temel amacı, en tanınmış bulut hizmeti sağlayıcılarının anahtar özelliklerini vurgulayarak bulut müşterilerini yönlendirmek ve On-Premises seçeneği ile karşılaştırmalar yaparak bilinçli karar almayı kolaylaştırmaktır. Ayrıca, AWS Fargate ve Google Cloud Run gibi yönetilen hizmetlerin avantajlarını keşfediyoruz, bu hizmetler uygulama dağıtımını kolaylaştırmaktadır. Bu araştırma aracılığıyla, işletmelerin stratejik kararlar alarak dinamik ve rekabetçi iş dünyasında başarı elde etmelerine olanak tanıyan değerli içgörüler sağlamak amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, I present a comparative analysis of the changes occurring during the deployment process of machine learning models, both in On-Premises systems and cloud service providers. The successful deployment of machine learning models holds critical importance for businesses and organizations aiming to enhance their productivity. Understanding and comparing how models behave in different environments is of paramount significance to make informed decisions. Prominent commercial organizations like AWS and GCP offer reliable and cost-effective cloud services tailored to provide customized web applications. Our primary objective in this article is to guide cloud customers by highlighting the key features of the most recognized Cloud Service Providers and facilitating informed decision-making through comparisons with the On-Premises option. Additionally, I explore the advantages of managed services such as AWS Fargate and Google Cloud Run, which streamline application deployment. Through this research, my goal is to offer useful insights that help companies succeed in the fast-paced, cutthroat business environment by helping them make wise strategic decisions.

Benzer Tezler

  1. DCfRSM: Fault-Tolerant checkpoint approach for replicated state machines

    DCfRSM: Eslenmis Durum Makinalarında hata kabul edebilirligi yüksek kontrol noktası tutma yaklaşımı

    NİYAZİ ÖZDİNÇ ÇELİKEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN

  2. How cryptographic implementations affect mobile agent systems

    Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği

    İSMAİL ULUKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  3. Hibrit bağlaşmalı şebekeler için performans modelleri

    Başlık çevirisi yok

    HAKKI ASIM TERCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY

  4. Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. iş etkenliği

    Başlık çevirisi yok

    FİSUN SAKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İnşaat MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FARUK ALPASLAN

  5. Cross-provider Serverless Trigger Benchmarking

    Sağlayıcılar Arası Sunucusuz Tetikleyici Karşılaştırması

    DERVİŞ ONUR GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolLeıden Unıversıty

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KRİSTİAN RİETVELD

    PROF. DR. ROB VAN NİEUWPOORT