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
- Tez No: 884223
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- 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: MEF ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
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
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN
- Bilişim altyapısı üzerine sunucusuz mimari platformu inşa etme
Building a serverless architecture platform on information technology infrastructure
METE KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Path-based predictive caching for state machines
Durum makı̇nelerı̇ ı̇çı̇n yol öngörülü önbellekleme
JAMES RYAN PERRY AKYUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN
- Sunucusuz yazılım mimarisiyle coğrafi bilgi sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and application of serverless architectures in geographic information system
METE ERCAN PAKDİL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN