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.
