Aplicação do aprendizado de máquina na otimização de arquiteturas em nuvem

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Autores

Ghosn, Eli Jose Abi
Cesconetto, Bruno Arthur
Silva, Wesley Gabriel Albano da

Orientador

Ayres, Fábio José

Co-orientadores

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Tipo de documento

Trabalho de Conclusão de Curso

Data

2020

Unidades Organizacionais

Resumo

Este projeto tem como objetivo aperfeiçoar a ferramenta de projeto de arquiteturas para computação em nuvem desenvolvida por alunos do Insper para a Dell Technologies. Especificamente, foi aperfeiçoada a tecnologia de otimização de arquitetura, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Para isso, foi feito um overview do estado da arte de ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho e, também, de plataformas de desenvolvimentos específicas para projetos de aprendizado de máquina, buscando máxima eficiência de execução, escalabilidade e facilidade de manutenção. Baseando-se em dados simulados de utilização da própria ferramenta desenvolvida previamente foram levantadas métricas de caracterização de arquiteturas a fim de validar um fluxo capaz de aprender a influência de fatores que levam um usuário fazer uma escolha de arquitetura diferente da opção de menor preço.

Palavras-chave

Otimização de arquiteturas em núvem; Ferramentas de orquestração; Otimização combinatória; Pipeline de aprendizado de máquina.

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Idioma

Português

Notas

Projeto realizado na empresa Dell

Membros da banca

Montagner, Igor dos Santos
Silva, Raul Ikeda Gomes da
Ayres, Fábio José

Área do Conhecimento CNPQ

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