TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.Silva, Raul Ikeda Gomes daDip, Carlos Eduardo2022-06-302022-06-302021https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3279Neste 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.DigitalPortuguêsCloud ComputingAWS LambdaServerlessKubernetesAWS EKSreportCloud ComputingAWS LambdaServerlessKubernetesAWS EKS