Uma abordagem para orquestração de funções de aprendizado de máquina virtualizadas em containers
Resumo
O aprendizado de máquina é uma das áreas que mais cresce na computação, um dos
fatores para esse crescimento é que a utilização de aplicações inteligente vem se tornarem
cada vez mais comum nos nossos dias. Junto ao aumento do poder computacional
dos dispositivos a nossa volta, foi possível o desenvolvimento de novas aplicações capazes
de obter um melhor resultado na criação e execução de uma inteligência artificial,
com a utilização de sistemas distribuídos somos capazes de separar as funções relativas
ao aprendizado de máquina a fim de obter melhor desempenho. Entretanto, podem
ocorrer inconsciências na execução distribuída de determinadas tarefas, uma vez que funções
necessitam de bibliotecas específicas para serem executadas. Uma abordagem que
soluciona esse tipo de problema são as máquinas virtuais e os containers, que podem
ser executados como serviços de instanciação utilizando parte do processamento da máquina
do usuário para virtualizar um processo. Este trabalho apresenta uma abordagem
para virtualização de funções de aprendizado de máquina com a utilização de containers
dockers, fazendo uso de um sistema distribuído na borda da rede para processamento e
considerando a capacidade de cada um dos nós do sistema.
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