Performance Analysis of Machine Learning Platforms Using Cloud Native Technology on Edge Devices

Uproszczony widok
dc.contributor.authorCłapa, Konrad
dc.contributor.authorGrudzień, Krzysztof
dc.contributor.authorSierszeń, Artur
dc.date.accessioned2023-09-22T07:08:52Z
dc.date.available2023-09-22T07:08:52Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThis article presents the results of an experiment performed on a machine learning edge computing platform composed of a virtualized environment with a K3s cluster and Kubeflow software. The study aimed to analyze the effectiveness of executing Kubeflow pipelines for simulated parallel executions. A benchmarking environment was developed for the experiment to allow system performance measurements based on parameters, including the number of pipelines and nodes. The results demonstrate the impact of the number of cluster nodes on computational time, revealing insights that could inform future decisions regarding increasing the effectiveness of running machine learning pipelines on edge devices.en_EN
dc.identifier.citationCłapa K., Grudzień K., Sierszeń A., Performance Analysis of Machine Learning Platforms Using Cloud Native Technology on Edge Devices. W: Progress in Polish Artificial Intelligence Research 4, Wojciechowski A. (Ed.), Lipiński P. (Ed.)., Seria: Monografie Politechniki Łódzkiej Nr. 2437, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 2023, s. 195-200, ISBN 978-83-66741-92-8, doi: 10.34658/9788366741928.31.
dc.identifier.doi10.34658/9788366741928.31
dc.identifier.isbn978-83-66741-92-8
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11652/4807
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34658/9788366741928.31
dc.language.isoenen_EN
dc.page.numbers. 195-200
dc.publisherWydawnictwo Politechniki Łódzkiejpl_PL
dc.publisherLodz University of Technology Pressen_EN
dc.relation.ispartofWojciechowski A. (Ed.), Lipiński P. (Ed.)., Progress in Polish Artificial Intelligence Research 4, Seria: Monografie Politechniki Łódzkiej Nr. 2437, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 2023, ISBN 978-83-66741-92-8, doi: 10.34658/9788366741928.
dc.rightsDla wszystkich w zakresie dozwolonego użytkupl_PL
dc.rightsFair use conditionen_EN
dc.rights.licenseLicencja PŁpl_PL
dc.rights.licenseLUT Licenseen_EN
dc.subjectmachine learningen_EN
dc.subjectartificial intelligenceen_EN
dc.subjectcloud computingen_EN
dc.subjectedge computingen_EN
dc.subjectinternet of thingsen_EN
dc.subjectuczenie maszynowepl_PL
dc.subjectsztuczna inteligencjapl_PL
dc.subjectprzetwarzanie w chmurzepl_PL
dc.subjectprzetwarzanie brzegowepl_PL
dc.subjectinternet rzeczypl_PL
dc.titlePerformance Analysis of Machine Learning Platforms Using Cloud Native Technology on Edge Devicesen_EN
dc.typeRozdział - monografiapl_PL
dc.typeChapter - monographen_EN

Pliki

Oryginalne pliki
Teraz wyświetlane 1 - 1 z 1
Brak miniatury
Nazwa:
31. Perfomance_analysis_machine_Clapa_Grudzien_2023.pdf
Rozmiar:
635.07 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Opis:
Pobierz
Licencja
Teraz wyświetlane 1 - 1 z 1
Brak miniatury
Nazwa:
license.txt
Rozmiar:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Opis:
Pobierz

Kolekcje

Rozdziały
Książki, monografie, podręczniki, rozdziały (WEEIiA)