IT57-RE54 :: Auto-scaling microservices on IaaS under SLAs with cost effective Framework

Auto-scaling microservices on IaaS under SLAs with cost effective Framework

details
เฟรมเวิร์คสำหรับการพัฒนาระบบจัดการอัตโนมัติสำหรับการสเกลเพิ่ม/ลดเซิฟเวอร์ และ ไมโครเซอร์วิส บน Infrastructure as a Service หรือ Cloud Computing เพื่อให้เซอร์วิสดังกล่าวสามารถให้บริการได้ภายใต้ service-level agreement ที่กำหนดและด้วยค่าใช้จ่ายสำหรับ Infrastructure ที่มีประสิทธิ์ภาพ โดยออกแบบเฟรมเวิร์คที่ใช้หลักการ machine learning เป็นหลัก
tools & techniques
We experimented with 1.3 billion data with 6 servers and 3 old notebooks on Languages: Python, Golang, Java, Node.js, Scala Database: Hadoop Docker: Docker Swarm, Docker machine Main software library: TensorFlow, Keras, Pyspark, Scikit-learn, Scipy Machine Learning regression techniques: linear regression, Support Vector Machine Regression (SVM), Gaussian Process Regression, Regression Trees Machine Learning Time series analysis techniques: autoregressive integrated moving average (ARIMA) Machine Learning neural networks techniques: multilayer perceptron, Long short-term memory recurrent neural network(artificial neural network), LSTM with transfer learning Other Tools: VS Code, Excel, Gatling
author
Mr.Issaret Prachitmutita
รหัสนักศึกษา 57130500097
Mr.Noraset Pojjanasuksakul
รหัสนักศึกษา 57130500039
noraset.poj@gmail.com
Mr.Wachirawit Aittinonmongkol
รหัสนักศึกษา 57130500144
advisor
Montri Supattatham
Praisan Padungweang