Аналіз продуктивності кластерів з оптимізованою пам’яттю на платформі Azure для розв’язання задач машинного навчання

Abstract

Предмет дослідження – показники продуктивності кластерів при проходженні тестування за допомогою бенчмарку Spark-Perf. Задачами дослідження у роботі є: проаналізувати методи розгортання кластеру для вирішення задач машинного навчання на хмарних платформах; проаналізувати методи підвищення продуктивності кластеру Azure Spark на хмарних платформах; розробити інформаційне забезпечення для моніторингу кластеру та порівняння різних показників кластеру; провести ряд тестувань для отримання статистики на різних конфігураціях кластерів.