Master'sOpen Access

Sunucusuz vs yerinde: Aws fargate, GCP Cloud run ve yerel ortamda makine öğrenimi dağıtımının performans analizi

Is this your thesis?

This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.

2024
0 views
0 downloads

Abstract (TR)

Bu çalışmada, makine öğrenimi modellerinin dağıtım sürecinde meydana gelen değişikliklerin On-Premises sistemler ve bulut hizmet sağlayıcılarındaki karşılaştırmalı analizini sunmaktayım. Makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde dağıtılması, üretkenliklerini artırmayı amaçlayan işletmeler ve kuruluşlar için kritik bir öneme sahiptir. Modellerin farklı ortamlarda nasıl davrandığını anlamak ve karşılaştırmak, bilinçli kararlar vermek için büyük öneme sahiptir. AWS ve GCP gibi önde gelen ticari organizasyonlar, özelleştirilmiş web uygulamaları sunmak üzere tasarlanmış güvenilir ve maliyet etkin bulut hizmetleri sunmaktadır. Bu makalenin temel amacı, en tanınmış bulut hizmeti sağlayıcılarının anahtar özelliklerini vurgulayarak bulut müşterilerini yönlendirmek ve On-Premises seçeneği ile karşılaştırmalar yaparak bilinçli karar almayı kolaylaştırmaktır. Ayrıca, AWS Fargate ve Google Cloud Run gibi yönetilen hizmetlerin avantajlarını keşfediyoruz, bu hizmetler uygulama dağıtımını kolaylaştırmaktadır. Bu araştırma aracılığıyla, işletmelerin stratejik kararlar alarak dinamik ve rekabetçi iş dünyasında başarı elde etmelerine olanak tanıyan değerli içgörüler sağlamak amaçlanmıştır.

Author

Oğuz Kırçiçek

Institution

How to Cite

Oğuz Kırçiçek (Yüksek Lisans Tezi). Sunucusuz vs yerinde: Aws fargate, GCP Cloud run ve yerel ortamda makine öğrenimi dağıtımının performans analizi, 2024, MEF University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from MEF University