Orquestación de contenedores en aplicaciones con componente IA
Authors
Barchín Rubio, ÁlvaroDirector
Moratilla Ocaña, AntonioDate
2022Keywords
Orquestación
Contenedor
Inteligencia artificial
Machine learning
Docker
Kubernetes
Kubeflow
DevOps
Orchestration
Container
Artificial intelligence
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
La inteligencia artificial se encuentra presente actualmente en múltiples ámbitos de nuestra vida cotidiana.
El trabajo en esta área no deja de incrementarse y, a su vez, la búsqueda de nuevas herramientas
que faciliten la vida de los profesionales de este sector. El uso de contenedores permite escalar una infraestructura
de forma sencilla. Para ello, es necesario contar con una herramienta de orquestación con un
interfaz simple e intuitiva que se encargue de administrar estos contendedores agrupados en clústeres. En
este trabajo se explorarán herramientas ya existentes para utilizar contenedores en flujos de IA, recopilando
diferentes tipos de algoritmos y realizando experimentos con varios de ellos. También se estudiarán
conceptos de DevOps que puedan ser aplicados en este caso. El resultado final será un marco de trabajo
para la instalación del entorno y la creación de flujos de trabajo de IA en una plataforma basada en
contenedores. Artificial intelligence is now around us in multiple aspects of our everyday life. The research done in
this field keeps growing at an unprecedented rate and, to the same extent, the search of new tools that
help professionals in their jobs. The use of containers brings simple autoscaling to the table. For this
reason, it is essential to rely on an orquestration service that provides an intuitive and simple interface
for managing container clusters. We aim to explore already available tools for creating AI pipelines on
a container infraestructure in order to carry out experiments with different types of algorithms. In this
context, some DevOps pratices will be explored and applied to these pipelines. The resulting product of
this process will become a framework for the environment configuration and AI pipeline creation in a
container based platform.
Files in this item
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TFG_Barchin_Rubio_2022.pdf | 5.558Mb |
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