Institutional Repository [SANDBOX]
Technical University of Crete
EN  |  EL

Search

Browse

My Space

Distributed machine learning framework on Akka

Lamprinidis Ioannis

Simple record


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/9E852A17-9A5E-473A-A3B2-D3A9509A5FB9-
Identifierhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.101190-
Languageen-
Extent1.2 megabytesen
Extent51 pagesen
TitleDistributed machine learning framework on Akkaen
TitleΣύστημα κατανεμημένης μηχανικής μάθησης στην πλατφόρμα Akkael
CreatorLamprinidis Ioannisen
CreatorΛαμπρινιδης Ιωαννηςel
Contributor [Thesis Supervisor]Samoladas Vasilisen
Contributor [Thesis Supervisor]Σαμολαδας Βασιληςel
Contributor [Committee Member]Giatrakos Nikolaosen
Contributor [Committee Member]Γιατρακος Νικολαοςel
Contributor [Committee Member]Deligiannakis Antoniosen
Contributor [Committee Member]Δεληγιαννακης Αντωνιοςel
PublisherΠολυτεχνείο Κρήτηςel
PublisherTechnical University of Creteen
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
Content SummaryThe proliferation of data-driven applications has led to a growing demand for efficient and scalable machine learning algorithms. This thesis delves into the design and implementation of a distributed communication kernel in Akka for the Online Machine Learning and Data Mining system(OMLDM), a system that supports distributed online learning by utilizing the Parameter Server paradigm, for effortlessly deploying Online Machine Learning pipelines on streaming platforms. The objective was the implementation of an efficient, scalable, fault tolerant and robust kernel for the OMLDM, to analyze the performance overhead of Akka by comparing it to a local implementation of the OMLDM kernel, that utilizes Java Threads; To evaluate the performance speedup achieved by the kernel in a cluster environment. We demonstrate through experiments the communication overhead of Akka and the performance of the kernel in local and clustered environments.en
Content SummaryΗ αυξανόμενη διάδοση των εφαρμογών που βασίζονται στα δεδομένα έχει οδηγήσει σε αυξανόμενη ζήτηση για αποτελεσματικούς και κλιμακωτούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Αυτή η διατριβή εμβαθύνει στο σχεδιασμό και την υλοποίηση ενός κατανεμημένου πυρήνα επικοινωνίας στο Akka για το σύστημα Online Machine Learning and Data Mining (OMLDM), ένα σύστημα που υποστηρίζει κατανεμημένη online μάθηση αξιοποιώντας την Parameter Server αρχιτεκτονική, για την ανάπτυξη Online Machine Learning pipelines σε πλατφόρμες ροής. Ο στόχος ήταν η υλοποίηση ενός αποτελεσματικού, κλιμακωτού, ανθεκτικού σε σφάλματα και ισχυρού πυρήνα για το OMLDM, η ανάλυση της επιβάρυνσης απόδοσης του Akka σε σύγκριση με μια τοπική υλοποίηση του πυρήνα του OMLDM που υλοποιήθηκε σε Java Threads και η αξιολόγηση της αύξησης της ταχύτητας απόδοσης που επιτυγχάνει ο πυρήνας σε ένα περιβάλλον cluster. Παρουσιάζεται μέσω πειραμάτων η επιβάρυνση επικοινωνίας που εισάγει το Akka και η απόδοση του πυρήνα σε τοπικά και clustered περιβάλλοντα.el
Type of ItemΔιπλωματική Εργασίαel
Type of ItemDiploma Worken
Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Date of Item2024-10-08-
Date of Publication2024-
SubjectDistributed systemsen
Bibliographic CitationIoannis Lamprinidis, "Distributed machine learning framework on Akka", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2024en
Bibliographic CitationΙωάννης Λαμπρινίδης, "Σύστημα κατανεμημένης μηχανικής μάθησης στην πλατφόρμα Akka", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024el

Available Files

Services

Statistics