Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Confidencialitat: No
Ensenyament(s): Enginyeria de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial
Aprenentatge Servei: No
Títol en diferents idiomes: Optimització intel·ligent de sistemes distribuïts: Anàlisi de rendiment amb Lithops i aprenentatge automàtic
Resum: Aquesta tesi presenta una solució per optimitzar i monitoritzar sistemes distribuïts utilitzant Lithops en entorns sense servidor. Es va desenvolupar un profiler lleuger integrat amb Prometheus per recopilar mètriques en temps real i gestionar els recursos de manera eficient. El profiler fa un seguiment de l'ús de CPU, memòria, disc i xarxa, garantint l'escalabilitat i la resiliència a través de plataformes multinúvol. A més, un model d'aprenentatge automàtic prediu la paral·lelització òptima de tasques per minimitzar el temps d'execució. La solució proposada es va validar mitjançant proves exhaustives en diversos entorns, demostrant la seva eficàcia per millorar el rendiment de la computació sense servidor oferint una eina robusta per millorar l'eficiència operativa i l'optimització de recursos.
Matèria: Aprenentatge automàtic
Curs acadèmic: 2023-2024
Idioma: en
Data de la defensa del treball: 2024-09-12
Àrees temàtiques: Enginyeria informàtica
Estudiant: Benabdelkrim Zakan, Usama
Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Data d'alta al repositori: 2025-10-23
Paraules clau: Sistemes distribuïts, Aprenentatge automàtic, Monitorització
Títol en la llengua original: Intelligent optimization of distributed systems: performance analysis with Lithops and machine learning
Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess
Director del projecte: García López, Pedro Antonio
Repositori URV