Konttiteknologian hyödyntäminen koneoppimissovelluksissa

Abstract

Tutkielmassa kartoitetaan mikropalveluarkkitehtuurin ja konttiteknologian käytön hyötyjä ja haittoja koneoppimista hyödyntävissä sovelluksissa. Tutkimus suoritetaan tapaustutkimuksena, jonka kohteena on Urheilun tietovarannon kehitysprojekti. UTV-projektin tavoitteena on kehittää alusta urheiludatan keräämiselle, hallinnoinnille, ja analyysille. Projektissa kehitettävä UTV-alusta koostuu mikropalveluista ja hyödyntää konttiteknologiaa toteutuksessaan. Alustalle kehitettiin erillinen koneoppimista hyödyntävä artefakti urheiludatan visualisointia varten. Artefaktia ja sen kehitysprosessia verrattiin kirjallisuudesta esiin nouseviin väitteisiin koneoppimisesta mikropalveluarkkitehtuurissa, ja havaittiin että väitteet eivät ole ristiriidassa artefaktin ja sen kehitysprosessin kanssa.

The goal of this study is to map out the pros and cons of utilizing microservices and containers in machinelearning applications. The research is conducted as a case study, the target of which is the Sports Data Repository project (shortened as UTV). The goal of UTV-project is to develop a platform for the collection, control and analysis of sports data. The UTV-platform consists of numerous microservices implemented in containers. A separate artefact was implemented into the platform that uses machinelearning to visualize sports data. The artefact and its development process was compared to claims found in literature in order to answer the predetermined research questions. It was observed that the claims in literature are not inconsistent with the artefact and its development process.