Machine Learning Using Serverless Computing

Machine learning has been trending in the domain of computer science for quite some time. Newer and newer models and techniques are being developed every day. The adoption of cloud computing has only expedited the process of training machine learning. With its variety of services, cloud computing provides many options for training machine learning models. Leveraging these services is up to the user. Serverless computing is an important service offered by cloud service providers. It is useful for short tasks that are event-driven or periodic. Machine learning training can be divided into short tasks or batches to take advantage of this. Due to the nature of serverless computing, there are certain limitations imposed by the cloud service provider such as execution time and memory. This research proposes standalone solutions to overcome the challenges faced by serverless computing in training machine learning models. The research further combines these individual solutions and proposes a system for leveraging serverless computing for training a machine learning model that incorporates distributed machine learning

Transparent live migration of container deployments in userspace

En aquesta tèsis de Màster, presentem una eina per realitzar migracions de contenidors tipus runC emprant CRIU. La nostre solució és eficient en termes d utilització de recursos, memòria i disc, i minimitza el temps de migració quan comparada amb una migració basada en capturar-transferir-reiniciar i amb la migració nativa de màquines virtuals oferida pels seus proveı̈dors. En afegit, la nostra eina permet migrar aplicacions que fan ús intensiu tant de memòria com de xarxa, amb connexions TCP establertes, i namespaces externs. La implementació està acompanyada d una recerca bibliogràfica en profunditat, aixı́ com d una sèrie d experiments que motiven els nostres criteris de disseny. El codi és de lliure accés i es pot trobar a la pàgina web del projecte