Recomendador Cloud : Como prever custo, tempo e configuração na nuvem

Utilização da Machine Learning, Algoritmos Genéticos e Computação em nuvem para prever quanto tempo e o valor da execução em nuvem, e como resultado, a recomendação de uma configuração de Máquinas Virtuais em nuvem para obter o melhor custo benefício.

Transcript

1. Thiago Nelson Recomendador Cloud Como prever custo, tempo e configuração na nuvem
2. Quem sou eu? • Meu nome é Thiago Nelson e para falar de mim é preciso falar das minhas paixões. • Sou Pai, Marido e apaixonado por todas as áreas computação. • Carrego comigo uma vontade intrínseca em vencer e fazer a diferença através do estudo, pois gosto de aprender e ensinar. • Sempre quero saber o porquê de tudo. • É por isso que hoje eu trago pra vocês um pouco da minha história.
3. O que eu faço ? • Analista Judiciário do TJMA • Professor Universitário • Mestre em Ciência da Computação em Cloud e Machine Learning • Especializações • Análise e Projeto de Sistemas • Redes • Gerenciamento de Projetos • GDG Organizer • Empreendedor • Eterno Estudante • Viajante
4. Custos em Computação em Nuvem
5. Redução de Custos x Utilização mais Eficiente?
6. Redução de Custos x Utilização mais Eficiente?
7. Como calcular? Tempo • Qual o menor tempo que posso executar? • Quanto tempo vai demorar para custar X reais? • Executa mais rápido com mais máquinas ou mais processadores? • Qual tempo vou usar mais recursos para o período XYZ desse ano? Custo • Quanto vai custar para ser o mais rápido possível? • Quanto vai custar para rodar em X dias? • Custa menos mais máquinas ou mais processadores? • Qual vai ser o custo do período XYZ desse ano? Configuração • Qual melhor configuração para executar no menor tempo? • Qual melhor configuração para custar x reais? • Melhor mais máquinas ou mais processadores? • Qual melhor configuração para período XYZ desse ano?
8. Façam suas apostas !!! 5 VM ( 2 cores ) 3 VM ( 2 cores) e 1 VM (4cores) 1 VM ( 2 cores) e 1 VM ( 8 cores) 1 VM ( 1 cores) e 2 VM (2cores)
9. Cloud + GA + ML ?
10. Aprendizado de Máquina (ML)
11. Aprendizado de Máquina (ML)
12. Aprendizado de Máquina (ML) • Reconhecimento de Padrões • Análise de Regressão • Predição
13. Algoritmos Genéticos (GA) • Utilizados para problemas que não possuem uma única solução • Geram possíveis soluções e avaliam o quanto ela satisfaz o problema • São técnicas da computação evolutiva, para busca e otimização • Utilizam processos semelhantes aos processos biológicos da evolução
14. Algoritmos Genéticos (GA)
15. Cloud + GA + ML
17. Algoritmo Genético e o Regressor
18. Apostas encerradas !!! 5 VM ( 2 cores ) 3 VM ( 2 cores) e 1 VM (4cores) 1 VM ( 2 cores) e1 VM ( 8 cores) 1 VM ( 1 cores) e 2 VM (2cores)
19. 19 Exemplo de configuração recomendada com estimativa Indivíduos = Recomendações • 32% mais rápido • 275% mais caro
20. Eficiência da Recomendação • Acurácia superior a 94% • Redução no tempo de 38,8% • Redução de custo de 45,62%
21. Como usar esse modelo? • Base histórica de dados, carga, informações • Treinamento do Regressor • Modelagem ou Parametrização do algoritmo genético • Executar tudo junto
23. Contatos thiagonelson@gmail.com /thiagonelson tiware.blog.br tiware.com.br