Как технология serverless при создании data science проектов может повысить утилизацию ресурсов (SECR-2018) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{fblink|2203826443203698}}
<references/>
<!-- topub -->
[[Категория:SECR-2018]]
[[Категория:Serverless]]
[[Категория:BigData]]
[[Категория:Machine Learning]]
{{stats|disqus_comments=2|refresh_time=2018-12-04T18:16:532019-02-21T19:32:04.114053642278|vimeo_plays=1|youtube_comments=0|youtube_plays=}}27}} | |||
Версия 16:32, 21 февраля 2019
- Докладчик
Докладчик опишет основные концепции технологии serverless, расскажет основные сценарии и свой опыт использования serverless для построения data science проектов. В докладе докладчик раскроет преимущества использования serverless технологии и за счет чего можно увеличить использование текущих ресурсов. Докладчик так же расскажет о своем опыте построения крупной аналитической платформы корпоративного уровня. Основное содержание доклада:
- Описание технологии и приемнимости
- Обзор существующих решений
- Применимость на нашем рынке и примеры использования
- Построение аналитических систем с использование FaaS
- Ускорение Data Science аналитики с использованием GPU
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
!.jpg)
Примечания и ссылки
Plays:28 Comments:2