論文の概要: Minerva: A Portable Machine Learning Microservice Framework for Traditional Enterprise SaaS Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00866v1
• Date: Sat, 2 May 2020 15:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 13:00:36.818974
• Title: Minerva: A Portable Machine Learning Microservice Framework for Traditional Enterprise SaaS Applications
• Title（参考訳）: Minerva: 従来のエンタープライズSaaSアプリケーションのためのポータブル機械学習マイクロサービスフレームワーク
• Authors: Venkata Duvvuri
• Abstract要約: 従来のエンタープライズアプリケーションでは、再設計は機械学習(ML)モデルをうまくデプロイするための重要な要素である。 ここでは、従来のレガシーアプリケーションスイートにおけるインテリジェントなモジュール化とデプロイの効率的な方法として、ポータブルなMLマイクロサービスフレームワークであるMinervaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In traditional SaaS enterprise applications, microservices are an essential ingredient to deploy machine learning (ML) models successfully. In general, microservices result in efficiencies in software service design, development, and delivery. As they become ubiquitous in the redesign of monolithic software, with the addition of machine learning, the traditional applications are also becoming increasingly intelligent. Here, we propose a portable ML microservice framework Minerva (microservices container for applied ML) as an efficient way to modularize and deploy intelligent microservices in traditional legacy SaaS applications suite, especially in the enterprise domain. We identify and discuss the needs, challenges and architecture to incorporate ML microservices in such applications. Minervas design for optimal integration with legacy applications using microservices architecture leveraging lightweight infrastructure accelerates deploying ML models in such applications.
• Abstract（参考訳）: 従来のSaaSエンタープライズアプリケーションでは、マイクロサービスは機械学習(ML)モデルをうまくデプロイするための重要な要素です。 一般的に、マイクロサービスはソフトウェアサービス設計、開発、デリバリの効率性をもたらす。 モノリシックなソフトウェアの再設計において、機械学習が加わったことにより、従来のアプリケーションはますますインテリジェントになりつつある。 本稿では,従来のSaaSアプリケーションスイート,特にエンタープライズドメインにおいて,インテリジェントなマイクロサービスをモジュール化およびデプロイするための効率的な方法として,ポータブルなMLマイクロサービスフレームワークであるMinervaを提案する。 このようなアプリケーションにMLマイクロサービスを組み込むニーズ、課題、アーキテクチャを特定し、議論する。 軽量インフラストラクチャを活用するマイクロサービスアーキテクチャを使用したレガシーアプリケーションとの最適な統合のためのMinervas設計は、そのようなアプリケーションにMLモデルをデプロイすることを加速する。

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