Minerva：面向传统企业 SaaS 应用的可移植机器学习微服务框架
软件工程
2020-05-05 v1 机器学习
摘要
在传统 SaaS 企业应用中，微服务是成功部署机器学习（ML）模型的关键要素。一般而言，微服务可提升软件服务设计、开发与交付的效率。随着它们在单体软件重构中变得无处不在，加上机器学习的引入，传统应用也日益智能化。在此，我们提出一种可移植的 ML 微服务框架 Minerva（面向应用机器学习的微服务容器），作为在传统遗留 SaaS 应用套件（尤其是企业领域）中模块化和部署智能微服务的有效方式。我们识别并讨论了在此类应用中引入 ML 微服务的需求、挑战与架构。Minerva 利用轻量基础设施的微服务架构设计与遗留应用的最优集成，加速了此类应用中 ML 模型的部署。
引用
@article{arxiv.2005.00866,
title = {Minerva: A Portable Machine Learning Microservice Framework for Traditional Enterprise SaaS Applications},
author = {Venkata Duvvuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00866},
year = {2020}
}