Evaluating Distributed Machine Learning for Fog Computing loT scenarios : A Comparison Between Distributed and Cloud-based Training on Tensorflow

Abstract: Dag för dag blir sakernas internet-enheter (IoT) en större del av vårt liv. För närvarande är dessa enheter starkt beroende av molntjänster vilket kan utgöra en integritetsrisk. Det allmänna syftet med denna rapport är att undersöka alternativ till molntjänster, ett ganska fascinerande alternativ är fog computing. Fog computing är en struktur som utnyttjar processorkraften hos enheter i utkanten av nätverket (lokala enheter) snarare än att helt förlita sig på molntjänster. Ett specifikt fall av denna struktur undersöks ytterligare som huvudsyftet i denna rapport vilket är distribuerad maskininlärning för IoT-enheter. Detta mål uppnås genom att besvara frågorna om vilka metoder/verktyg som finns tillgängliga för att åstadkomma det och hur väl fungerar de jämfört med molntjänster. Det finns tre huvudsteg i denna studie. Det första steget var informationsinsamling på två olika nivåer. Först på en grundläggande nivå där området för studien undersöks. Den andra nivån var mer specifik och handlade om att ytterligare samla information om tillgängliga verktyg för distribuering av maskininlärning och utvärdera dessa verktyg. Det andra steget var att implementera tester för att verifiera prestandan för varje verktyg vald baserat på den insamlade informationen. Det sista steget var att sammanfatta resultaten och dra slutsatser. Studien har visat att distribuerad maskininlärning fortfarande är för omogen för att ersätta molntjänster eftersom de befintliga verktygen inte är optimerade för IoT-enheter. Det bästa alternativet för tillfället är att hålla sig till molntjänster, men om lägre prestanda till viss del kan tolereras, så är vissa IoT-enheter kraftfulla nog att bearbeta maskininlärningsuppgiften självständigt. Distribuerad maskininlärning är fortfarande ett ganska nytt koncept, men det utvecklas snabbt, förhoppningsvis når denna utveckling snart IoT-enheter.