Ermittlung eines geeigneten Kommunikationsmusters zwischen Microservices einer Datengenerierungsplattform für künstliche Intelligenz

Abstract

Durch die wachsende Anwendung von künstlicher Intelligenz, in den verschiedensten Bereichen, besteht immer mehr Bedarf für Daten zum Trainieren von Maschine Learning Modellen. Diese Daten sind jedoch häufig nicht oder nur in geringen Mengen vorhanden. DaFne soll eine Plattform bieten, um dieses Problem zu lösen und Möglichkeiten bereitzustellen, solche Daten für die verschiedensten Bereiche zu generieren. Für die Umsetzung dieser Web-Plattform wurde sich für eine Microservice Architektur entschieden. Um diese Architektur zu implementieren, bedarf es eines geeigneten Kommunikationsmusters, für die Kommunikation der einzelnen Services miteinander. In dieser Arbeit wird ein geeignetes Muster ermittelt und Technologien vorgeschlagen, um dieses Muster zu implementieren.

Due to the growing application of artificial intelligence, in various fields, there is an increasing need for data to train machine learning models. However, this data is often not available or only available in small amounts. DaFne aims to provide a platform to solve this problem and to provide possibilities to generate such data for various domains. For the implementation of this web platform a microservice architecture was chosen. In order to implement this architecture, a suitable communication pattern is required for the communication of the individual services with each other. In this thesis, a suitable pattern is identified and technologies are proposed to implement this pattern.