Cluster für KI und Data Science

Die Fachhochschule Südwestfalen baut aktuell einen Cluster für Lehre in den Bereichen KI und Data Science auf. Dabei sind eine Reihe von Aufgaben für Abschlussarbeiten zu vergeben.

Aufgabenstellungen für Abschlussarbeiten

• Monitoring des Clusters
  Der Cluster wird im Lehrbetrieb genutzt. Daher ist ein Monitoring erforderlich, das die Auslastung und die Verfügbarkeit des Clusters überwacht und bei Bedarf Alarm schlägt.

• Benutzerverwaltung
  Die Anmeldung an den Cluster erfolgt über eine Keycloak-Instanz, die ein Single-Sign-On mit der Campus-Kennung der FH Südwestfalen ermöglicht. Innerhalb von Kubernetes werden aktuell alle Benutzer auf eine Unix-Userid abgebildet, da die Benutzer innerhalb der Nodes des Clusters nicht bekannt sind. Mithilfe von FreeIPA soll eine Benutzerverwaltung aufgebaut werden, die die Benutzer innerhalb des Clusters verwaltet und eine Synchronisation mit der Keycloak-Instanz ermöglicht.

• Dashboard für den Cluster
  Die Benutzer des Clusters sollen über ein Dashboard einen Überblick über die Auslastung des Clusters erhalten. Dazu sollen die Daten aus dem Monitoring-System und aus Kubernetes zusammengeführt werden. Das Dashboard soll als Web-Anwendung realisiert werden.

• MLFlow
  Die Benutzer des Clusters sollen ihre Experimente über MLFlow verwalten können. Dazu soll eine Instanz von MLFlow auf dem Cluster installiert werden.

Weitere mögliche Themen finden finden Sie auch im GitHub Projekt zum Aufbau des Clusters.