<div dir="ltr">Hello Everyone,<div><br></div><div>Meteos is a Machine Learning as a Service in OpenStack.</div><div><br></div><div><p style="margin:0px 0px 10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Arial Unicode MS",Arial,sans-serif;font-size:14px">Meteos allows users to analyze huge amount of data and predict a value by data mining and machine learning algorithms. </p><p style="margin:0px 0px 10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Arial Unicode MS",Arial,sans-serif;font-size:14px">Meteos create a workspace of Machine Learning via sahara spark plugin and manage some resources and jobs regarding Machine Learning.</p><p style="margin:0px 0px 10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Arial Unicode MS",Arial,sans-serif;font-size:14px">We are using OpenStack components like Nova, Sahara(Hadoop/Spark), Swift etc. We are heavily relying on OpenStack Component because We understand whatever we build, it should be openstack centric and give other project a freedom to use the service easily for any other components.</p><div><br></div><div>Problem Statement - </div><div>1. Currently there are many ML libraries available and if user wants to develop some applications they have to go to installation/configuration/integration of component which they have to manage manually. </div><div>2. To use one small API of one library, developer has to install complete library. 3. 3. Processing primary data on cluster, required another installation steps and managing analytics clusters is again a pain.</div><div>4.Storing and scaling data is an another major problem in data science today.</div><div>5. There are public cloud providers offering ML service but those are very costly.</div><div><br></div><div><b>Purpose -</b> </div><div><div><br></div><div>Meteos Project aims to provide Machine learning APIs to develop ML algorithms and ML use cases with stack provided by Meteos setup. </div><div><br></div><div>This project gives one setup which includes Apache Spark ML/Tensorflow/Scikit integration Hadoop/Spark and swift and it enables a platform for developers to use ML APIs to develop ML use cases directly without taking headache of installation and component integration.</div></div><div><br></div><p style="margin:0px 0px 10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Arial Unicode MS",Arial,sans-serif;font-size:14px"><b>Planned features for Queens release - </b></p><p style="margin:0px 0px 10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Arial Unicode MS",Arial,sans-serif;font-size:14px"></p><ul><li>Tensorflow integration - To bring ML and deep learning capabilities in OpenStack.</li><li>SciKit Learn library integration</li><li>Developing ML use cases using Meteos.</li><li>Data/batch processing on Hadoop/Spark using OpenStack Sahara project - No need to put special effort for setting up analytics stack.</li><li>Data is stored and scaled automatically on swift.</li></ul><div><b>Goal - </b></div><ul><li>Users should be able to implement data science problems.</li><li>Data visualization on Portal.</li><li>Developer should be able to develop Machine Learning application quickly and easily.</li><li>Data storage, Data processing and Data Storage should be achieved effortlessly and effectively.</li></ul><div>If you are interested to work/contribute in this Project, please reach out to me/hiroyuki on #openstack-meteos or reply back to this mail. My irc nickname is diga.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Digambar</div></div></div>