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今天的摘要，数据已成为几乎每个业务领域的推动力，并且与人工智能（AI）一起，云计算是增强业务运营和绩效的关键推动力。本研究重点是优化云环境中的分布式机器学习（DML）算法，以有效处理和处理大型数据集。本文通过利用云平台的计算能力和存储容量以及并行处理技术来提出一种改善DML算法性能的方法。实验结果表明，所提出的方法可将处理时间减少40％，并将模型准确性提高15％，使其非常适合大数据环境。关键字：分布式机器学习，云计算，大数据，优化，并行处理。云计算，并行处理，可伸缩性，容错性，数据复制1。简介云计算已彻底改变了数据的管理和处理方式，提供了能够处理大规模数据的强大的分布式系统。随着数据量的快速增长，使用分布式机器学习（DML）算法已成为必要。这些算法将计算跨多个节点划分，以提高数据处理效率。云平台，例如AWS，Microsoft Azure和Google Cloud提供了扩展机器学习模型所需的基础架构和灵活性。但是，诸如延迟，效率低下的资源管理和通信复杂性等挑战仍然存在，需要解决。2。本文提出了一种优化基于云的大数据系统中DML算法的策略。通过将并行处理与动态资源管理相结合，该方法可以减少延迟，改善数据吞吐量并增强部署在云环境中的机器学习模型的整体性能。使用来自AWS EC2实例的现实世界数据对所提出的方法进行验证。分布式计算系统和DML算法中的问题基于云的分布式系统和DML算法的性能受到了几个关键挑战的影响，每个挑战必须解决每个挑战以确保最佳系统性能。2.1可伸缩性问题随数据的增长，分布式系统必须能够扩展以适应增加的工作量。水平缩放（添加更多节点）和垂直缩放（节点的资源增加）是常见方法，但是这些引入了数据一致性和网络流量等问题。无法控制的缩放率可以降低整体系统性能。2.2 DML算法中的通信瓶颈，频繁更新模型参数导致节点之间的数据交换。当网络带宽被拥挤时，这些交换会产生重大延迟。优化诸如GRPC和QUIC之类的通信协议可以减轻这些瓶颈并提高整体性能。2.3资源管理有效管理CPU，内存和存储等资源的挑战对于最佳系统性能至关重要。诸如动态缩放和负载平衡之类的技术有助于确保有效分配资源，从而防止某些节点过度负载和其他其他节点的实现不足，从而在不同的工作负载下保持系统效率。
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