تدعم الآن Amazon SageMaker وظائف معالجة البيانات
تعلن AWS عن دعم وظائف معالجة البيانات في Amazon SageMaker. يمكّنك هذا الإطلاق من تأليف أعباء عمل معالجة البيانات وإدارتها ومراقبتها واستكشاف أخطائها وإصلاحها عبر مؤسستك والتعاون في المشاريع لإنشاء مهام معالجة البيانات وعمليات سير العمل ومشاركتها بشكل آمن.
استوديو Amazon SageMaker الموحد عبارة عن بيئة واحدة لتطوير البيانات والذكاء الاصطناعي حيث يمكنك العثور على جميع البيانات في مؤسستك والوصول إليها والتصرف بناءً عليها باستخدام أفضل الأدوات في أي حالة استخدام. مع هذا الإطلاق، يمكنك الآن إنشاء وظائف Apache Spark لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. يمكن بناء الوظائف باستخدام الأداة المفضلة لديك. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء المهام من نصوص الاستخراج، والانتقال، والتحميل (ETL) المشفرة في محرر التعليمات البرمجية الخاص بالاستوديو الموحد، أو بشكل تفاعلي في دفاتر الاستوديو الموحد. يمكنك أيضًا إنشاء المهام بشكل مرئي باستخدام محرر ETL الظاهري الخاص بالاستوديو الموحد. بمجرد إنشاء مهام معالجة البيانات، يمكن ضبطها لتعمل عند الطلب، أو جدولتها باستخدام المجدول المدمج، أو تنسيقها مع عمليات سير عمل SageMaker. يمكنك مراقبة حالة مهام معالجة البيانات الخاصة بك وعرض سجل التشغيل الذي يعرض الحالة والسجلات ومقاييس الأداء. عند فشل المهام، يمكنك استخدام استكشاف الأخطاء وإصلاحها من خلال الذكاء الاصطناعي المولّد لتحليل بيانات تعريف المهام والسجلات تلقائيًا، وتوفير رؤى تفصيلية تحدد الأسباب الجذرية والتوصيات القابلة للتنفيذ لحل المشكلات بسرعة. تمكّنك هذه الإمكانات معًا من تأليف أعباء عمل معالجة البيانات وإدارتها ومراقبتها واستكشاف أخطائها وإصلاحها عبر مؤسستك.
راجع المناطق المدعومة للحصول على قائمة بمناطق AWS التي يتوفر فيها استوديو SageMaker الموحد بشكل عام. لمعرفة المزيد حول استوديو Amazon SageMaker الموحد اطلع على صفحة الويب الخاصة باستوديو Amazon SageMaker الموحد أو الوثائق. يمكنك البدء في استخدام استوديو SageMaker الموحد اليوم عن طريق تحديد «Amazon SageMaker» في وحدة تحكم AWS.