دفاتر ملاحظات استوديو Amazon SageMaker الموحد تدعم الآن EMR بلا خادم
تدعم دفاتر ملاحظات استوديو Amazon SageMaker الموحد الآن Amazon EMR بلا خادم مع Apache Spark Connect، مما يمنح مهندسي البيانات والمحللين مرونة أكبر في اختيار وقت تنفيذ Spark للتحليلات التفاعلية وأعباء عمل هندسة البيانات. بالإضافة إلى Amazon Athena Spark، يمكن للمستخدمين الآن الاستفادة من Amazon EMR بلا خادم كوقت تنفيذ لـ Spark، وتحديد المحرك الأمثل بناءً على متطلباتهم.
مع هذا الإطلاق، يمكنك تشغيل PySpark و Spark SQL على تطبيق EMR Serverless Spark في خلايا دفتر الملاحظات. يمكن للمستخدمين تحديد وقت تنفيذ Spark الخاص بهم من اللوحة الجانبية لدفتر الملاحظات، وينطبق وقت التنفيذ المحدد على كل من خلايا Python وSQL. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين الاستفادة من SageMaker Data Agent، مساعد الذكاء الاصطناعي المدمج، لإنشاء التعليمات البرمجية وخطط التنفيذ من أوامر اللغة الطبيعية، مما يسرع سير عمل تطوير Spark باستخدام EMR بلا خادم. يمكن للمؤسسات الاستفادة من السعة التي تمت تهيئتها مسبقًا لتحسين أوقات بدء الجلسة، مع الاستفادة من مراقبة Spark UI الموحدة عبر جميع المحركات المدعومة للحصول على رؤية متسقة لتنفيذ المهام والأداء. بالإضافة إلى ذلك، يوفر EMR بلا خادم دعم الاتصال بشبكة VPC لأعباء العمل التي تتطلب عزل الشبكة.
تتوفر هذه الميزة في جميع مناطق AWS حيث يتوفر استوديو Amazon SageMaker الموحد، مما يدعم كلاً من دفاتر ملاحظة استوديو Amazon SageMaker الموحد وبيئات JupyterLab IDE. للبدء، راجع دليل مستخدم استوديو Amazon SageMaker الموحد.