Amazon SageMaker 现在支持数据处理作业

发布于: 2025年7月11日

AWS 宣布 Amazon SageMaker 现在支持数据处理作业。此次发布之后，您能够在整个组织中创作、管理、监控数据处理工作负载并对其进行故障排除，并能够在项目中协作以安全地构建和共享数据处理作业和工作流。

Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室是一个单一的数据和人工智能开发环境，您可以在其中查找和访问组织中的所有数据，并在任何用例中使用最佳工具对其进行操作。此次发布之后，您现在可以构建 Apache Spark 作业来处理大量数据。您可以使用偏好的工具来构建作业。例如，您可以通过在 Unified Studio 代码编辑器中编码的提取、转换和加载 (ETL) 脚本创建作业，也可以在 Unified Studio 笔记本中以交互方式创建作业。您还可以使用 Unified Studio 可视化 ETL 编辑器直观地创建作业。创建数据处理作业后，可以将其设置为按需运行、使用内置调度器进行调度或使用 SageMaker 工作流进行编排。您可以监控数据处理作业的状态，并查看运行历史记录，了解状态、日志和性能指标。当作业失败时，您可以利用生成式 AI 故障排除功能，自动分析作业元数据和日志，以便提供可识别根本原因的详细见解和可操作建议，快速解决问题。这些功能协同工作，使您能够在整个组织中创作、管理、监控数据处理工作负载并对其进行故障排除。

有关正式推出 SageMaker 融通式合作开发工作室的 AWS 区域的列表，请参阅支持的区域。要了解有关 SageMaker 融通式合作开发工作室的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室网页或文档。您可以在 AWS 管理控制台中选择“Amazon SageMaker”，立即开始使用 SageMaker 融通式合作开发工作室。