Veröffentlicht am: Mar 10, 2023
Wir freuen uns, die Unterstützung von Metriken auf Kundenebene bei der Ausführung interaktiver Spark-Workloads über verwaltete Endpunkte ankündigen zu können. Amazon EMR auf EKS ermöglicht Kunden die Ausführung von Open-Source-Big-Data-Frameworks wie Apache Spark auf Amazon EKS. Kunden von Amazon EMR in EKS können einen verwalteten Endpunkt (in der Vorschau verfügbar) einrichten und dazu verwenden, interaktive Workloads mit integrierten Entwicklungsumgebungen (IDE) wie EMR Studio auszuführen.
Bisher gab es für Kunden, die verwaltete Endpunkte ausführen, keinen Mechanismus zur Überwachung oder Visualisierung ihres kernelbasierten Ausführungsverhaltens. Ohne Einblick in Metriken wie Ausfälle, Latenzzeiten oder erfolgreiche Starts kann es für Kunden schwierig sein, Fehler zu beheben und zu verstehen, was mit einem verwalteten Endpunkt passiert. Mit dieser Version können Kunden Probleme in ihren verwalteten Endpunkten überwachen, Alarme erstellen und besser beheben, indem sie Metriken über Amazon CloudWatch für Kernel-Lebenszyklusvorgänge wie die Anzahl der Anfragen, Anfragelatenz, Anfragefehler und Kernel-Startfehler nutzen.
Mehr Informationen über diese Funktion und eine Liste der unterstützten Metriken finden Sie in unsererDokumentation. Kundenmetriken für verwaltete Endpunkte werden für Amazon EMR in der EKS 6.10-Version und höher unterstützt und sind in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon EMR auf EKS derzeit verfügbar ist.