Ankündigung der generativen KI-Fehlerbehebung für Apache Spark in AWS Glue (Vorschauversion)
AWS Glue kündigt die generative KI-Fehlerbehebung für Apache Spark an, eine neue Funktion, mit der Data Engineers und Wissenschaftler Probleme bei ihren Spark-Jobs schnell identifizieren und lösen können. Die Spark-Fehlerbehebung nutzt Machine-Learning und generative KI-Technologien, um bei Problemen mit Spark-Jobs Ursachenanalyse und umsetzbare Empfehlungen zur Behebung identifizierter Probleme bereitzustellen.
AWS Glue ist ein serverloser, skalierbarer, Datenintegrations-Service, der das Auffinden, Aufbereiten und Kombinieren von Daten für Analysen, Machine Learning und Anwendungsentwicklung vereinfacht. Mit der Spark-Fehlerbehebung können Sie mit einem einzigen Klick in der AWS-Glue-Konsole eine automatische Analyse fehlgeschlagener Jobs initiieren. Diese Feature enthält Schritte für die Ursachenanalyse und -behebung schwer zu diagnostizierender Spark-Probleme wie Speicherfehler, Datenversatz und Ressource, Ausnahme „nicht gefunden“. Dies hilft Ihnen, Ausfallzeiten in kritischen Daten-Pipelines zu reduzieren. Die Spark-Fehlerbehebung, betrieben von Amazon Bedrock, verkürzt die Zeit für die Fehlersuche von Tagen auf Minuten.
Die generative KI-Fehlerbehebung für die Vorschauversion von Apache Spark Preview ist für Jobs, die auf AWS Glue 4.0 ausgeführt werden, in den folgenden AWS-Regionen verfügbar: USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Europa (Irland), USA Ost (Ohio) und mehr. Für weitere Informationen besuchen Sie bitte die Webseite von AWS Glue, lesen Sie den Blogbeitrag zur Einführung oder die Dokumentation.