Publicado en: Mar 10, 2023
Nos complace anunciar la compatibilidad con las métricas a nivel de cliente cuando se ejecutan cargas de trabajo interactivas de Spark a través de puntos de conexión gestionados. Amazon EMR en EKS habilita la ejecución por parte de los clientes de marcos de macrodatos de código abierto, como Apache Spark en Amazon EKS. Los clientes de Amazon EMR en EKS pueden configurar y utilizar un punto de conexión administrado (disponible en la versión preliminar) para ejecutar cargas de trabajo interactivas mediante integrated development environments (IDE, entornos de desarrollo integrado) como EMR Studio.
Hasta ahora, los clientes que utilizaban puntos de conexión gestionados no disponían de un mecanismo que les permitiera supervisar o visualizar el comportamiento de ejecución basado en el núcleo. Sin la visibilidad de las métricas, como los errores, la latencia o los lanzamientos exitosos, los clientes podrían tener dificultades para solucionar problemas y entender lo que sucede con un punto de conexión gestionado. Con esta versión, los clientes podrán monitorear, crear alarmas y solucionar mejor los problemas en sus puntos de conexión gestionados, al aprovechar las métricas de Amazon CloudWatch para las operaciones del ciclo de vida del núcleo, como el recuento de solicitudes, la latencia de las solicitudes, los errores de solicitud y los errores de lanzamiento del núcleo.
Para obtener más información sobre esta función y obtener una lista de las métricas admitidas, consulte nuestra documentación. Las métricas de los clientes para los puntos de conexión gestionados son compatibles con Amazon EMR en la versión 6.10 y versiones posteriores de EKS, y están disponibles en todas las regiones en las que Amazon EMR en EKS está disponible actualmente.