Publié le: Mar 24, 2023
Nous sommes ravis d'annoncer la prise en charge de la définition de l'emplacement du déploiement d'un pod Jupyter Enterprise Gateway (JEG) lors de l'exécution de charges de travail Spark interactives à l'aide de points de terminaison gérés. Amazon EMR SUR EKS permet aux clients d'exécuter les cadres big data open-source, tels qu'Apache Spark on Amazon EKS. Les clients Amazon EMR sur EKS configurent et utilisent un point de terminaison géré (disponible en aperçu) pour exécuter des charges de travail interactives à l'aide d'environnements de développement intégrés (IDE) tels qu'EMR Studio.
Jusqu'à présent, les clients utilisant des ordinateurs portables Jupyter via des points de terminaison gérés n'avaient aucun contrôle sur le type d'instance sur laquelle déployer leur point de terminaison géré. Si un point de terminaison géré est déployé sur une instance ponctuelle, l'accès aux ordinateurs portables Jupyter peut être perdu via le point de terminaison géré, ce qui crée un problème pour les clients. Grâce à cette fonctionnalité, les clients ont désormais un contrôle total sur l'emplacement où le pod JEG sera déployé, avec la possibilité de spécifier une instance à la demande via un groupe de nœuds géré ou autogéré.
Pour en savoir plus sur cette fonctionnalité, consultez notre documentation. Le placement de pods JEG pour les points de terminaison gérés est pris en charge sur Amazon EMR sur EKS version 6.10 et ultérieures, et il est disponible dans toutes les régions Amazon EMR sur EKS est actuellement disponible.