Assistenza sull'IA generativa

Accelera l'integrazione dei dati e aumenta la produttività degli sviluppatori

Guida all'intelligenza artificiale in AWS Glue

L'integrazione dei dati di Amazon Q in AWS Glue consente di creare pipeline di integrazione dei dati utilizzando il linguaggio naturale. Descrivi il tuo intento tramite un'interfaccia di chat e AWS Glue genererà un processo completo. Puoi testare il processo e metterlo in produzione con un solo clic. AWS Glue offre ora funzionalità di IA generativa aggiuntive per modernizzare i lavori Spark e accelerare la risoluzione dei problemi, riducendo il tempo dedicato ad attività indifferenziate. Non è necessario essere esperti di Apache Spark o SQL o attendere che un esperto risponda alle tue domande.

Vantaggi

Integra i dati più velocemente

L'integrazione dei dati da più origini può richiedere giorni o addirittura mesi. La funzionalità di integrazione dei dati di Amazon Q Developer ti aiuta a creare processi di integrazione dei dati con una conoscenza dell'integrazione dei dati o un'esperienza di codifica minima. Riassume le attività manuali in modo da poter dedicare meno tempo al lavoro banale e più tempo all'analisi dei dati.

Comunica ad Amazon Q Developer di cosa hai bisogno in inglese e ti restituirà un processo completo. Ad esempio, con la funzionalità di integrazione dei dati, puoi chiedere ad Amazon Q Developer di "leggere i file JSON da S3, unirti a 'accountid' e caricarli in DynamoDB" e, in risposta, restituirà un processo di integrazione dei dati end-to-end in grado di eseguire tale azione. È possibile esaminare il processo generato, testarlo con set di dati di esempio e spostarlo in produzione.

Maggiore produttività per gli sviluppatori

Creare processi di integrazione dei dati è solo l'inizio. Una volta che un processo è stato creato e implementato in produzione, è necessario mantenerlo e risolverlo. Gli errori potrebbero essere correlati alla connessione, all'ambiente, alla sintassi, alla convalida o all'esecuzione. Possono verificarsi durante la creazione, il test, la pubblicazione o l'esecuzione dei processi di integrazione. I processi di risoluzione dei problemi spesso richiedono l'esame dei file di log e l'accesso alle dashboard di monitoraggio.

AWS Glue offre ora funzionalità basate sull'intelligenza artificiale per modernizzare i processi Spark e accelerare la risoluzione dei problemi. Esegui automaticamente l'upgrade alle versioni più recenti di Spark e ottieni una diagnostica intelligente in caso di problemi, riducendo i tempi di debug da giorni a minuti.

Ottieni subito l'aiuto di un esperto

AWS Glue fornisce assistenza basata sull'intelligenza artificiale durante l'intero ciclo di vita dell'integrazione dei dati. Costruito con una profonda conoscenza del dominio di AWS Glue, fornisce indicazioni di livello esperto per tutto ciò che riguarda l'integrazione dei dati.

Invece di aspettare le PMI all'interno della tua organizzazione o assumere un consulente, puoi contattare Amazon Q Developer in qualsiasi momento tramite la console AWS Glue, AWS Glue Studio o tramite API. La funzionalità di integrazione dei dati di Amazon Q Developer è ottimizzata per l'uso con altri servizi AWS. Puoi creare facilmente processi che estraggono, trasformano e caricano dati archiviati in Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka, Amazon Kinesis, Amazon Redshift e Amazon S3.

Esegui gli aggiornamenti di Spark con facilità

L'agente di aggiornamento Apache Spark identifica automaticamente le modifiche delle API e le variazioni comportamentali nelle applicazioni PySpark e Scala. Gli ingegneri possono avviare gli aggiornamenti direttamente da SageMaker Unified Studio o dall'IDE di loro scelta servendosi della compatibilità MCP (Model Context Protocol). Durante il processo di aggiornamento, l'agente analizza il codice esistente e suggerisce modifiche specifiche: in questo modo, gli ingegneri possono esaminarlo e approvarlo prima dell'implementazione. L'agente convalida la correttezza funzionale tramite convalide della qualità dei dati. L'agente attualmente supporta gli aggiornamenti di Spark delle versioni da 2.4 a 3.5 e mantiene la precisione dell'elaborazione dati durante tutto il processo di aggiornamento.

Casi d'uso

IA per l'integrazione dei dati

Genera processi ETL pronti per la produzione semplicemente descrivendo i tuoi requisiti in un inglese semplice. I data engineer e gli analisti possono creare rapidamente flussi di lavoro di integrazione dei dati senza esperienza in Apache Spark. Ottieni codice completo ed eseguibile per scenari comuni come l'unione di set di dati, l'aggregazione di dati e il caricamento in vari servizi AWS.

Scopri di più sull’integrazione di dati di Amazon Q.

Analizza e aggiorna automaticamente i tuoi processi Spark alle versioni più recenti mantenendo la funzionalità. AWS Glue gestisce la complessità dell'identificazione e dell'aggiornamento di script, configurazioni e dipendenze, riducendo i progetti di aggiornamento da mesi a giorni. Ciò consente di sfruttare le più recenti funzionalità di Spark e i miglioramenti della sicurezza senza interventi manuali.

Scopri di più sugli aggiornamenti dell'IA generativa per Apache Spark.

Identifica e risolvi rapidamente i problemi nei tuoi processi Spark utilizzando la risoluzione dei problemi basata sull'intelligenza artificiale. AWS Glue analizza i metadati dei processi, i log di esecuzione e le configurazioni per fornire un'analisi immediata delle cause principali e suggerimenti pratici. Ciò riduce il tempo di debug da giorni a minuti ed elimina la necessità di consultare la documentazione o attendere le risposte del supporto.

Scopri di più sulla risoluzione dei problemi dell'IA generativa per Apache Spark.

Accelera gli aggiornamenti delle versioni di Apache Spark su Amazon EMR e AWS Glue da mesi a settimane con il nostro agente di automazione intelligente che gestisce l'analisi e la trasformazione di codici complessi. Attraverso un'interfaccia conversazionale intuitiva, gli ingegneri possono esprimere i requisiti di aggiornamento in modo naturale mantenendo il controllo completo sulle modifiche al codice, eliminando il tradizionale onere dell'analisi manuale delle API, della risoluzione dei conflitti e della convalida delle applicazioni.