Amazon SageMaker がデータ処理ジョブのサポートを開始
AWS は Amazon SageMaker でデータ処理ジョブのサポートを開始することを発表しました。今回のリリースによって、組織全体でデータ処理ワークロードを作成、管理、モニタリング、トラブルシューティングできるようになり、プロジェクトで協力してデータ処理ジョブとワークフローを安全に構築および共有できるようになりました。
Amazon SageMaker Unified Studio は、お客様が組織内のすべてのデータを検索してアクセスし、あらゆるユースケースにおいて、極めて優れたツールを使用して、それらのデータに基づいて行動できる、単一のデータおよび AI 開発環境です。今回のリリースにより、大量のデータを処理する Apache Spark ジョブを構築できるようになりました。ジョブはお好みのツールを使用して構築できます。例えば、Unified Studio Code Editor でコーディングされた抽出、変換、ロード (ETL) スクリプトからジョブを作成したり、Unified Studio ノートブックでインタラクティブにジョブを作成したりできます。Unified Studio Visual ETL エディタを使用してジョブを視覚的に作成することもできます。データ処理ジョブを作成したら、オンデマンドで実行するように設定したり、組み込みのスケジューラを使用してスケジュールしたり、SageMaker ワークフローでオーケストレーションしたりできます。また、データ処理ジョブのステータスをモニタリングし、ステータス、ログ、パフォーマンスメトリクスを示す実行履歴を表示することもできます。ジョブが失敗した場合は、生成 AI トラブルシューティングを使用することで、ジョブのメタデータとログを自動的に分析し、根本原因を特定するための詳細なインサイトと、問題を迅速に解決するための実用的なレコメンデーションを得ることができます。これらの機能を組み合わせることで、組織全体でデータ処理ワークロードを作成、管理、モニタリング、トラブルシューティングできるようになります。
SageMaker Unified Studio が一般提供されている AWS リージョンのリストについては、「サポート対象リージョン」を参照してください。SageMaker Unified Studio の詳細については、Amazon SageMaker Unified Studio のウェブページまたはドキュメントを参照してください。AWS コンソールで「Amazon SageMaker」を選択することで、SageMaker Unified Studio を今すぐ使い始めることができます。