Publicado: Nov 30, 2021
Temos o prazer de anunciar a versão de demonstração do Amazon EMR Serverless, uma nova opção sem servidor do Amazon EMR que torna fácil e econômico a execução de análises de dados em escala de petabytes na nuvem por engenheiros e analistas de dados. O Amazon EMR é uma plataforma de big data em nuvem usada pelos clientes para executar trabalhos de processamento de dados distribuídos em grande escala, consultas SQL interativas e aplicações de machine learning usando frameworks de análise de código aberto como Apache Spark, Apache Hive e Presto. Com o EMR Serverless, os clientes podem executar aplicações construídas nessas frameworks com alguns cliques, sem precisar configurar, otimizar ou proteger clusters. O EMR Serverless provisiona e escala automaticamente os recursos de memória e computação necessários pela aplicação e os clientes pagam apenas pelos recursos que utilizam.
Com o EMR Serverless, você só especifica a framework de código aberto e a versão que deseja usar para sua aplicação e envia trabalhos usando APIs, o EMR Studio ou clientes JDBC/ODBC. O EMR Serverless determina e provisiona automaticamente os recursos de memória e computação necessários para o processamento das solicitações e aumenta ou reduz esses recursos nas diferentes etapas de processamento com base nas mudanças de requisito. Por exemplo, um trabalho Spark pode precisar de dois executores nos primeiros cinco minutos e de dez executores nos últimos vinte minutos para processar seus dados. O EMR Serverless provisiona e ajusta automaticamente os recursos necessários para que você não precise se preocupar quando os volumes de dados mudarem com o tempo. E como você só paga pelos recursos que utiliza, o EMR Serverless é econômico na execução de análises em escala de petabytes. Os clientes podem verificar o status dos trabalhos em execução, consultar o histórico dos trabalhos e usar conhecidas ferramentas de código aberto para depurar trabalhos usando o EMR Studio.
O Amazon EMR Serverless está disponível em versão de demonstração na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Clique aqui para se cadastrar para a versão de demonstração, leia o blog e consulte a documentação para saber mais.