Publicado: Mar 24, 2023
Temos o prazer de anunciar o suporte à definição do local de implantação de pods Jupyter Enterprise Gateway (JEG) para execução de workloads interativas do Spark usando endpoints gerenciados. O Amazon EMR no EKS permite aos clientes executar estruturas de big data de código aberto como o Apache Spark no Amazon EKS. Os clientes do Amazon EMR no EKS configuram e utilizam um endpoint gerenciado (disponível para demonstração) para executar workloads interativas utilizando ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) como o EMR Studio.
Até agora, os clientes que executavam cadernos Jupyter por meio de endpoints gerenciados não tinham controle sobre o tipo de instância na qual implantar esses endpoints. Se um endpoint gerenciado for implantado em uma instância spot, poderá ocorrer uma situação em que o acesso aos cadernos Jupyter por esse endpoint seja perdido, criando um problema que os clientes precisarão contornar. Com este recurso, os clientes agora têm controle total sobre onde o pod JEG será implantado, incluindo a capacidade de especificar uma instância sob demanda, por meio de um grupo de nós gerenciado ou autogerenciado.
Para saber mais sobre esse recurso, acesse a documentação. O posicionamento de pods JEG para endpoints gerenciados têm suporte no Amazon EMR no EKS versão 6.10 e superior e está disponível em todas as regiões nas quais o Amazon EMR no EKS é oferecido atualmente.