Publicado: May 4, 2023
Temos o prazer de anunciar a adição de cadernos Jupyter auto-hospedados como outro mecanismo para executar workloads interativas por meio de 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.
Atualmente, os clientes confiam no EMR Studio para executar cadernos Jupyter para suas workloads interativas do Spark, que fornece uma solução de cadernos gerenciados sem precisar se preocupar em personalizar o ambiente de execução em que são executados. Com os cadernos Jupyter auto-hospedados, os clientes que precisam dessa personalização agora podem escolher onde controlar o ambiente de execução do caderno, com a flexibilidade de decidir onde ele é executado e a capacidade de alterar a forma de acessá-lo, ajudando-os a atender às suas necessidades específicas de negócios.
Para saber mais sobre esse recurso, acesse a documentação. O recurso de cadernos Jupyter auto-hospedados é compatível com o Amazon EMR no EKS 6.10 e posterior, e está disponível em todas as regiões nas quais o Amazon EMR no EKS é oferecido atualmente.