Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu Not Defterleri artık EMR Sunucusu'nu destekliyor
Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu Not Defterleri artık Apache Spark Connect özellikli Amazon EMR Sunucusuz özelliğini destekleyerek veri mühendislerine ve analistlerine etkileşimli analiz ve veri mühendisliği iş yükleri için Spark çalışma zamanlarını seçme konusunda daha fazla esneklik sağlıyor. Kullanıcılar artık Amazon Athena Spark'a ek olarak Amazon EMR Sunucusuz'u Spark çalışma zamanı olarak kullanabilirler ve gereksinimlerine göre en uygun motoru seçebilirler.
Bu lansman ile, Not Defteri hücrelerinde bir EMR Sunucusuz Spark Uygulaması üzerinde PySpark ve Spark SQL'i çalıştırabilirsiniz. Kullanıcılar Spark çalışma zamanlarını Not Defteri yan panelinden seçebilir ve seçilen çalışma zamanı hem Python hem de SQL hücreleri için geçerlidir. Ek olarak, kullanıcılar doğal dil istemlerinden kod ve yürütme planları oluşturmak için yerleşik yapay zeka asistanı olan SageMaker Veri Temsilcisi'nden yararlanabilir ve EMR Sunucusuz ile Spark geliştirme iş akışlarını hızlandırabilir. Kuruluşlar, iş yürütme ve performans konusunda tutarlı görünürlük için desteklenen tüm motorlarda birleşik Spark UI izlemesinden yararlanırken, oturum başlangıç sürelerini iyileştirmek için önceden başlatılmış kapasiteden yararlanabilir. Ek olarak, EMR Sunucusuz, ağ yalıtımı gerektiren iş yükleri için VPC bağlantı desteği sağlar.
Bu özellik, hem SageMaker Birleşik Stüdyosu not defterlerini hem de JupyterLab IDE ortamlarını destekleyen Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nun kullanılabildiği tüm AWS Bölgelerinde kullanılabilir. Kullanmaya başlamak için Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu Kullanıcı Kılavuzu'na bakın.