Amazon SageMaker 現在支援資料處理工作
AWS 宣佈支援 Amazon SageMaker 中的資料處理工作。此版本可讓您編寫、管理、監控和疑難排解組織中的資料處理工作負載，並在專案中進行協作，以安全地建置和共用資料處理工作和工作流程。
Amazon SageMaker Unified Studio 是一個統一的資料與 AI 開發環境，可讓您尋找並存取組織內的所有數據，並在各種使用案例中運用最佳工具採取行動。此版本推出後，您現在可以建置用於處理大量資料的 Apache Spark 工作。您可以使用偏好的工具來建置工作。例如，您可以透過在 Unified Studio 程式碼編輯器中編碼的擷取、轉換和載入 (ETL) 指令碼來建立工作，或以互動方式在 Unified Studio 筆記本中建立工作。您也可以使用 Unified Studio 視覺化的 ETL，以視覺化方式建立工作。建立後，您可以將資料處理工作設定為按需求執行、使用內建排程器排程，或使用 SageMaker 工作流程進行協調。您可以監控資料處理工作的狀態，並檢視可顯示狀態、日誌和效能指標的執行歷史記錄。當工作失敗時，您可以使用生成式 AI 疑難排解功能來自動分析工作中繼資料和日誌，提供可識別根本原因和可行建議的詳細見解，進而快速解決問題。結合這些功能後，您將能夠編寫、管理、監控和疑難排解整個組織的資料處理工作負載。
如需已正式推出 SageMaker Unified Studio 的 AWS 區域清單，請參閱支援的區域。若要進一步了解 SageMaker Unified Studio，請參閱 Amazon SageMaker Unified Studio 網頁或文件。您可以藉由在 AWS Console 中選取「Amazon SageMaker」，立即開始使用 SageMaker Unified Studio。