¿Qué es el agente de solución de problemas de Apache Spark para Amazon EMR? - Amazon EMR
IntroducciónInformación general de la arquitectura

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¿Qué es el agente de solución de problemas de Apache Spark para Amazon EMR?

Introducción

El agente de solución de problemas de Apache Spark para Amazon EMR es una función de IA conversacional que simplifica la solución de problemas de las aplicaciones de Apache Spark en Amazon EMR, Glue AWS y Amazon Notebooks. SageMaker La solución de problemas tradicional de Spark requiere un análisis manual exhaustivo de los registros, las métricas de rendimiento y los patrones de error para identificar las causas principales y corregir el código. El agente simplifica este proceso mediante indicaciones en lenguaje natural, análisis automatizados de la carga de trabajo y recomendaciones de código inteligentes.

Puede utilizar el agente para solucionar problemas PySpark y errores de las aplicaciones de Scala. El agente analiza los trabajos fallidos, identifica los cuellos de botella en el rendimiento y proporciona recomendaciones prácticas y correcciones de código, a la vez que le da el control total sobre las decisiones de implementación.

Información general de la arquitectura

El agente de solución de problemas tiene tres componentes principales: un asistente de IA compatible con MCP en el entorno de desarrollo para la interacción, el proxy MCP, AWS que gestiona la comunicación y la autenticación seguras entre el cliente y los AWS servicios, y el servidor MCP remoto de Amazon SageMaker Unified Studio, (preview) que proporciona herramientas especializadas de solución de problemas de Spark para Amazon EMR, Glue AWS y Amazon Notebooks. SageMaker Este diagrama ilustra cómo interactúa con el servidor MCP remoto de Amazon SageMaker Unified Studio a través de su asistente de IA.

Arquitectura del agente de solución de problemas de Spark.

El asistente de IA organizará la solución de problemas mediante las herramientas especializadas proporcionadas por el servidor MCP siguiendo estos pasos:

  • Extracción de funciones y creación de contexto: el agente recopila y analiza automáticamente los datos de telemetría de tu aplicación Spark, incluidos los registros del servidor de historial de Spark, los ajustes de configuración y las trazas de errores. Extrae las métricas clave de rendimiento, los patrones de uso de los recursos y las señales de error para crear un perfil de contexto completo que permita solucionar problemas de forma inteligente.

  • Analizador de causas fundamentales y motor de recomendaciones de GenAI: el agente aprovecha los modelos de IA y la base de conocimientos de Spark para correlacionar las funciones extraídas e identificar las causas fundamentales de los problemas o fallos de rendimiento. Proporciona información de diagnóstico y análisis de los errores en la ejecución de la aplicación de Spark.

  • Recomendación sobre el código de GenAI Spark: Basándose en el análisis de la causa raíz del paso anterior, el agente analiza los patrones de código existentes e identifica las operaciones ineficientes que requieren correcciones de código para los fallos de las aplicaciones. Proporciona recomendaciones prácticas que incluyen modificaciones específicas del código, ajustes de configuración y mejoras arquitectónicas con ejemplos concretos.

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