Qu'est-ce que l'agent de résolution des problèmes Apache Spark pour Amazon EMR - Amazon EMR
IntroductionPrésentation de l'architecture

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Qu'est-ce que l'agent de résolution des problèmes Apache Spark pour Amazon EMR

Introduction

L'agent de résolution des problèmes Apache Spark pour Amazon EMR est une fonctionnalité d'intelligence artificielle conversationnelle qui simplifie le dépannage des applications Apache Spark sur Amazon EMR, Glue AWS et Amazon Notebooks. SageMaker Le dépannage traditionnel de Spark nécessite une analyse manuelle approfondie des journaux, des indicateurs de performance et des modèles d'erreur afin d'identifier les causes profondes et de corriger le code. L'agent simplifie ce processus grâce à des instructions en langage naturel, à une analyse automatisée de la charge de travail et à des recommandations de code intelligentes.

Vous pouvez utiliser l'agent pour résoudre les problèmes PySpark et les défaillances des applications Scala. L'agent analyse vos tâches qui ont échoué, identifie les goulots d'étranglement liés aux performances et fournit des recommandations pratiques et des corrections de code tout en vous donnant un contrôle total sur les décisions de mise en œuvre.

Présentation de l'architecture

L'agent de dépannage comporte trois composants principaux : un assistant AI compatible MCP dans votre environnement de développement pour l'interaction, le proxy MCP AWS qui gère la communication et l'authentification sécurisées entre votre client et vos AWS services, et le serveur MCP distant Amazon SageMaker Unified Studio (preview) qui fournit des outils de dépannage Spark spécialisés pour Amazon EMR, Glue AWS et Amazon Notebooks. SageMaker Ce schéma illustre la manière dont vous interagissez avec le serveur MCP Amazon SageMaker Unified Studio Remote par le biais de votre assistant AI.

Architecture de l'agent de résolution des problèmes Spark.

L'assistant AI orchestrera le dépannage à l'aide des outils spécialisés fournis par le serveur MCP en suivant les étapes suivantes :

  • Extraction de fonctionnalités et création de contexte : l'agent collecte et analyse automatiquement les données de télémétrie de votre application Spark, notamment les journaux du serveur Spark History, les paramètres de configuration et les traces d'erreur. Il extrait les indicateurs de performance clés, les modèles d'utilisation des ressources et les signatures de défaillance afin de créer un profil contextuel complet pour un dépannage intelligent.

  • Analyseur des causes profondes et moteur de recommandation GenAI : l'agent utilise les modèles d'IA et la base de connaissances Spark pour corréler les fonctionnalités extraites et identifier les causes profondes des problèmes ou défaillances de performance. Il fournit des informations diagnostiques et une analyse des problèmes survenus lors de l'exécution de votre application Spark.

  • Recommandation de code GenAI Spark : Sur la base de l'analyse des causes premières de l'étape précédente, l'agent analyse vos modèles de code existants et identifie les opérations inefficaces qui nécessitent des corrections de code en cas de défaillance des applications. Il fournit des recommandations pratiques, notamment des modifications de code spécifiques, des ajustements de configuration et des améliorations architecturales avec des exemples concrets.

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