Utilisation de l'agent de dépannage - Amazon EMR
Modes de déploiement pris en chargeInterfaces prises en charge

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Utilisation de l'agent de dépannage

Modes de déploiement pris en charge

L'agent de résolution des problèmes Apache Spark pour Amazon EMR prend en charge des fonctionnalités d'analyse complètes des charges de travail Spark défaillantes, notamment le diagnostic automatique des erreurs, l'identification des goulots d'étranglement des performances, les recommandations de code et les suggestions exploitables pour améliorer les performances des applications dans le mode de déploiement Spark suivant :

  • EMR activé EC2

  • EMR sans serveur

  • AWS Glue

Veuillez vous référer Caractéristiques et capacités à cette section pour comprendre les caractéristiques détaillées, les capacités et les limites.

Interfaces prises en charge

Résolution des problèmes liés aux cellules dans les SageMaker blocs-notes Amazon

Une démonstration de l'expérience de dépannage avec Amazon SageMaker Notebooks. En cas de panne d'une cellule Notebook, vous pouvez demander à l'agent Amazon SageMaker Notebook de remédier à l'échec de la demande d'analyse suivie d'une éventuelle correction de code si l'erreur est due au code, en cliquant sur le Fix with AI bouton.

Résolution des problèmes liés aux applications Glue et EMR Spark avec Kiro CLI

Démarrez Kiro CLI ou votre assistant AI et vérifiez les outils chargés pour le processus de dépannage.


...
 sagemaker-unified-studio-mcp-code-rec (MCP)
 - spark_code_recommendation    not trusted
 
 sagemaker-unified-studio-mcp-troubleshooting (MCP)
 - analyze_spark_workload       not trusted
...

Vous êtes maintenant prêt à démarrer le flux de travail de l'agent de dépannage Spark.

Une démonstration de l'expérience de dépannage avec Kiro CLI. Vous pouvez simplement démarrer le processus de résolution des problèmes en suivant le message suivant :


Analyze my Glue job. The job name is "xxx" and the job run id is "xxx"

Intégration avec d'autres clients MCP

La configuration décrite dans Configuration de l'agent de dépannage peut également être utilisée dans d'autres clients MCP et IDEs pour se connecter au serveur MCP géré :

  • Intégration avec Cline - Pour utiliser le serveur MCP avec Cline, modifiez cline_mcp_settings.json et ajoutez la configuration ci-dessus. Consultez la documentation de Cline pour plus d'informations sur la gestion de la configuration MCP.

  • Intégration avec Claude Code Pour utiliser le serveur MCP avec Claude Code, modifiez le fichier de configuration pour inclure la configuration MCP. Le chemin du fichier varie en fonction de votre système d'exploitation. Reportez-vous à https://code.claude.com/docs/en/mcp pour une configuration détaillée.

  • Intégration avec GitHub Copilot - Pour utiliser le serveur MCP avec GitHub Copilot, suivez les instructions contenues dans https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend- copilot-chat-with-mcp pour modifier le fichier de configuration correspondant et suivez les instructions de chaque IDE pour activer l'installation.