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# Lavorare con Ray Jobs in AWS Glue
**Importante**
AWS Glue for Ray non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Glue Ray End of Support](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/awsglue-ray-jobs-availability-change.html).
Questa sezione fornisce informazioni sull'utilizzo AWS Glue per i lavori Ray. Per ulteriori informazioni sulla scrittura di script AWS Glue per Ray, consulta la [Script di programmazione Ray](aws-glue-programming-ray.md) sezione.
**Topics**
+ [Guida introduttiva AWS Glue per Ray](#author-job-ray-using)
+ [Ambienti di runtime Ray supportati](#author-job-ray-runtimes)
+ [Contabilità per i worker nei processi Ray](#author-job-ray-worker-accounting)
+ [Utilizzo dei parametri di processo nei processi Ray](author-job-ray-job-parameters.md)
+ [Monitoraggio dei processi di Ray con i parametri](author-job-ray-monitor.md)
## Guida introduttiva AWS Glue per Ray
Per lavorare con AWS Glue for Ray, usi gli stessi AWS Glue job e le stesse sessioni interattive che usi AWS Glue per Spark. AWS Glue i job sono progettati per eseguire lo stesso script con una cadenza ricorrente, mentre le sessioni interattive sono progettate per consentire di eseguire frammenti di codice in sequenza sulle stesse risorse a cui sono state assegnate.
AWS Glue ETL e Ray sono fondamentalmente diversi, quindi nello script è possibile accedere a diversi strumenti, funzionalità e configurazioni. Essendo un nuovo framework di calcolo gestito da AWS Glue, Ray ha un'architettura diversa e utilizza un vocabolario diverso per descrivere ciò che fa. Per ulteriori informazioni, consulta [Whitepaper sull'architettura](https://docs.ray.io/en/latest/ray-contribute/whitepaper.html) nella documentazione di Ray.
**Nota**
AWS Glue for Ray è disponibile negli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio), Stati Uniti occidentali (Oregon), Asia Pacifico (Tokyo) ed Europa (Irlanda).
### Ray Jobs nella console AWS Glue Studio
Nella pagina **Jobs** della AWS Glue Studio console, puoi selezionare una nuova opzione quando crei un lavoro in AWS Glue Studio: **Ray script editor**. Scegli questa opzione per creare un processo Ray nella console. Per ulteriori informazioni sui processi e sul relativo utilizzo, consulta la pagina [Creazione di processi ETL visivi](author-job-glue.md).
### Lavori Ray nell'SDK AWS CLI e
I lavori Ray in AWS CLI uso utilizzano le stesse azioni e parametri SDK degli altri job. AWS Glue for Ray introduce nuovi valori per determinati parametri. Per ulteriori informazioni sull'API Processi, consulta la pagina [Jobs](aws-glue-api-jobs-job.md).
## Ambienti di runtime Ray supportati
Nei processi Spark, `GlueVersion` determina le versioni di Apache Spark e Python disponibili in un processo AWS Glue per Spark. La versione di Python indica la versione supportata per i processi di tipo Spark. Questo non è il modo in cui sono configurati gli ambienti di runtime Ray.
Per i processi Ray, è necessario impostare `GlueVersion` su `4.0` o superiore. Tuttavia, le versioni di Ray, Python e le librerie aggiuntive disponibili nel processo Ray sono determinate dal campo `Runtime` nella definizione del processo.
L'ambiente di runtime `Ray2.4` sarà disponibile per un minimo di 6 mesi dopo il rilascio. Di pari passo con la rapida evoluzione di Ray, potrai incorporare aggiornamenti e miglioramenti di Ray nelle future versioni dell'ambiente di runtime.
Valori validi: `Ray2.4`
| Valore di runtime | Versioni di Ray e Python |
| --- | --- |
| Ray2.4 (per AWS Glue 4.0 e versioni successive) | Ray 2.4.0
Python 3.9 |
**Informazioni aggiuntive**
+ Per le note di rilascio che accompagnano AWS Glue le versioni di Ray, vedi[AWS Glue versioni](release-notes.md#release-notes-versions).
+ Per le librerie Python disponibili in un ambiente di runtime, consulta la pagina [Moduli disponibili con i processi Ray](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-modules-provided).
## Contabilità per i worker nei processi Ray
AWS Glue esegue lavori Ray su nuovi tipi di worker EC2 basati su Graviton, che sono disponibili solo per i lavori Ray. Per fornire in modo appropriato questi worker per i carichi di lavoro per cui Ray è progettato, forniamo un rapporto diverso tra risorse di calcolo e risorse di memoria rispetto alla maggior parte dei worker. Per tenere conto di queste risorse, utilizziamo l'unità di elaborazione dati ottimizzata per la memoria (M-DPU) anziché l'unità di elaborazione dati standard (DPU).
+ Una M-DPU corrisponde a 4 v CPUs e 32 GB di memoria.
+ Una DPU corrisponde a 4 v CPUs e 16 GB di memoria. DPUs vengono utilizzati per contabilizzare le risorse relative AWS Glue ai job Spark e ai lavoratori corrispondenti.
I processi Ray attualmente hanno accesso a un tipo di worker, `Z.2X`. Il `Z.2X` worker esegue la mappatura su 2 M- DPUs (8 vCPUs, 64 GB di memoria) e dispone di 128 GB di spazio su disco. Una macchina `Z.2X` fornisce 8 worker Ray (uno per vCPU).
Il numero di M- DPUs che è possibile utilizzare contemporaneamente in un account è soggetto a una quota di servizio. Per ulteriori informazioni sui limiti del tuo AWS Glue account, consulta [AWS Glue endpoint e quote](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/glue.html).
Nella definizione del processo si specifica il numero di nodi worker disponibili per un processo Ray con `--number-of-workers (NumberOfWorkers)`. Per ulteriori informazioni sui valori di Ray nell'API Processi, consulta la pagina [Jobs](aws-glue-api-jobs-job.md).
È possibile specificare ulteriormente un numero minimo di worker che un processo Ray deve allocare con il parametro di processo `--min-workers`. Per ulteriori informazioni sui parametri di processo, consulta [Documentazione di riferimento](author-job-ray-job-parameters.md#author-job-ray-parameters-reference).