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トラブルシューティングエージェントの使用

サポートされているデプロイモード

Amazon EMR 用 Apache Spark トラブルシューティングエージェントは、自動エラー診断、パフォーマンスのボトルネックの特定、コードの推奨事項、次の Spark デプロイモードのアプリケーションパフォーマンスを向上させるための実用的な提案など、失敗した Spark ワークロードの包括的な分析機能をサポートします。

機能、容量、制限の詳細については、機能と機能「」を参照してください。

サポートされているインターフェイス

Amazon SageMaker ノートブック内のセルのトラブルシューティング

Amazon SageMaker Notebooks でのトラブルシューティングのデモ。ノートブックセルの障害が発生した場合は、Amazon SageMaker ノートブックエージェントに、分析のリクエストに失敗した場合のトラブルシューティングを依頼し、エラーがコードに起因する場合はFix with AI、ボタンをクリックしてコードの修正を行うことができます。

Kiro CLI を使用した Glue および EMR Spark アプリケーションのトラブルシューティング

Kiro CLI または AI Assistant を起動し、トラブルシューティングプロセス用にロードされたツールを確認します。

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

これで、Spark トラブルシューティングエージェントのワークフローを開始する準備が整いました。

Kiro CLI でのトラブルシューティングエクスペリエンスのデモンストレーション。トラブルシューティングプロセスは、次のプロンプトで簡単に開始できます。

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

他の MCP クライアントとの統合

で説明されている設定は、他の MCP クライアントや IDEs でも使用して、マネージド MCP サーバーに接続エージェントをトラブルシューティングするためのセットアップできます。