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# トラブルシューティングエージェントの使用
<a name="spark-troubleshooting-using-troubleshooting-agent"></a>

## サポートされているデプロイモード
<a name="supported-deployment-modes"></a>

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。
+ EMR on EC2
+ EMR Serverless
+ AWS Glue

機能、容量、制限の詳細については、[機能と機能](spark-troubleshooting-features.md)「」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
<a name="supported-interfaces"></a>

### Amazon SageMaker ノートブック内のセルのトラブルシューティング
<a name="troubleshooting-sagemaker-notebooks"></a>

Amazon SageMaker Notebooks 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。ノートブックセルに障害が発生した場合は、Amazon SageMaker Notebook Agent 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。

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/btW8hwio0tE/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/btW8hwio0tE)


### 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
<a name="troubleshooting-glue-emr-applications"></a>

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、次のプロンプトを使用して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"
```

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/YLwV_EenJXY/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/YLwV_EenJXY)


### 他の MCP クライアントとの統合
<a name="integration-other-mcp-clients"></a>

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](spark-troubleshooting-agent-setup.md)できます。
+ **Cline との統合** - Cline で MCP サーバーを使用するには、 を変更`cline_mcp_settings.json`し、上記の設定を追加します。MCP 設定の管理方法の詳細については、[Cline のドキュメント](https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers)を参照してください。
+ と **Claude コードの統合** MCP サーバーと Claude コードを使用するには、設定ファイルを変更して MCP 設定を含めます。ファイルパスはオペレーティングシステムによって異なります。詳細なセットアップについては、[https://code.claude.com/docs/en/mcp ](https://code.claude.com/docs/en/mcp)を参照してください。
+ **GitHub Copilot との統合** - GitHub Copilot で MCP サーバーを使用するには、[https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp ](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp)の指示に従って対応する設定ファイルを変更し、各 IDE の指示に従ってセットアップをアクティブ化します。