Usando o agente de solução de problemas - Amazon EMR
Modos de implantação suportadosInterfaces suportadas

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Usando o agente de solução de problemas

Modos de implantação suportados

O agente de solução de problemas do Apache Spark para Amazon EMR oferece suporte a recursos abrangentes de análise para cargas de trabalho do Spark com falha, incluindo diagnóstico automatizado de erros, identificação de gargalos de desempenho, recomendações de código e sugestões práticas para melhorar o desempenho do aplicativo no seguinte modo de implantação do Spark:

  • EMR ativado EC2

  • EMR Sem Servidor

  • AWS Glue

Consulte Características e capacidades para entender os recursos, capacidades e limitações detalhados.

Interfaces suportadas

Solução de problemas de células nos Amazon SageMaker Notebooks

Uma demonstração da experiência de solução de problemas com Amazon SageMaker Notebooks. Para qualquer falha na célula do notebook, você pode solicitar ao Amazon SageMaker Notebook Agent que solucione a falha para solicitar a análise, seguida pela possível correção do código, se o erro resultar do código, clicando no Fix with AI botão.

Solução de problemas de aplicativos Glue e EMR Spark com o Kiro CLI

Inicie o Kiro CLI ou seu assistente de IA e verifique as ferramentas carregadas para o processo de solução de problemas.


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

Agora você está pronto para iniciar o fluxo de trabalho do agente de solução de problemas do Spark.

Uma demonstração da experiência de solução de problemas com o Kiro CLI. Você pode simplesmente iniciar o processo de solução de problemas com o seguinte prompt:


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

Integração com outros clientes MCP

A configuração descrita em também Configuração do agente de solução de problemas pode ser usada em outros clientes MCP e IDEs para se conectar ao servidor MCP gerenciado:

  • Integração com o Cline - Para usar o MCP Server com o Cline, modifique cline_mcp_settings.json e adicione a configuração acima. Consulte a documentação da Cline para obter mais informações sobre como gerenciar a configuração do MCP.

  • Integração com o Claude Code Para usar o MCP Server com o Claude Code, modifique o arquivo de configuração para incluir a configuração MCP. O caminho do arquivo varia de acordo com o sistema operacional. Consulte https://code.claude.com/docs/en/mcp para obter uma configuração detalhada.

  • Integração com o GitHub Copilot - Para usar o servidor MCP com o GitHub Copilot, siga as instruções em https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend- copilot-chat-with-mcp para modificar o arquivo de configuração correspondente e siga as instruções de cada IDE para ativar a configuração.