Was ist der Apache Spark Troubleshooting Agent für Amazon EMR - Amazon EMR
EinführungÜbersicht über die Architektur

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Was ist der Apache Spark Troubleshooting Agent für Amazon EMR

Einführung

Der Apache Spark Troubleshooting Agent für Amazon EMR ist eine Konversations-KI-Funktion, die die Fehlerbehebung von Apache Spark-Anwendungen auf Amazon EMR, AWS Glue und Amazon Notebooks vereinfacht. SageMaker Die herkömmliche Spark-Fehlerbehebung erfordert eine umfangreiche manuelle Analyse von Protokollen, Leistungskennzahlen und Fehlermustern, um die Grundursachen zu identifizieren und den Code zu beheben. Der Agent vereinfacht diesen Prozess durch Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, automatisierte Workload-Analysen und intelligente Codeempfehlungen.

Sie können den Agenten zur Behebung von Fehlern PySpark und Fehlern bei Scala-Anwendungen verwenden. Der Agent analysiert Ihre fehlgeschlagenen Jobs, identifiziert Leistungsengpässe und gibt umsetzbare Empfehlungen und Codekorrekturen, während Sie gleichzeitig die volle Kontrolle über Implementierungsentscheidungen haben.

Übersicht über die Architektur

Der Troubleshooting-Agent besteht aus drei Hauptkomponenten: einem MCP-kompatiblen KI-Assistenten in Ihrer Entwicklungsumgebung zur Interaktion, dem MCP-Proxy, der AWS die sichere Kommunikation und Authentifizierung zwischen Ihrem Client und Ihren AWS Services übernimmt, und dem Amazon SageMaker Unified Studio Remote MCP Server(preview), der spezielle Spark-Tools zur Fehlerbehebung für Amazon EMR, AWS Glue und Amazon Notebooks bereitstellt. SageMaker Dieses Diagramm zeigt, wie Sie über Ihren KI-Assistenten mit dem Amazon SageMaker Unified Studio Remote MCP Server interagieren.

Agentenarchitektur zur Fehlerbehebung bei Spark.

Der KI-Assistent orchestriert die Fehlerbehebung mithilfe spezieller Tools, die vom MCP-Server bereitgestellt werden, und folgt dabei den folgenden Schritten:

  • Funktionsextraktion und Kontexterstellung: Der Agent sammelt und analysiert automatisch Telemetriedaten aus Ihrer Spark-Anwendung, einschließlich der Spark History Server-Protokolle, Konfigurationseinstellungen und Fehlerverfolgungen. Er extrahiert wichtige Leistungskennzahlen, Ressourcennutzungsmuster und Fehlersignaturen, um ein umfassendes Kontextprofil für die intelligente Fehlerbehebung zu erstellen.

  • GenAI Root Cause Analyzer und Recommendation Engine: Der Agent nutzt KI-Modelle und die Spark-Wissensdatenbank, um extrahierte Funktionen zu korrelieren und die Hauptursachen von Leistungsproblemen oder Ausfällen zu identifizieren. Es bietet diagnostische Erkenntnisse und Analysen darüber, was bei der Ausführung Ihrer Spark-Anwendung schief gelaufen ist.

  • GenAI Spark-Code-Empfehlung: Auf der Grundlage der Ursachenanalyse aus dem vorherigen Schritt analysiert der Agent Ihre vorhandenen Codemuster und identifiziert ineffiziente Operationen, bei denen Codekorrekturen für Anwendungsfehler erforderlich sind. Er bietet umsetzbare Empfehlungen, darunter spezifische Codeänderungen, Konfigurationsanpassungen und architektonische Verbesserungen anhand konkreter Beispiele.

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