Cos'è l'agente di risoluzione dei problemi di Apache Spark per Amazon EMR? - Amazon EMR
IntroduzionePanoramica dell'architettura

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Cos'è l'agente di risoluzione dei problemi di Apache Spark per Amazon EMR?

Introduzione

L'agente di risoluzione dei problemi di Apache Spark per Amazon EMR è una funzionalità di intelligenza artificiale conversazionale che semplifica la risoluzione dei problemi delle applicazioni Apache Spark su Amazon EMR, Glue e Amazon Notebooks. AWS SageMaker La risoluzione dei problemi tradizionali di Spark richiede un'analisi manuale approfondita dei log, delle metriche delle prestazioni e dei modelli di errore per identificare le cause principali e le correzioni del codice. L'agente semplifica questo processo tramite istruzioni in linguaggio naturale, analisi automatizzata del carico di lavoro e consigli intelligenti sul codice.

È possibile utilizzare l'agente per risolvere PySpark i problemi e gli errori delle applicazioni Scala. L'agente analizza i lavori non riusciti, identifica i punti deboli in termini di prestazioni e fornisce consigli pratici e correzioni di codice, dandoti il pieno controllo sulle decisioni di implementazione.

Panoramica dell'architettura

L'agente di risoluzione dei problemi ha tre componenti principali: un assistente AI compatibile con MCP nell'ambiente di sviluppo per l'interazione, il proxy MCP AWS che gestisce la comunicazione e l'autenticazione sicure tra il client e i AWS servizi e il server MCP remoto Amazon SageMaker Unified Studio (preview) che fornisce strumenti di risoluzione dei problemi Spark specializzati per Amazon EMR, Glue e Amazon Notebooks. AWS SageMaker Questo diagramma illustra come interagisci con il server MCP remoto Amazon SageMaker Unified Studio tramite AI Assistant.

Architettura dell'agente di risoluzione dei problemi di Spark.

L'assistente AI orchestrerà la risoluzione dei problemi utilizzando strumenti specializzati forniti dal server MCP seguendo questi passaggi:

  • Estrazione delle funzionalità e creazione del contesto: l'agente raccoglie e analizza automaticamente i dati di telemetria dall'applicazione Spark, inclusi i log dello Spark History Server, le impostazioni di configurazione e le tracce di errore. Estrae le metriche chiave delle prestazioni, i modelli di utilizzo delle risorse e le firme di errore per creare un profilo contestuale completo per una risoluzione intelligente dei problemi.

  • Analizzatore GenAI Root Cause e Recommendation Engine: l'agente sfrutta i modelli di intelligenza artificiale e la knowledge base Spark per correlare le funzionalità estratte e identificare le cause principali dei problemi o degli errori di prestazioni. Fornisce approfondimenti diagnostici e analisi di ciò che è andato storto nell'esecuzione dell'applicazione Spark.

  • Raccomandazione del codice GenAI Spark: in base all'analisi della causa principale del passaggio precedente, l'agente analizza i modelli di codice esistenti e identifica le operazioni inefficienti che richiedono correzioni di codice per gli errori delle applicazioni. Fornisce consigli pratici tra cui modifiche specifiche al codice, aggiustamenti della configurazione e miglioramenti dell'architettura con esempi concreti.

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