تدعم Amazon EMR على EKS الآن عامل استكشاف الأخطاء وإصلاحها في Apache Spark
تدعم Amazon EMR على EKS الآن عامل استكشاف الأخطاء وإصلاحها في Apache Spark. يمكن لمهندسي البيانات الآن تشخيص EMR في حالات فشل وظائف EKS من خلال اللغة الطبيعية، وتلقي تحليل السبب الجذري الآلي وتوصيات رمز PySpark دون التنقل يدويًا في السجلات الموزعة وبيانات Spark History Server.
يقوم الوكيل بتحليل بيانات Spark History Server وسجلات التنفيذ الموزعة وتكوينات الكتلة لتحديد مشكلات مثل أخطاء الذاكرة وانحراف البيانات وتنازع الموارد وفشل الاتصال. ومع هذا الإطلاق، يغطي عامل استكشاف أخطاء Spark وإصلاحها الآن جميع خيارات نشر EMR: EMR على EC2 وEMR بلا خادم وEMR على EKS. يمكن الوصول إلى الوكيل مباشرة من EMR على وحدة تحكم EKS من خلال خيار «استكشاف الأخطاء وإصلاحها باستخدام الذكاء الاصطناعي» في الوظائف الفاشلة. بالإضافة إلى ذلك، يتوفر الوكيل من خلال MCP (بروتوكول سياق النموذج) باستخدام أي وكيل برمجة متوافق مع الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Kiro وClaude Code وCursor. جميع العمليات للقراءة فقط، ومصادقتها بأدوار IAM، ويتم تسجيلها في AWS CloudTrail.
يتوفر وكيل Spark لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها لـ Amazon EMR على EKS في جميع مناطق AWS حيث يتوفر استوديو SageMaker الموحد. للبدء، انتقل إلى EMR على وحدة تحكم EKS، أو قم بإعداد خادم MCP في وكيل برمجة الذكاء الاصطناعي المفضل لديك. للحصول على إرشادات تفصيلية، اطلع على وثائق عامل استكشاف أخطاء EMR وإصلاحها.