Amazon EMR on EKS, 이제 Apache Spark 문제 해결 에이전트 지원
Amazon EMR on EKS가 이제 Apache Spark 문제 해결 에이전트를 지원합니다. 이제 데이터 엔지니어는 자연어를 통해 EMR on EKS 작업 실패를 진단하고, 분산된 로그와 Spark History Server 데이터를 수동으로 탐색하지 않고도 자동화된 근본 원인 분석 결과와 PySpark 코드 권장 사항을 받을 수 있습니다.
에이전트는 Spark History Server 데이터, 분산된 실행기 로그, 클러스터 구성을 분석하여 메모리 오류, 데이터 불균형, 리소스 경합, 연결 실패 등의 문제를 파악합니다. 이번 출시를 통해 Spark 문제 해결 에이전트는 이제 EC2 on EMR, EMR Serverless, EMR on EKS 등, 모든 EMR 배포 옵션을 다룹니다. 해당 에이전트는 EMR on EKS 콘솔에서 실패한 작업에 대한 "AI로 문제 해결" 옵션을 통해 바로 액세스할 수 있습니다. 또한 Kiro, Claude Code, Cursor를 비롯해 호환되는 모든 AI 코딩 에이전트를 사용하여 Model Context Protocol(MCP)을 통해 에이전트를 사용할 수 있습니다. 모든 작업은 읽기 전용이며, IAM 역할로 인증되고, AWS CloudTrail에 기록됩니다.
Amazon EMR on EKS용 Spark 문제 해결 에이전트는 SageMaker Unified Studio가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 EMR on EKS 콘솔에 접속하거나 원하는 AI 코딩 에이전트에서 MCP 서버를 설정하세요. 자세한 지침은 EMR 문제 해결 에이전트 설명서를 참조하세요.