Технологія штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) — це трансформаційні технології, які потребують структурованих робочих процесів і ретельного управління для забезпечення цінності. Як менеджер продукту AI/ML, важливо вміти орієнтуватися в неоднозначностях, ставити правильні питання та ефективно співпрацювати з командами для досягнення успіху. У цьому матеріалі ми детально розглянемо робочий процес менеджера продукту AI/ML, включаючи важливі аспекти, неоднозначності та дії на кожному етапі.
Чому Apache Spark на EMR Serverless?
EMR Serverless — це хмарна безсерверна служба, яка дозволяє підприємствам створювати і запускати завдання обробки даних без необхідності керувати або надавати інфраструктуру. Побудована на передових технологіях AWS, вона спрощує весь цикл роботи з даними: від розробки та налагодження завдань до планування і операцій. Вона дає змогу отримувати корисні висновки з великих наборів даних більш ефективно, зменшуючи витрати на управління кластерами.
З відкритою архітектурою, спроектованою для інтеграції, EMR Serverless підтримує широкий спектр потреб підприємств, включаючи завдання з витягування, перетворення та завантаження (ETL), аналіз даних і обробку великих даних. Незалежно від того, чи працюєте ви з петабайтами даних, чи масштабуєтесь для обробки масових піків трафіку, це рішення забезпечує гнучкість та потужність, необхідну для досягнення успіху.
Основні переваги використання Apache Spark на EMR Serverless
Повністю керовані платформи
EMR Serverless пропонує безперешкодний досвід користувача, забираючи на себе всю роботу, пов’язану з управлінням інфраструктурою. Ви можете почати розробку завдань без турбот про налаштування серверів чи кластерів.
Висока продуктивність з Fusion Engine
Завдяки Fusion Engine (раніше Spark Native Engine) Spark на EMR Serverless забезпечує продуктивність до 3 разів вищу, ніж у відкритому Spark. Цей високопродуктивний двигун забезпечує швидше виконання завдань, дозволяючи вашій команді обробляти дані з мінімальною затримкою.
Масштабованість та гнучкість
Як безсерверна платформа, EMR Serverless автоматично масштабується в залежності від попиту. Це динамічне масштабування робить її ідеальним рішенням для організацій, які стикаються з непередбачуваним трафіком і потребують ефективно обробляти змінні навантаження. Крім того, система гарантує, що ви платите лише за використані ресурси, зменшуючи витрати на бездіяльні ресурси.
Спостереження за ресурсами
Вбудовані можливості моніторингу та сповіщення дозволяють вам відстежувати виконання завдань, використання ресурсів та відмови завдань в реальному часі. З таким рівнем видимості ви легко можете підтримувати стабільну роботу та проактивно виявляти будь-які проблеми.
Надійні функції безпеки
Безпека є ключовим питанням для будь-якого підприємства, що працює з чутливими даними. EMR Serverless побудований на AWS Cloud, що забезпечує захист ваших даних за допомогою передових протоколів безпеки. Інтеграція з технологіями, такими як Privacera, також надає тонко налаштований контроль доступу для захисту ваших даних від несанкціонованого доступу.
Інтеграція з екосистемою
EMR Serverless безшовно інтегрується з різними сервісами AWS Cloud, включаючи підключення до AWS S3, AWS Glue, EMR Studio та інші.
Ця відкрита архітектура спрощує робочі процеси машинного навчання та полегшує інтеграцію з іншими сервісами.
Висновок
Spark на EMR Serverless надає організаціям потужне рішення для спрощення їхніх робочих процесів з обробки даних та оптимізації продуктивності. Завдяки повністю керованим послугам, високій масштабованості, безшовній інтеграції з екосистемою AWS та надійним функціям безпеки з інструментами третіх сторін (Privacera), він пропонує всеосяжну платформу для обробки аналітики великих даних. Незалежно від того, чи прагнете ви знизити операційні витрати, покращити продуктивність або масштабувати вашу інфраструктуру з легкістю, Spark на EMR Serverless пропонує спосіб підвищити ефективність і розкрити повний потенціал ваших даних.
Перекладено з: Unleashing the Power of Data: How Apache Spark on EMR Serverless Transforms Big Data Workflows