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AWS Glue

Asistencia de IA generativa

Acelere la integración de datos y aumente la productividad de los desarrolladores

Ayuda de IA en AWS Glue

La integración de datos de Amazon Q en AWS Glue le permite crear canalizaciones de integración de datos con lenguaje natural. Describa su intención a través de una interfaz de chat y AWS Glue generará un trabajo completo. Puede probar el trabajo y ponerlo en producción con un solo clic. AWS Glue ahora proporciona capacidades adicionales de IA generativa para modernizar sus trabajos de Spark y acelerar la resolución de problemas, lo que reduce el tiempo dedicado a tareas indiferenciadas. No necesita ser un experto en Apache Spark o SQL, ni esperar a que un experto responda a sus preguntas. 

Beneficios

Integre los datos más rápido

La integración de datos en varios orígenes puede llevar días o incluso meses. La capacidad de integración de datos de Amazon Q Developer le ayuda a crear trabajos de integración de datos con conocimientos mínimos de integración de datos o experiencia en codificación. Abstrae las tareas manuales para que pueda dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y más tiempo a analizar datos.

Dígale a Amazon Q Developer lo que necesita en inglés y le devolverá un trabajo completo. Por ejemplo, con la capacidad de integración de datos, puede pedirle a Amazon Q Developer que “lea los archivos JSON de S3, los una en 'accountid' y los cargue en DynamoDB” y, en respuesta, devolverá un trabajo de integración de datos integral que puede realizar esa acción. Puede revisar el trabajo generado, probarlo con conjuntos de datos de muestra y pasarlo a producción.

Mejorar la productividad de desarrollo

La creación de trabajos de integración de datos es solo el principio. Una vez que se crea un trabajo y se implementa en producción, debe mantenerlo y solucionar los problemas. Los errores pueden estar relacionados con la conexión, el entorno, la sintaxis, la validación o la ejecución. Pueden ocurrir al crear, probar, publicar o ejecutar los trabajos de integración. La solución de problemas a menudo requiere examinar los archivos de registro e iniciar sesión en los paneles de supervisión.

AWS Glue ahora ofrece capacidades con tecnología de IA para modernizar sus trabajos de Spark y acelerar la resolución de problemas. Actualice automáticamente a las versiones más recientes de Spark y obtenga diagnósticos inteligentes cuando surjan problemas, lo que reduce el tiempo de depuración de días a minutos.

Obtenga ayuda de expertos al instante

AWS Glue proporciona asistencia basada en inteligencia artificial durante todo el ciclo de vida de la integración de datos. Creado con un profundo conocimiento del dominio de AWS Glue, proporciona orientación de nivel experto para todo lo relacionado con la integración de datos.

En lugar de esperar a los SME de su organización o contratar un consultor, puede ponerse en contacto con Amazon Q Developer en cualquier momento a través de la consola de AWS Glue, AWS Glue Studio o mediante la API. La capacidad de integración de datos de Amazon Q Developer está optimizada para su uso con otros servicios de AWS. Puede crear fácilmente trabajos que extraigan, transformen y carguen datos almacenados en Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB, Amazon Managed Streaming para Apache Kafka, Amazon Kinesis, Amazon Redshift y Amazon S3.

Ejecute las actualizaciones de Spark con facilidad

El agente de actualización de Apache Spark identifica automáticamente los cambios de API y las modificaciones de comportamiento en las aplicaciones PySpark y Scala. Los ingenieros pueden iniciar las actualizaciones directamente desde SageMaker Unified Studio o el IDE de su elección con la ayuda de la compatibilidad con MCP (protocolo de contexto de modelos). Durante el proceso de actualización, el agente analiza el código existente y sugiere cambios específicos, y los ingenieros pueden revisarlo y aprobarlo antes de la implementación. El agente valida la corrección funcional mediante validaciones de la calidad de los datos. Actualmente, el agente admite actualizaciones de Spark 2.4 a 3.5 y mantiene la precisión del procesamiento de datos durante todo el proceso de actualización.

Casos de uso

IA para la integración de datos

Genere trabajos de ETL listos para la producción simplemente describiendo sus requisitos en inglés sencillo. Los ingenieros y analistas de datos pueden crear rápidamente flujos de trabajo de integración de datos sin tener una amplia experiencia en Apache Spark. Obtenga código completo y ejecutable para situaciones comunes, como unir conjuntos de datos, agregar datos y cargarlos en varios servicios de AWS.

Obtenga más información sobre la integración de datos de Amazon Q.

Analice y actualice automáticamente sus trabajos de Spark a versiones más recientes sin perder la funcionalidad. AWS Glue gestiona la complejidad de identificar y actualizar los scripts, las configuraciones y las dependencias, lo que reduce los proyectos de actualización de meses a días. Esto le permite aprovechar las últimas características y mejoras de seguridad de Spark sin esfuerzo manual.

Obtenga más información sobre las actualizaciones de IA generativa para Apache Spark.

Identifique y resuelva rápidamente los problemas en sus trabajos de Spark mediante la solución de problemas con tecnología de IA. AWS Glue analiza los metadatos de los trabajos, los registros de ejecución y las configuraciones para ofrecer un análisis inmediato de la causa raíz y recomendaciones prácticas. Esto reduce el tiempo de depuración de días a minutos y elimina la necesidad de profundizar en la documentación o esperar al soporte.

Más información sobre la solución de problemas de IA generativa para Apache Spark.

Acelere las actualizaciones de la versión de Apache Spark en Amazon EMR y AWS Glue de meses a semanas con nuestro agente de automatización inteligente que gestiona el análisis y la transformación de códigos complejos. A través de una interfaz conversacional intuitiva, los ingenieros pueden expresar los requisitos de actualización de forma natural y, al mismo tiempo, mantener un control total sobre las modificaciones del código, lo que elimina la carga tradicional del análisis manual de las API, la resolución de conflictos y la validación de aplicaciones.

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