Publicado: May 4, 2023
Temos o prazer de anunciar que o Amazon EMR no EKS agora oferece suporte ao ajuste de escala automático vertical, um recurso para ajustar automaticamente os recursos de memória e CPU das aplicações do EMR Spark para se adaptar às necessidades da workload fornecida, oferecendo um mecanismo simplificado para que os clientes ajustem os recursos, aumentem a confiabilidade e otimizem os custos. O Amazon EMR no EKS permite que os clientes executem estruturas de big data de código aberto, como o Apache Spark, no Amazon EKS, sem precisar gerenciar o provisionamento de aplicações sozinhos.
O EMR Spark permite aos usuários configurar a quantidade de núcleos de memória e CPU que ele utilizará. No entanto, até agora, ajustar esses valores era um processo manual que pode ser complexo para os clientes. Por exemplo, pouca memória pode resultar em exceções de falta de memória, mas alocar muita memória pode resultar em gastos excessivos com recursos ociosos. O ajuste de escala automático vertical dimensiona automaticamente a memória e a CPU alocadas para uma aplicação do EMR Spark com base na utilização histórica e em tempo real dos recursos. Isso simplifica o processo de ajuste de recursos e a otimização de custos de uma aplicação, ao mesmo tempo em que ajuda a melhorar sua confiabilidade.
Para saber mais sobre esse recurso, visite a publicação do blog sobre big data da AWS: Improve reliability and reduce costs of your Apache Spark workloads with vertical autoscaling on Amazon EMR on EKS. Consulte a seção Using vertical autoscaling with Amazon EMR Spark jobs da documentação do EMR no EKS para obter detalhes adicionais. O ajuste de escala automático vertical é compatível com o Amazon EMR no EKS 6.10 e posterior, e está disponível em todas as regiões nas quais o Amazon EMR no EKS é oferecido atualmente.