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EMR CloudFormationAmazon-Vorlagen im Service Catalog konfigurieren

Bei diesem Thema wird davon ausgegangen AWS CloudFormation, dass Administratoren sowohl mit den Portfolios und Produkten von Amazon als auch mit Amazon vertraut sindEMR. AWS Service Catalog

Um die Erstellung von EMR Amazon-Clustern in Studio zu vereinfachen, können Administratoren eine EMR CloudFormation Amazon-Vorlage als Produkt in einem AWS Service CatalogPortfolio registrieren. Um die Vorlage Datenwissenschaftlern zur Verfügung zu stellen, müssen sie das Portfolio der in Studio oder Studio Classic verwendeten SageMaker Ausführungsrolle zuordnen. Um es Benutzern zu ermöglichen, Vorlagen zu finden, Cluster bereitzustellen und sich von Studio oder Studio Classic aus mit EMR Amazon-Clustern zu verbinden, müssen Administratoren schließlich die entsprechenden Zugriffsberechtigungen einrichten.

Mit den EMR AWS CloudFormation Amazon-Vorlagen können Endbenutzer verschiedene Cluster-Aspekte anpassen. Administratoren können beispielsweise eine Liste mit genehmigten Instance-Typen definieren, aus denen Benutzer bei der Erstellung eines Clusters auswählen können.

In den folgenden Anweisungen werden end-to-end CloudFormation Stacks verwendet, um eine Studio- oder Studio Classic-Domain, ein Benutzerprofil und ein Service Catalog-Portfolio einzurichten und eine EMR Amazon-Startvorlage auszufüllen. In den folgenden Schritten werden die spezifischen Einstellungen hervorgehoben, die Administratoren in ihrem end-to-end Stack vornehmen müssen, damit Studio oder Studio Classic auf Service Catalog-Produkte zugreifen und EMR Amazon-Cluster bereitstellen können.

Gehen Sie wie folgt vor, damit Datenwissenschaftler EMR CloudFormation Amazon-Vorlagen entdecken und Cluster aus Studio oder Studio Classic bereitstellen können.

Schritt 0: Überprüfen Sie Ihr Netzwerk und bereiten Sie Ihren CloudFormation Stack vor

Bevor Sie beginnen:

Schritt 1: Verknüpfen Sie Ihr Service Catalog-Portfolio mit SageMaker

Ordnen Sie in Ihrem Servicekatalog-Portfolio Ihre Portfolio-ID der SageMaker Ausführungsrolle zu, die auf Ihren Cluster zugreift.

Fügen Sie dazu den folgenden Abschnitt (hier im YAML Format) zu Ihrem Stack hinzu. Dadurch erhält die SageMaker Ausführungsrolle Zugriff auf das angegebene Service Catalog-Portfolio, das Produkte wie EMR Amazon-Vorlagen enthält. Es ermöglicht Rollen, die von übernommen wurden SageMaker , um diese Produkte auf den Markt zu bringen.

Ersetzen SageMakerExecutionRole.Arn and SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID mit ihren tatsächlichen Werten.

SageMakerStudioEMRProductPortfolioPrincipalAssociation:
    Type: AWS::ServiceCatalog::PortfolioPrincipalAssociation
    Properties:
      PrincipalARN: SageMakerExecutionRole.Arn
      PortfolioId: SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID
      PrincipalType: IAM

Schritt 2: Verweisen Sie in einem Service Catalog-Produkt auf eine EMR Amazon-Vorlage

Verweisen Sie in einem Service Catalog-Produkt Ihres Portfolios auf eine EMR Amazon-Vorlagenressource und stellen Sie sicher, dass sie in Studio oder Studio Classic sichtbar ist.

Verweisen Sie dazu in der Service Catalog-Produktdefinition auf die EMR Amazon-Vorlagenressource und fügen Sie dann dem Wert den folgenden "sagemaker:studio-visibility:emr" Tag-Schlüsselsatz hinzu "true" (siehe das Beispiel im YAML Format).

In der Service Catalog-Produktdefinition wird über auf die AWS CloudFormation Vorlage des Clusters verwiesenURL. Das zusätzliche Tag, das auf true gesetzt ist, gewährleistet die Sichtbarkeit der EMR Amazon-Vorlagen in Studio oder Studio Classic.

SMStudioEMRNoAuthProduct:
    Type: AWS::ServiceCatalog::CloudFormationProduct
    Properties:
      Owner: AWS
      Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
      ProvisioningArtifactParameters:
        - Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
          Description: Provisions a SageMaker domain and No Auth EMR Cluster
          Info:
            LoadTemplateFromURL: Link to your CloudFormation template. For example, https://aws-blogs-artifacts-public.s3.amazonaws.com/artifacts/astra-m4-sagemaker/end-to-end/CFN-EMR-NoStudioNoAuthTemplate-v3.yaml
      Tags:
        - Key: "sagemaker:studio-visibility:emr"
          Value: "true"

Schritt 3: Die Amazon-Vorlage parametrisieren EMR CloudFormation

Die CloudFormation Vorlage, die zur Definition des EMR Amazon-Clusters innerhalb des Service Catalog-Produkts verwendet wird, ermöglicht es Administratoren, konfigurierbare Parameter anzugeben. Administratoren können Default Werte und AllowedValues Bereiche für diese Parameter im Parameters Abschnitt der Vorlage definieren. Während des Cluster-Startvorgangs können Datenwissenschaftler benutzerdefinierte Eingaben bereitstellen oder aus diesen vordefinierten Optionen eine Auswahl treffen, um bestimmte Aspekte ihres EMR Amazon-Clusters anzupassen.

Das folgende Beispiel zeigt zusätzliche Eingabeparameter, die Administratoren bei der Erstellung einer EMR Amazon-Vorlage festlegen können.

"Parameters": {
    "EmrClusterName": {
      "Type": "String",
      "Description": "EMR cluster Name."
    },
    "MasterInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR master node.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR core nodes.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge",
        "m3.medium",
        "m3.large",
        "m3.xlarge",
        "m3.2xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceCount": {
      "Type": "String",
      "Description": "Number of core instances in the EMR cluster.",
      "Default": "2",
      "AllowedValues": [
        "2",
        "5",
        "10"
      ]
    },
    "EmrReleaseVersion": {
      "Type": "String",
      "Description": "The release version of EMR to launch.",
      "Default": "emr-5.33.1",
      "AllowedValues": [
        "emr-5.33.1",
        "emr-6.4.0"
      ]
    }
  }

Nachdem Administratoren die EMR CloudFormation Amazon-Vorlagen in Studio verfügbar gemacht haben, können Datenwissenschaftler sie verwenden, um EMR Amazon-Cluster selbst bereitzustellen. Der in der Vorlage definierte Parameters Abschnitt wird in Eingabefelder im Formular zur Cluster-Erstellung in Studio oder Studio Classic übersetzt. Für jeden Parameter können Datenwissenschaftler entweder einen benutzerdefinierten Wert in das Eingabefeld eingeben oder aus den in einem Dropdownmenü aufgeführten vordefinierten Optionen auswählen, die den in der Vorlage AllowedValues angegebenen Optionen entsprechen.

Die folgende Abbildung zeigt das dynamische Formular, das aus einer CloudFormation EMR Amazon-Vorlage zusammengestellt wurde, um einen EMR Amazon-Cluster in Studio oder Studio Classic zu erstellen.

Besuchen SieStarten Sie einen EMR Amazon-Cluster von Studio oder Studio Classic aus, um zu erfahren, wie Sie mithilfe dieser EMR Amazon-Vorlagen einen Cluster von Studio oder Studio Classic aus starten können.

Schritt 4: Richten Sie die Berechtigungen ein, um das Auflisten und Starten von EMR Amazon-Clustern von Studio aus zu ermöglichen

Fügen Sie abschließend die erforderlichen IAM Berechtigungen hinzu, um die Auflistung vorhandener laufender EMR Amazon-Cluster und die Selbstbereitstellung neuer Cluster aus Studio oder Studio Classic zu ermöglichen.

Die Rollen, denen Sie diese Berechtigungen hinzufügen müssen, hängen davon ab, ob Studio oder Studio Classic und Amazon in demselben Konto (wählen Sie Einzelkonto) oder in unterschiedlichen Konten (wählen Sie Kontoübergreifend) bereitgestellt EMR werden.