성능 조정을 위한 기준선 전략
AWS Glue 성능을 개선하려면 특정 성능 관련 AWS Glue 파라미터를 업데이트하는 것을 고려할 수 있습니다. 파라미터를 조정할 준비를 할 때는 다음과 같은 모범 사례를 고려하세요.
문제를 식별하기 전에 성능 목표를 결정합니다.
조정 파라미터를 변경하기 전에 지표를 사용하여 문제를 식별합니다.
작업을 조정할 때 가장 일관된 결과를 얻으려면 조정 작업에 대한 기준선 전략을 수립하세요.
일반적으로 성능 조정은 다음 워크플로우에서 수행됩니다.
성능 목표를 결정합니다.
지표를 측정합니다.
병목 현상을 식별합니다.
병목 현상이 미치는 영향을 줄입니다.
의도한 목표를 달성할 때까지 2~4단계를 반복합니다.
작업 유형에 맞는 튜닝 전략
Spark 작업 - AWS 규범적 지침의 Apache Spark 작업을 위한 AWS Glue 성능 튜닝 모범 사례의 지침을 따르세요.
기타 작업 - 다른 런타임 환경에서 사용할 수 있는 전략을 적용하여 Ray를 위한 AWS Glue 및 AWS Glue Python 쉘 작업을 튜닝할 수 있습니다.
