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Aprovechar el poder del big data se ha vuelto fundamental para las empresas que buscan lograr una ventaja competitiva. Desde la obtención de conocimientos hasta la potenciación de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial generativa, la capacidad de procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente es una capacidad vital. Sin embargo, gestionar la compleja infraestructura necesaria para las cargas de trabajo de big data ha sido tradicionalmente un reto significativo, a menudo requiriendo experiencia especializada. Es aquí donde la nueva integración de la aplicación Amazon EMR Serverless en Amazon SageMaker Studio puede ser de ayuda.


Con la introducción del soporte de EMR Serverless para los endpoints de Apache Livy, los clientes de SageMaker Studio ahora pueden integrar sin problemas sus notebooks de Jupyter que utilizan núcleos sparkmagic con las potentes capacidades de procesamiento de datos de EMR Serverless. Esto permite a los clientes de Studio realizar preparación e investigación interactivas de datos y aprendizaje automático a escala de petabytes directamente dentro de sus notebooks, sin necesidad de gestionar la infraestructura de cómputo subyacente. Además, los usuarios de SageMaker Studio pueden extender sus flujos de trabajo de análisis interactivos más allá de escenarios basados en notebooks, proporcionando una experiencia de ciencia de datos más completa y optimizada dentro del ecosistema de SageMaker.