IBM Analytics Engineサーバーレス・インスタンスのリリース・ノート
このリリース・ノートを使用して、IBM Analytics Engineのサーバーレス・インスタンスに対する最新の更新を日付別にグループ化して確認してください。
2024 年 2 月
2024 年 2 月 2 日
- アプリケーション・ログが インスタンス・ホーム で使用可能になりました。
- アプリケーション・ログは、デフォルトで Analytics Engine インスタンス・ホーム に転送されるようになりました。 IBM Cloud Object Storage (COS) バケットからログ情報にアクセスできます。 記録、共有、およびデバッグの目的で、パス
<instance_id>/logs/<app_id>
から特定のアプリケーションのログ・ファイルをダウンロードできます。 詳しくは、 インスタンス・ホームへのログの転送 を参照してください。 - Spark アプリケーション・イベントをロギングするための新しい場所
- 2024 年 2 月 7 日以降、Spark アプリケーション・イベントは、インスタンス・ホーム・バケットで使用可能な新しいパス (
/<instance_id>/spark-events
) に記録されます。 Spark ヒストリー・インターフェースで古いアプリケーションを表示するには、Spark アプリケーション・イベントを新しい場所にコピーします。 イベントのコピーについて詳しくは、 Spark ヒストリー・サーバー を参照してください。
2023 年 12 月
2023 年 12 月 1 日
- Spark ワークロードの内部ネットワーク・データの暗号化
- IBM Analytics Engine プロパティーをインスタンス・レベルまたはジョブ・レベルで構成することで、転送中の内部ネットワーク・データ (Spark アプリケーションのコンポーネント間の内部通信) のデータ暗号化を有効にできるようになりました。 Spark ワークロードの内部ネットワーク・データの暗号化について詳しくは、 Spark ワークロードの内部ネットワーク・データの暗号化 を参照してください。
2023 年 11 月
2023 年 11 月 22 日
- Spark ログ・レベル情報の構成
- IBM Analytics Engine サーバーレス Spark アプリケーションのデフォルトのログ・レベルは、2023 年 1 月 3 日までに「ERROR」に変更する必要があります。 「INFO」レベルでロギングの既存のログ構成を変更して、関連する簡潔なメッセージを表示することができます。 ログ・レベルの変更について詳しくは、 Spark ログ・レベル情報の構成 を参照してください。
2023 年 10 月
2023 年 10 月 19 日
- 開発 (*-devel) パッケージの削除
- セキュリティー上の理由から、今後、*-devel パッケージ (オペレーティング・システム開発パッケージ) は Spark ランタイムにプリインストールされません。 既に開発パッケージを使用している場合、その開発パッケージを使用するプログラムはコンパイルできません。 ご質問がある場合は、 IBM サポートにお問い合わせください。
2023 年 10 月 9 日
- Spark 3.1 サポートの削除
- IBM Analytics Engine は、Spark 3.1をサポートしなくなりました。 最新の機能および機能拡張については、既存の IBM Analytics Engine インスタンスを Spark 3.3 にアップグレードしてください。 アップグレードについて詳しくは、 インスタンスのデフォルト・ランタイムの置換 を参照してください。
現行リリース以降、Spark 3.3 は IBM Analytics Engine インスタンスのデフォルトのランタイム・バージョンです。
2023 年 9 月
2023 年 9 月 29 日
- watsonx.data との統合
- IBM Analytics Engine は、 IBM® watsonx.data と統合して、 watsonx.dataの機能を活用するようになりました。 統合および watsonx.dataの操作について詳しくは、 watsonx.dataを参照してください。
2023 年 9 月 6 日
- Spark 3.4 のサポート
- Spark 3.4に設定されたデフォルトの Spark ランタイムを使用して IBM Analytics Engine の重大度の低いプラン・インスタンスをプロビジョンできるようになりました。これにより、Spark 3.4で Spark アプリケーションを実行できます。
2023 年 8 月
2023 年 8 月 23 日
- Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイムからの R v3.6 のサポートの非推奨
- IBM Analytics Engine は、2023 年 9 月 6 日までに、Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイムから R v3.6 のサポートを非推奨にします。 R v4.2 のサポートは、Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイム用に既にデプロイされています。 2023 年 9 月 6 日より前に障害が発生した場合は、必ず、新しいバージョンの R v4.2 で Spark アプリケーションをテストしてください。 問題については、 IBM サポートにお問い合わせください。 Spark アプリケーションをテストするには、 Spark アプリケーション REST API を参照してください。
2023 年 8 月 9 日
- Spark 3.1 のサポートの非推奨
- IBM Analytics Engine での Spark 3.1 バージョンのサポートは非推奨になりました。まもなく削除されます (2023 年 10 月 9 日まで)。 シームレスなエクスペリエンスを実現し、最新の機能と改善を活用するには、既存の IBM Analytics Engine インスタンスを Spark 3.3にアップグレードします。 インスタンスを Spark 3.3にアップグレードするには、 Replace Instance Default Runtime を参照してください。 このリリース以降、Spark 3.3 は、作成されるすべての新規 IBM Analytics Engine インスタンスのデフォルトのランタイム・バージョンになります。 この変更により、最新バージョンで使用可能な拡張機能および最適化を活用できます。
2023 年 7 月
2023 年 7 月 7 日
- 3.3 の Spark 保守リリース・バージョン更新
- Spark 3.3 に設定されたランタイムを持つ Spark アプリケーションは、今後 Spark 3.3.2 を使用して内部で実行されます。 パッチ・バージョンが 3.3.0 から 3.3.2にアップグレードされました。
2023 年 5 月
2023 年 5 月 29 日
- Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイムからの Python v3.9 サポートの削除
- IBM Analytics Engine-Serverless Spark アプリケーションは、 June15、2023 年までに Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイムの Python v3.9 サポートを終了する予定です。 Python v3.10 のサポートは、Spark 3.1 および Spark 3.3 ランタイム用に既にデプロイされています。 ワークロードに基づいて、2023 年 6 月 15 日より前に障害が発生していないかどうか、新しいバージョンの Pythonv 3.10 を使用して spark アプリケーションをテストするようにしてください。 問題については、 IBM サポートにお問い合わせください。 Spark アプリケーションをテストする手順については、 デフォルト以外の言語バージョンで Spark アプリケーションを実行する を参照してください。
2023 年 5 月 25 日
- REST API および CLI でのアプリケーション・リストのページ編集
- アプリケーションをリストする ために、 Analytics Engine サーバーレス REST API エンドポイント、SDK メソッド、および CLI コマンドによって返されるアプリケーションの数を制限できるようになりました。 照会パラメーター制限を使用して、返されるアプリケーションの数を指定し、開始照会パラメーターの値として
API 応答の
next.start
またはprevious.start
の値を指定して、結果の次のページまたは前のページをフェッチします。 アプリケーションは、サブミット時に基づいて降順にリストされ、最新のアプリケーションが先頭になります。
ページ編集は、このリリースのオプション機能です。 サービスの次のリリースから、結果はデフォルトでページ編集されます。
2023 年 1 月 5 日
- Spark ヒストリー・サーバーで実行されるアプリケーションの分析
-
これで、 IBM Analytics Engine サーバーレス・インスタンスで Spark ヒストリー・サーバーを実行できます。
Spark ヒストリー・サーバーは、インスタンス・ホームとして定義された Object Storage バケットに転送された Spark イベントを表示するための Web UI を提供します。 Web UI は、以下のような有用な情報を表示することで、Spark アプリケーションの実行状況を分析するのに役立ちます。
- アプリケーションが実行されたときに通過するステージのリスト
- 各ステージのタスクの数
- 実行中の executor やメモリー使用量などの構成の詳細
Spark ヒストリー・サーバーの実行中にそのサーバーによって消費される CPU コアとメモリーに対して課金されます。 料金は、仮想プロセッサー・コア時間あたり $0.1475 米ドル、およびギガバイト時間あたり $0.014 米ドルです。
Spark ヒストリー・サーバーの使用 を参照してください。
2022年9月
2022 年 9 月 21 日
- Spark 3.3 のサポート
- デフォルトの Spark ランタイムを Spark 3.3に設定して IBM® Analytics Engine の重大度の低いプラン・インスタンスをプロビジョンできるようになりました。これにより、Spark 3.3で Spark アプリケーションを実行できるようになります。
2022 年 9 月 9 日
- Spark SQL で作業する際に、 Hive メタストアを使用して、アプリケーション表、列、およびパーティション情報に関連するメタデータを管理できるようになりました。
- IBM Cloud Data Engine (以前の SQL Query) または IBM Cloud Databases for PostgreSQL インスタンスなどの外部データ・ストアにこのメタストア・データベースを外部化することを選択できます。 詳しくは、 Spark SQL および外部メタストアの操作 を参照してください。
2022 年 7 月
2022 年 7 月 12 日
- IBM® Analytics Engine のサーバーレス・インスタンスを新しいリージョンにプロビジョンできるようになりました。
- IBM Cloud®
us-south
(ダラス) リージョンに加えて、eu-de
(フランクルト) リージョンにサーバーレス・インスタンスをプロビジョンできるようになりました。
2022 年 7 月 8 日
- プラットフォーム・ロギング用の新しい API
log_forwarding_config
API の使用を開始して、プラットフォーム・ログを IBM Analytics Engine インスタンスから IBM Log Analysisに転送します。logging
API は引き続き使用できますが、非推奨になっており、近い将来削除される予定です。log_forwarding_config
API の使用方法について詳しくは、 ログの構成および表示 を参照してください。
2022 年 5 月 13 日
- Python 3.9 のサポート
- IBM Analytics Engine サーバーレス・インスタンスで Python 3.9を使用して Spark アプリケーションを実行できるようになりました。
2022 年 4 月 4 日
- Spark アプリケーションを実行できる時間の制限
- Spark アプリケーションは、最大 3 日間 (72 時間) 実行できます。 この期間を超えて実行されるすべてのアプリケーションは、Analytics Engine でのアプリケーションのセキュリティーおよびコンプライアンスのパッチ管理プロセスに従って自動的にクリーンアップされます。
2022 年 3 月 30 日
- Analytics Engine サーバーレス CLI の使用の開始
- このチュートリアルを使用して、Analytics Engine サーバーレス・インスタンスのプロビジョニング、および Spark アプリケーションのサブミットとモニターを素早く簡単に開始することができます。 CLI を使用したサービス・インスタンスの作成とアプリケーションのサブミットを参照してください。
2021 年 9 月 9 日
- Apache Spark用のIBM Analytics Engine標準サーバーレス・プランの紹介
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Apache Spark用のIBM Analytics Engine基準サーバーレス・プランでは、IBM Analytics Engine個のサーバーレス・インスタンスを数秒でスピンアップし、選択したライブラリー・パッケージでそれらをカスタマイズし、Sparkワークロードを実行することができます。
- 新規:IBM Analytics Engine Apache Sparkの標準サーバーレス・プランが、ダラス IBM Cloudサービス・リージョンでGAになりました。
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このプランは、Apache Sparkを使用する新しい使用量モデルを提供します。これにより、Sparkワークロードが実行されている場合にのみリソースが割り振られ、消費されます。
Apache Spark用のIBM Analytics Engine標準 サーバーレス・プランで使用可能な機能には、以下のものがあります:
- Sparkバッチ・アプリケーションおよびストリーミング・アプリケーションの実行
- 対話式ユース・ケース用のJupyterカーネルの作成と操作
- Apache Livyのようなインターフェースを使用したSparkバッチ・アプリケーションの実行
- 独自のライブラリーを使用したインスタンスのカスタマイズ
- Sparkワークロードの自動スケーリング
- Log AnalysisサーバーへのSparkワークロードのログの集約
サーバーレス・プランの使用を開始するには、サーバーレス IBM Analytics Engineインスタンスの使用開始を参照してください。