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Amazon SageMaker Unified StudioがAWS Glue Data Qualityを活用したデータ品質ルールの作成と評価機能をサポートしました。データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストがカタログテーブルの静止データと Visual ETL ジョブ内の動的データの両方に対して、データ品質ルールを定義し、ルールセット評価を実行して結果を確認できます。SageMaker Unified Studio が利用可能なすべての AWS リージョンで、IAM Identity Center ベースおよび IAM ベースのドメインの両方で利用可能です。

Amazon SageMaker Unified StudioがAWS Glueジョブの監視機能を強化し、CloudWatchメトリクスをジョブログと同じインターフェース内で表示できるようになりました。DPU使用率、メモリ消費、CPU負荷、データ移動サイズなどのリソース利用パターンをログ出力と相関させることで、ETLパイプラインの問題診断が高速化します。メトリクスとログを統合することで、問題解決時間(MTTR)を大幅に削減し、運用効率が向上します。