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Data Wrangler herunterfahren
Wenn Sie Data Wrangler nicht verwenden, ist es wichtig, die Instance, auf der es läuft, herunterzufahren, um zusätzliche Gebühren zu vermeiden.
Um zu vermeiden, dass Arbeit verloren geht, speichern Sie Ihren Datenfluss, bevor Sie Data Wrangler herunterfahren. Um Ihren Datenfluss in Studio Classic zu speichern, wählen Sie Datei und dann Wrangler-Datenfluss speichern. Data Wrangler speichert Ihren Datenfluss automatisch alle 60 Sekunden.
Um die Data Wrangler-Instanz in Studio Classic herunterzufahren
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Wählen Sie in Studio Classic das Symbol Running Instances and Kernels () aus.
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Darunter RUNNINGAPPSbefindet sich die App sagemaker-data-wrangler-1.0. Wählen Sie das Shutdown-Symbol (
) neben dieser App aus. Data Wrangler läuft auf einer ml.m5.4xlarge Instance. Diese Instanz verschwindet, RUNNINGINSTANCESsobald Sie die Data Wrangler-App herunterfahren.
Wichtig
Wenn Sie Data Wrangler erneut öffnen, beginnt eine EC2 Amazon-Instance mit der Ausführung der Anwendung und Ihnen wird die Berechnung in Rechnung gestellt. Neben der Rechenleistung wird Ihnen auch der Speicherplatz in Rechnung gestellt, den Sie nutzen. Beispielsweise werden Ihnen alle Amazon S3 S3-Buckets in Rechnung gestellt, die Sie mit Data Wrangler verwenden.
Wenn Sie feststellen, dass Ihnen Data Wrangler nach dem Herunterfahren Ihrer Anwendungen immer noch in Rechnung gestellt wird, gibt es eine Jupyter-Erweiterung, mit der Sie inaktive Sitzungen automatisch herunterfahren können. Informationen über die Erweiterung finden Sie unter -Studio-Autoshutdown-Extension. SageMaker
Nachdem Sie die Data Wrangler-App heruntergefahren haben, muss sie neu gestartet werden, wenn Sie das nächste Mal eine Data Wrangler-Flow-Datei öffnen. Dies kann einige Minuten dauern.
