Novembre 2024

Ces fonctionnalités et les améliorations apportées à la plateforme Azure Databricks ont été publiées en novembre 2024.

La mise à jour automatique du cluster et l’interface utilisateur de sécurité et de conformité améliorées sont généralement disponibles

19 novembre 2024

La mise à jour automatique du cluster est désormais en disponibilité générale. La mise à jour automatique de clusters veille à ce que tous les clusters d’un espace de travail soient périodiquement mis à jour vers les dernières mises à jour de sécurité et de l’image du système d’exploitation hôte. La possibilité d’activer des fonctionnalités de sécurité et de conformité améliorées à partir de la console de compte est désormais également en disponibilité générale. Consultez la mise à jour automatique du cluster et configurer les paramètres de sécurité et de conformité améliorés.

Prise en charge étendue du débogueur Python dans les notebooks

18 novembre 2024

Le débogueur Python intégré dans les notebooks Databricks est désormais pris en charge sur le calcul serverless et le calcul configurés avec le mode d’accès partagé dans Databricks Runtime 14.3 LTS ou version ultérieure. Pour en savoir plus sur le débogueur, consultez Les notebooks de débogage.

Prise en charge de l’historique des requêtes et du profil de requête pour Delta Live Tables

15 novembre 2024

Azure Databricks offre désormais des outils améliorés pour surveiller les performances des requêtes dans les pipelines Delta Live Tables. Consultez l’historique des requêtes Access pour les pipelines Delta Live Tables.

Mosaïque AI Model Training rebrand

15 novembre 2024

Mosaïque AI Model Training a été renommé pour englober les fonctionnalités existantes :

• Foundation Model Fine-tuning, anciennement mosaïque AI Model Training, continue d’offrir une personnalisation avancée pour les modèles de base.
• Les fonctionnalités AutoML sont désormais accessibles à partir de la section Expériences .

Réutiliser les sorties SQL comme _sqldf dans les cellules SQL suivantes

15 novembre 2024

Dans Databricks Runtime 14.3 et versions ultérieures, l’exécution d’une requête SQL dans un notebook Databricks génère un DataFrame implicite (_sqldf) que vous pouvez utiliser dans les cellules SQL en aval. Cela ajoute la prise en charge de l’utilisation de la _sqldf variable dans les cellules Python introduites dans Databricks Runtime 13.3. Consultez Explorer les résultats des cellules SQL.

Connectivité privée à partir de la prise en charge du calcul serverless pour les ressources gérées par Azure

15 novembre 2024

Toutes les ressources gérées par Azure avec prise en charge du point de terminaison privé natif sont désormais prises en charge à partir du calcul serverless. Cette fonctionnalité est en disponibilité générale. Consultez Configurer la connectivité privée à partir du calcul serverless.

Prise en charge de la connectivité privée pour les travaux, les notebooks et les tables dynamiques Delta

15 novembre 2024

La connectivité privée pour le calcul serverless prend désormais en charge les tâches, les notebooks et les charges de travail Delta Live Tables. Cette fonctionnalité est en disponibilité générale. Consultez Configurer la connectivité privée à partir du calcul serverless.

La table système des entrepôts est désormais disponible (préversion publique)

15 novembre 2024

La table enregistre les system.compute.warehouses configurations de l’entrepôt SQL. Chaque ligne est un instantané des propriétés d’un entrepôt SQL à un moment spécifique. Un nouvel instantané est créé lorsque les propriétés changent. Consultez la référence de la table système Warehouses.

Partage d’affichage multiplateforme (préversion publique)

14 novembre 2024

Les destinataires Databricks peuvent désormais interroger des vues partagées à l’aide de n’importe quelle ressource de calcul Databricks. Auparavant, si le compte Azure Databricks d’un destinataire était différent du compte du fournisseur, les destinataires ne pouvaient interroger qu’une vue partagée à l’aide d’un entrepôt SQL serverless. Voir Lire les vues partagées.

L’affichage du partage s’étend également aux connecteurs de partage ouverts. Voir Lire les données partagées à l'aide du partage ouvert Delta Sharing (pour les destinataires).

La préversion publique des salles propres est non contrôlée, avec de nouvelles fonctionnalités

13 novembre 2024

Salles blanches Databricks utilise Delta Sharing et le calcul serverless pour fournir un environnement sécurisé qui protège les données confidentielles là où plusieurs parties peuvent partager des données d’entreprise sensibles et collaborer sans accès direct aux données des autres. La préversion publique de Clean Rooms est désormais ouverte à tous les clients sur Azure et AWS, et inclut les nouvelles fonctionnalités suivantes :

• Les tables de sortie sont des tables en lecture seule temporaire générées par un notebook et partagées avec le metastore du catalogue Unity de l’exécuteur de notebooks.

  Les tables de sortie peuvent être créées ou lues par des collaborateurs sur Azure, AWS et Google Cloud, mais elles ne sont prises en charge que lorsque la salle propre centrale est hébergée sur AWS.

• Les types de tâches de notebook de salle propre vous permettent d’exécuter des notebooks Azure Databricks dans une salle propre dans le cadre d’un flux de travail. Outre la prise en charge des valeurs des tâches et des tables de sortie, il s’agit d’un outil puissant permettant d’exécuter des flux de travail complexes sur des données partagées dans des salles propres.

Consultez Présentation de Salles blanches Azure Databricks.

Databricks Runtime 16.0 est en disponibilité générale

11 novembre 2024

Databricks Runtime 16.0 et Databricks Runtime 16.0 ML sont désormais en disponibilité générale.

Consultez Databricks Runtime 16.0 et Databricks Runtime 16.0 pour Machine Learning.

Changement cassant : Hosted RStudio est en fin de vie

11 novembre 2024

Dans Databricks Runtime 16.0 et versions ultérieures, le serveur RStudio hébergé par Databricks est en fin de vie et indisponible sur n’importe quel espace de travail Azure Databricks. Pour en savoir plus et voir une liste d’alternatives à RStudio, consultez la dépréciation de RStudio Server hébergée.

Optimisation prédictive activée pour tous les nouveaux comptes Azure Databricks

11 novembre 2024

Le 11 novembre, Databricks a activé l’optimisation prédictive comme valeur par défaut pour tous les nouveaux comptes Azure Databricks. Auparavant, elle a été désactivée par défaut et peut être activée par le biais de votre compte d’administrateur. Lorsque l’optimisation prédictive est activée, Azure Databricks exécute automatiquement les opérations de maintenance pour les tables gérées par le catalogue Unity. Pour plus d’informations sur l’optimisation prédictive, consultez Optimisation prédictive pour les tables managées du catalogue Unity.

Blocs de code en lecture seule mis à jour et unifiés

8 novembre 2024

Un nouveau bloc de code en lecture seule est désormais disponible dans l’Explorateur de catalogues, la page alertes et Genie.

Recommandations sur les correctifs rapides accrus

8 novembre 2024

Le correctif rapide de l’Assistant Databricks identifie et suggère désormais des corrections pour un large éventail d’erreurs SQL et Python courantes. Avec une augmentation de 50 % de la détection d’erreurs, le correctif rapide peut vous aider à déboguer votre code plus rapidement. Consultez Correctif rapide.

API de modèle Foundation disponible dans toutes les régions prises en charge par modèle

7 novembre 2024

Les API Foundation Model pay-per-token sont désormais prises en charge dans toutes les régions où mosaïque AI Model Service est disponible. Si votre espace de travail se trouve dans une région Model Service, mais pas dans une région états-Unis ou ue, votre espace de travail doit être activé pour le traitement intergéographique des données. Lorsqu’elle est activée, votre charge de travail de paiement par jeton est acheminée vers les États-Unis. Databricks Geo.

Accès géré par le catalogue Unity aux services cloud externes à l’aide des informations d’identification du service (préversion publique)

7 novembre 2024

Les informations d’identification du service permettent une authentification simple et sécurisée avec les services de votre locataire cloud à l’aide d’identités managées Azure (MI) et du catalogue Unity. Les informations d’identification du service sont en préversion publique et sont prises en charge sur Databricks Runtime 15.4 LTS et versions ultérieures. Consultez Gérer l’accès aux services cloud externes à l’aide des informations d’identification du service.

Contrôles de conformité UK Cyber Essentials Plus

7 novembre 2024

Les contrôles de conformité UK Cyber Essentials Plus (UKCE+) fournissent des améliorations qui vous aident à respecter votre espace de travail. UKCE+ est une certification créée par le gouvernement britannique pour simplifier et normaliser les pratiques de sécurité informatiques pour les organisations commerciales qui interagissent avec les données gouvernementales du Royaume-Uni. Consultez les contrôles de conformité Uk Cyber Essentials Plus.

Connectivité privée à partir de la prise en charge du calcul serverless pour le service de modèle

5 novembre 2024

La connectivité privée à partir d’un calcul serverless à l’aide d’Azure Private Link est désormais prise en charge pour le service de modèle. Cela inclut la prise en charge des points de terminaison de modèle personnalisés et des points de terminaison de débit approvisionnés. Consultez Configurer la connectivité privée à partir du calcul serverless.

Fin de la prise en charge de la série Databricks Runtime 14.2

5 novembre 2024

La prise en charge de Databricks Runtime 14.2 et databricks Runtime 14.2 pour Machine Learning a pris fin le 5 novembre. Consultez Cycles de vie du support de Databricks.