Novembre 2024

Queste funzionalità e i miglioramenti della piattaforma Azure Databricks sono stati rilasciati a novembre 2024.

Metadati aggiuntivi per il suggerimento table nei notebook

25 novembre 2024

Quando si passa il puntatore del mouse sul nome di Unity Catalogtable in una cella di un notebook, la descrizione comando ora include i seguenti metadati:

• Proprietario
• Ultimo aggiornamento
• Grandezza
• Descrizione
• Collegamento per visualizzare il table nel pannello laterale dell'Explorer Catalog

Il cluster automatico update e l'interfaccia utente avanzata di sicurezza e conformità sono generalmente disponibili.

19 novembre 2024

Il cluster automatico update è ora generalmente disponibile. Il cluster automatico update assicura che tutti i cluster in un'area di lavoro vengano aggiornati periodicamente agli aggiornamenti più recenti dell'immagine del sistema operativo host e della sicurezza. La possibilità di abilitare funzionalità avanzate di sicurezza e conformità dalla console dell'account è ora disponibile a livello generale. Vedere update cluster automatico e Configurare le impostazioni di sicurezza e conformità avanzate.

Supporto esteso per il debugger Python nei notebook

18 novembre 2024

Il debugger Python predefinito nei notebook di Databricks è ora supportato nel calcolo serverless e nel calcolo configurato con la modalità di accesso condiviso in Databricks Runtime 14.3 LTS o versione successiva. Per altre informazioni sul debugger, vedere Eseguire il debug dei notebook.

Esperienza del terminale Web migliorata

18 novembre 2024

Databricks ha apportato i miglioramenti seguenti all'esperienza del terminale Web:

• Supporto per i file di configurazione: ora puoi set configurazioni persistenti per il terminale Web Databricks con file di configurazione .bashrc. Vedere Configurare il terminale Web.
• Cronologia del ciclo dei comandi: è ora possibile scorrere i comandi eseguiti nelle sessioni precedenti con i tasti di direzione "Su" e "Giù". In questo modo è facile richiamare e riutilizzare i comandi precedenti senza digitarli di nuovo.
• Supporto cluster condiviso: il terminale Web migliorato è disponibile nei cluster condivisi in Databricks Runtime 15.1 e versioni successive.

Per altre informazioni sull'uso del terminale Web, vedere Eseguire i comandi della shell nel terminale Web di Azure Databricks.

Supporto della cronologia delle query e del profilo di query per Delta Live Tables

15 novembre 2024

Azure Databricks offre ora strumenti migliorati per il monitoraggio delle prestazioni delle query nelle pipeline delta live Tables. Consulta la cronologia delle query di Access per le pipeline di Delta Live Tables.

Ridenominare il training del modello di intelligenza artificiale mosaici

15 novembre 2024

Il training del modello di intelligenza artificiale mosaico è stato rinominato per includere le funzionalità esistenti:

• L'ottimizzazione del modello di base, nota in precedenza come Mosaic AI Model Training, continua a offrire una personalizzazione avanzata per i modelli di base.
• È ora possibile accedere alle funzionalità autoML dalla sezione Esperimenti .

Riutilizzare gli output SQL come _sqldf nelle celle SQL successive

15 novembre 2024

In Databricks Runtime 14.3 e versioni successive, l'esecuzione di una query SQL in un notebook di Databricks genera un dataframe implicito (_sqldf) che è possibile usare nelle celle SQL downstream. In questo modo viene aggiunto il supporto per l'uso _sqldf della variabile nelle celle Python introdotte in Databricks Runtime 13.3. Vedere Esplorare i risultati delle celle SQL.

Connettività privata dal supporto di calcolo serverless per le risorse gestite da Azure

15 novembre 2024

Tutte le risorse gestite da Azure con supporto nativo degli endpoint privati sono ora supportate dal calcolo serverless. Questa funzionalità è disponibile a livello generale. Vedere Configurare la connettività privata dall’elaborazione serverless.

Supporto della connettività privata per job, notebook e Delta Live Tables

15 novembre 2024

La connettività privata per il calcolo serverless supporta ora processi, notebook e carichi di lavoro Delta Live Tables. Questa funzionalità è disponibile a livello generale. Vedere Configurare la connettività privata dall’elaborazione serverless.

Il sistema magazzini table è ora disponibile (Anteprima Pubblica)

15 novembre 2024

Il system.compute.warehousestable registra le configurazioni del SQL Warehouse. Ogni riga è uno snapshot delle proprietà di un'istanza di SQL Warehouse in un momento specifico. Quando le proprietà cambiano, viene creato un nuovo snapshot. Vedere sistema dei magazzini table riferimento.

Condivisione delle visualizzazioni multipiattaforma (anteprima pubblica)

14 novembre 2024

Databricks recipients ora può eseguire query su views condivise usando qualsiasi risorsa di calcolo di Databricks. In precedenza, se l'account Azure Databricks di un destinatario era diverso dall'account del provider, recipients poteva eseguire una query solo su una visualizzazione condivisa usando un serverless SQL warehouse. Vedere Leggi condivisi views.

La condivisione delle visualizzazioni ora si estende anche ai connettori di condivisione aperti. Consulta leggi i dati condivisi utilizzando Delta Sharing (per recipients).

L'anteprima pubblica di Clean Rooms è annullata, con nuove funzionalità

13 novembre 2024

Databricks Clean Rooms usa la condivisione Delta e il calcolo serverless per fornire un ambiente sicuro e protetto dalla privacy where più parti possono condividere dati aziendali sensibili e collaborare senza accesso diretto ai dati degli altri. L'anteprima pubblica di Clean Rooms è ora aperta a tutti i clienti in Azure e AWS e include le nuove funzionalità seguenti:

• output tables sono tables di sola lettura temporanei generati da un'esecuzione del notebook e condivisi con il metastore Catalog unity dello strumento di esecuzione del notebook.

  L'output tables può essere creato o letto da collaboratori su Azure, AWS e Google Cloud, ma è supportato solo quando la clean room centrale è ospitata su AWS.

• I tipi di attività notebook della sala pulita consentono di eseguire notebook di Azure Databricks in una stanza pulita come parte di un flusso di lavoro. Oltre al supporto per le attività values e l'output tables, si tratta di uno strumento potente per l'esecuzione di flussi di lavoro complessi sui dati condivisi in ambienti puliti.

• controllo uscita serverless consente di limitare l'accesso in uscita da clean room centrali a destinazioni Internet selezionate dall'utente.

Si veda Che cos'è Azure Databricks Clean Rooms?.

Databricks Runtime 16.0 è disponibile a livello generale

11 novembre 2024

Databricks Runtime 16.0 e Databricks Runtime 16.0 ML sono ora disponibili a livello generale.

Vedere Databricks Runtime 16.0 e Databricks Runtime 16.0 per Machine Learning.

Modifica che causa un'interruzione: Hosted RStudio è end-of-life

11 novembre 2024

In Databricks Runtime 16.0 e versioni successive, Databricks-hosted RStudio Server è end-of-life e non è disponibile in qualsiasi area di lavoro di Azure Databricks. Per altre informazioni e vedere un list di alternative a RStudio, vedere Hosted RStudio Server deprecation.

Ottimizzazione predittiva abilitata per tutti i nuovi account Azure Databricks

11 novembre 2024

Il 11 novembre Databricks ha abilitato l'ottimizzazione predittiva come predefinita per tutti i nuovi account Azure Databricks. In precedenza, era disabilitata per impostazione predefinita e poteva essere abilitata tramite l'account amministratore. Quando l'ottimizzazione predittiva è abilitata, Azure Databricks esegue automaticamente le operazioni di manutenzione per Unity Catalog gestito tables. Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione predittiva, vedere Ottimizzazione predittiva per Unity Catalog gestita tables.

Blocchi di codice di sola lettura aggiornati e unificati

8 novembre 2024

Un nuovo blocco di codice di sola lettura è ora disponibile in Esplora Catalog, nella pagina degli avvisi e in Genie.

Suggerimenti per correzioni rapide aumentate

8 novembre 2024

La correzione rapida di Databricks Assistant identifica e suggerisce correzioni per un'ampia gamma di errori SQL e Python comuni. Con un aumento del 50% nel rilevamento degli errori, la correzione rapida consente di eseguire il debug del codice più velocemente. Consulta Quick Fix.

API del modello foundation con pagamento in base al token disponibili in tutte le aree supportate per la gestione dei modelli

7 novembre 2024

Le API dei modelli foundational a consumo per token ora supportano i carichi di lavoro in tutte le regioni where ed è disponibile il servizio di gestione dei modelli di Mosaic AI. Se l'area di lavoro si trova in un'area di gestione dei modelli ma non in un'area degli Stati Uniti o dell'UE, l'area di lavoro deve essere abilitata per l'elaborazione dei dati tra aree geografiche. Se abilitato, il carico di lavoro con pagamento per token viene instradato agli Stati Uniti Databricks Geo.

Unity Catalog- accesso governato ai servizi cloud esterni utilizzando il servizio credentials (anteprima pubblica)

7 novembre 2024

Il servizio credentials abilita l'autenticazione semplice e sicura con i servizi del tenant cloud usando le identità gestite di Azure e Unity Catalog. I servizi credentials sono in anteprima pubblica e sono compatibili con Databricks Runtime 15.4 LTS e versioni successive. Consulta per gestire l'accesso ai servizi cloud esterni tramite il servizio credentials.

Controlli di conformità uk Cyber Essentials Plus

7 novembre 2024

I controlli di conformità UK Cyber Essentials Plus (UKCE+) forniscono miglioramenti che consentono di rispettare la conformità per l'area di lavoro. UKCE+ è una certificazione creata dal governo britannico per semplificare e standardizzare le procedure di sicurezza IT per le organizzazioni commerciali che interagiscono con i dati del governo britannico. Vedere Uk Cyber Essentials Plus compliance controls (Controlli di conformità uk Cyber Essentials Plus).

Connettività privata dal supporto di calcolo serverless per la gestione del modello

5 novembre 2024

La connettività privata dal calcolo serverless con collegamento privato di Azure è ora supportata per la gestione del modello. Ciò include il supporto per gli endpoint del modello personalizzati e gli endpoint di velocità effettiva con provisioning. Vedere Configurare la connettività privata dall’elaborazione serverless.

Termina il supporto di Databricks Runtime 14.2

5 novembre 2024

Il supporto per Databricks Runtime 14.2 e Databricks Runtime 14.2 per Machine Learning è terminato il 5 novembre. Vedere Cicli di vita del supporto di Databricks.