شباط /فبراير 2019

تم إصدار هذه الميزات وتحسينات نظام Azure Databricks الأساسي في فبراير 2019.

ملاحظة

يتم تنظيم الإصدارات. قد لا يتم تحديث حساب Azure Databricks الخاص بك إلا بعد أسبوع من تاريخ الإصدار الأولي.

ضوء ستريك البيانات متاح بشكل عام

26 فبراير - 5 مارس 2019: الإصدار 2.92

تتوفر الآن مصابيح هندسة البيانات (المعروفة أيضا باسم ضوء هندسة البيانات). Databricks الخفيفة هي التعبئة والتغليف Databricks من المصدر المفتوح اباتشي سبارك وقت التشغيل. يوفر خيار وقت التشغيل للوظائف التي لا تحتاج إلى الأداء المتقدم أو الموثوقية أو فوائد التحجيم التلقائي التي يوفرها Databricks Runtime. يمكنك تحديد Databricks Light فقط عند إنشاء كتلة لتشغيل مهمة JAR أو Python أو إرسال الشرارة؛ لا يمكنك تحديد وقت التشغيل هذا للتجمعات التي تقوم بتشغيل أحمال العمل التفاعلية أو مهام دفتر الملاحظات. انظر ضوء داتابريكس.

MLflow المدارة على أزور داتابريكس المعاينة العامة

26 فبراير - 5 مارس 2019: الإصدار 2.92

يعد MLflow منصة مفتوحة المصدر لإدارة دورة حياة التعلم الآلي من طرف إلى طرف. وهو يتناول ثلاث وظائف أساسية:

  • تتبع التجارب لتسجيل ومقارنة المعلمات والنتائج.
  • إدارة ونشر النماذج من مجموعة متنوعة من مكتبات ML إلى مجموعة متنوعة من منصات تقديم النماذج والاستدلال.
  • تغليف رمز ML في شكل قابل لإعادة الاستخدام وقابل للاستنساخ لمشاركته مع علماء البيانات الآخرين أو نقله إلى الإنتاج.

توفر Azure Databricks الآن إصدارا مدارا ومستضافا بالكامل من MLflow مدمجا مع ميزات أمان المؤسسة والتوافر العالي وميزات مساحة عمل Azure Databricks الأخرى مثل إدارة التجربة وإدارة التشغيل والتقاط مراجعة دفتر الملاحظات. MLflow على Azure Databricks يقدم تجربة متكاملة لتتبع وتأمين تشغيل نموذج التعلم الآلي وتشغيل مشاريع التعلم الآلي. باستخدام MLflow المدارة على Azure Databricks، يمكنك الحصول على مزايا كلا النظامين الأساسيين، بما في ذلك:

  • مساحات العمل: يمكنك تتبع التجارب والنتائج وتنظيمها بشكل تعاوني داخل مساحات عمل Azure Databricks باستخدام خادم تتبع MLflow مستضاف وواجهة مستخدم تجربة متكاملة. عند استخدام MLflow في دفاتر الملاحظات، يقوم Azure Databricks تلقائيا بالتقاط مراجعات دفتر الملاحظات حتى تتمكن من إعادة إنتاج نفس التعليمات البرمجية ويتم تشغيلها لاحقا.
  • الأمن: استفد من نموذج أمان مشترك واحد لدورة حياة ML بأكملها عبر ACLs.
  • الوظائف: تشغيل مشاريع MLflow كما Azure Databricks مهام عن بعد ومباشرة من دفاتر الملاحظات Azure Databricks.

فيما يلي عرض توضيحي لسير عمل تتبع في مساحة عمل Azure Databricks:

تتبع تشغيل سير عمل التجربة وتنظيمه

لمزيد من التفاصيل، راجع التجاربوتشغيل مشاريع MLflow على Azure Databricks.

موصل تخزين بحيرة البيانات Azure Gen2 متاح بشكل عام

15 فبراير/ شباط 2019

Azure البيانات بحيرة التخزين Gen2 (ADLS Gen2) ، الجيل القادم من بحيرة البيانات حل لتحليل البيانات الضخمة ، والآن الجمعية العامة ، كما هو موصل ADLS Gen2 لAzure Databricks. يسرنا أيضا أن نعلن أن ADLS Gen2 يدعم Databricks دلتا عند تشغيل المجموعات على Databricks Runtime 5.2 وما فوق.

بيثون 3 الآن الافتراضي عند إنشاء مجموعات

12-19 فبراير 2019: الإصدار 2.91

تم تبديل إصدار Python الافتراضي للمجموعات التي تم إنشاؤها باستخدام واجهة المستخدم من Python 2 إلى Python 3. لا يزال الافتراضي للتجمعات التي تم إنشاؤها باستخدام API REST بيثون 2.

لن تغير المجموعات الموجودة إصدارات Python الخاصة بها. ولكن إذا كنت معتادا على أخذ افتراضي Python 2 عند إنشاء مجموعات جديدة ، فستحتاج إلى البدء في الانتباه إلى اختيار إصدار Python.

إصدار بيثون الافتراضي

انظر إصدار بيثون.

دلتا ليك متاحة عموما

شباط/فبراير 1, 2019

الآن يمكن للجميع الحصول على فوائد طبقة تخزين المعاملات القوية في Databricks Delta ويقرأ بسرعة فائقة: اعتبارا من 1 فبراير ، دلتا ليك هي GA ومتاحة على جميع الإصدارات المدعومة من Databricks Runtime. للحصول على معلومات حول دلتا، راجع دليل دلتا ليك ودلتا المحرك.