2020년 8월

이러한 기능 및 Azure Databricks 플랫폼 개선 사항은 2020년 8월에 릴리스되었습니다.

참고 항목

릴리스가 준비되었습니다. Azure Databricks 계정은 최초 릴리스 날짜 이후 최대 일주일까지 업데이트되지 않을 수 있습니다.

Important

버전 3.26은 캐나다 중부 및 인도 중부 지역의 고객에게만 릴리스되었습니다. 다른 모든 지역에서는 3.27이 릴리스되는 동시에 3.26 기능을 가져올 수 있습니다.

토큰 관리 API는 GA이며 관리자는 관리 콘솔을 사용하여 토큰에 대한 사용자 액세스 권한을 부여하고 취소할 수 있습니다.

2020년 8월 26일 - 9월 1일: 버전 3.27

이제 토큰 관리를 일반적으로 사용할 수 있습니다. Azure Databricks 관리자는 토큰 관리 API 및 관리 콘솔을 사용하여 사용자의 Azure Databricks 개인용 액세스 토큰을 관리할 수 있습니다. 관리자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자의 개인용 액세스 토큰을 모니터링하고 해지합니다.
• 작업 영역에서 이후 토큰의 수명을 제어합니다.
• 권한 API 또는 관리 콘솔을 통해 토큰을 만들고 사용할 수 있는 사용자를 제어합니다.

공개 미리 보기에서 GA로 전환할 때 토큰 관리 API 매개 변수 created_by가 created_by_id로 변경되고 새 매개 변수 created_by_username이 추가되었습니다.

자세한 내용은 개인 액세스 토큰 모니터링 및 관리를 참조하세요.

Shiny 앱의 메시지 크기 제한 증가

2020년 8월 26일 - 9월 1일: 버전 3.27

Shiny 앱의 최대 애플리케이션 크기가 10MB에서 20MB로 증가했습니다. 애플리케이션의 총 크기가 이 제한을 초과하는 경우 Shiny FAQ의 권장 사항을 검토하세요.

로컬 모드에서 클러스터를 설정하기 위한 향상된 지침

2020년 8월 26일 - 9월 1일: 버전 3.27

클러스터 UI의 경우 다음과 같습니다.

• 작업자가 0인 클러스터를 만드는 경우 로컬 모드를 사용하고 연결된 구성 설정(spark.master local[*])을 표시하는 것이 좋습니다.
• 클러스터에 작업자가 0이 아닌 한 클러스터에 대해 더 이상 spark.master local[*]을 설정할 수 없습니다.

실행과 연결된 Notebook 버전 보기

2020년 8월 26일 - 9월 1일: 버전 3.27

이제 실험 사이드바에서 실행과 연결된 Notebook 버전을 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 Notebook 실험 보기를 참조하세요.

Databricks Runtime 7.2 GA

2020년 8월 20일

Databricks Runtime 7.2는 다음을 포함하여 Databricks Runtime 7.1에 비해 많은 추가 기능과 향상된 기능을 제공합니다.

• 자동 로더를 일반적으로 사용할 수 있습니다. 자동 로더는 많은 수의 파일을 Delta Lake로 증분 방식으로 수집하기 위한 효율적인 방법입니다. 이제 GA이며 다음 기능을 추가합니다.
  • 디렉터리 목록 모드 옵션: 자동 로더는 새 파일이 있는지 확인하기 위해 기존 파일 알림 모드 외에도 새 디렉터리 목록 모드를 추가합니다.
  • 클라우드 리소스 관리 API: 이제 Scala API를 사용하여 자동 로더로 만든 클라우드 리소스를 관리할 수 있습니다. 이 API를 사용하여 알림 서비스를 나열하고 특정 알림 서비스를 해제할 수 있습니다.
  • 속도 제한 옵션: 이제 cloudFiles.maxBytesPerTrigger 옵션을 사용하여 각 마이크로배치에서 처리된 데이터의 양을 제한할 수 있습니다.
  • 옵션 유효성 검사: 이제 자동 로더가 제공하는 옵션의 유효성을 검사합니다.validation를 실패합니다. 옵션 유효성 검사를 건너뛰려면 cloudFiles.validateOptions를 false로 설정합니다.
• 복제를 사용하여 Delta 테이블을 효율적으로 복사합니다.
• 개선:
  • Snowflake 커넥터는 Spark 3.0 지원을 포함하는 버전 2.8.1로 업그레이드되었습니다.
  • 자격 증명 통과 개선 사항
  • TensorBoard 개선 사항
  • 업그레이드된 Python 및 R 라이브러리

자세한 내용은 전체 Databricks Runtime 7.2(지원되지 않는) 릴리스 정보를 참조하세요.

Databricks Runtime 7.2 ML GA

2020년 8월 20일

Machine Learning용 Databricks Runtime 7.2는 Databricks Runtime 7.2를 기반으로 하여 새롭고 향상된 Python 및 시스템 라이브러리를 제공합니다. 자세한 내용은 전체 Databricks Runtime 7.2(지원되지 않는) 릴리스 정보를 참조하세요.

Databricks Runtime 7.2 Genomics GA

2020년 8월 20일

Genomics용 Databricks Runtime 7.2는 Databricks Runtime 7.2를 기반으로 하여 리터럴 numpy 1D 및 2D 부동 소수점 형식의 ndarray를 Java 배열로 변환하는 속도를 크게 향상합니다. Glow 게놈 전체 협회 연구 설명서에 사용 방법이 반영되어 있습니다.

권한 API(공개 미리 보기)

2020년 8월 18일

Databricks는 다음의 사용 권한을 관리할 수 있는 권한 API의 공개 미리 보기를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

• 토큰
• 클러스터
• 풀
• 작업
• Notebooks
• 폴더(디렉터리)
• MLflow 등록 모델

자세한 내용은 권한 API를 참조하세요.

Databricks 커넥트 7.1(GA)

2020년 8월 12일

Databricks Connect에서 이제 Databricks Runtime 7.1을 지원합니다.

Databricks Runtime 7.1의 경우 Databricks는 항상 Databricks Connect의 최신 패치 버전을 사용할 것을 권장합니다.

클러스터 라이브러리에 대해 반복 가능한 설치 순서

2020년 8월 12-25: 버전 3.26

Databricks Runtime 7.2 이상을 실행하는 클러스터에서 이제 Azure Databricks는 설치된 순서대로 모든 클러스터 라이브러리를 처리합니다.

MLflow 등록 모델 페이지에서 모델 만들기(공개 미리 보기)

2020년 8월 12-25: 버전 3.26

이제 MLflow에 등록된 모델 페이지에서 새 모델을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 새 등록 모델을 만들어 기록된 모델 할당을 참조하세요.

Databricks Container Service에서 GPU 이미지 지원

2020년 8월 12-25: 버전 3.26

이제 GPU가 있는 클러스터에서 Databricks Container Services를 사용하여 사용자 지정된 라이브러리로 이식 가능한 딥 러닝 환경을 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 GPU 컴퓨팅의 Databricks Container Services를 참조 하세요.