Novembro de 2020

Estas funcionalidades e as melhorias na plataforma Azure Databricks foram lançadas em novembro de 2020.

Nota

Os lançamentos são encenados. A sua conta Azure Databricks só poderá ser atualizada uma semana ou mais após a data de lançamento inicial.

Disponibilidade Geral do Registo de Modelos

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

O registo modelo é agora GA. Foram feitas várias melhorias desde que o Registo Modelo foi lançado para visualização pública:

  • Registo de diagnóstico para ações em objetos de registo de modelos. As ações no Registo Modelo são agora capturadas em registos de diagnóstico. Consulte os eventos de registo de diagnóstico para as ações e parâmetros registados.

  • Comentários para versões de modelos. Agora pode adicionar comentários a versões de modelo, permitindo-lhe utilizar o Model Registry para discussões em equipa para ajudar a gerir o seu pipeline de produção de modelos.

  • Etiquetas em modelos e versões de modelos. Pode criar tags para modelos e versões de modelos e procurá-las utilizando a API.

  • Melhorias no URL da página de modelos registados. O URL desta página agora mantém o seu histórico, para que possa navegar com os botões de trás e para a frente do navegador à medida que faz consultas e visualiza os modelos a partir desta página. Também pode partilhar o URL com colegas que verão a mesma opinião.

Filtrar execuções de experimentações dependendo de um modelo registado estar ou não associado

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

Ao visualizar corridas para uma experiência, agora pode filtrar as execuções com base no facto de terem criado ou não uma versão modelo. Para obter mais informações, consulte a execução do Filtro.

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

A galeria Integrações de Parceiros passou do menu 'Conta' para o separador 'Adicionar Dados'. Para obter mais informações, consulte integrações de dados do Parceiro.

As políticas de cluster agora utilizam allowlist e blocklist como nomes de tipo de política

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

As políticas de cluster usam agora "allowlist" e "blocklist" como tipos de política, substituindo a "lista branca" e a "lista negra". Consulte as definições de política do Cluster. Note que este foi originalmente anunciado como uma funcionalidade da versão 3.31, o que foi incorreto.

Repetições automáticas quando a criação de um cluster de trabalhos falha

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

A Azure Databricks agora retrimbe automaticamente a criação de clusters de emprego quando ocorrem erros recuperáveis específicos. As corridas de emprego permanecem no RunLifeCycleState: pendente até ao lançamento do cluster com sucesso. Cada tentativa tem um cluster_id nome diferente. Quando a criação de clusters é bem sucedida, a execução transita para RunLifeCycleState: RUNNING.

18 de novembro a 1 de dezembro de 2020: Versão 3.33

Agora pode ver uma tabela de conteúdos para os seus cadernos e usá-lo para navegar rapidamente dentro de um caderno. A tabela de conteúdos portátil é criada automaticamente com base nas rubricas Markdown. Para mais informações, consulte a tabela de conteúdos para ver.

Pré-visualização Pública do SQL Analytics

18 de novembro de 2020

É com muito entusiasmo que o Databricks apresenta a Pré-visualização Pública do SQL Analytics, um ambiente intuitivo para executar consultas ad-hoc e criar dashboards com dados armazenados no seu data lake. Com o SQL Analytics, a sua organização pode trabalhar com uma arquitetura de lakehouse multicloud que proporciona desempenho de armazenamento de dados com economia de data lake e também uma maravilhosa experiência de utilizador do SQL Analytics. SQL Analytics:

  • Integra-se nas ferramentas de BI que já utiliza, como o Tableau e o Microsoft Power BI, para consultar os dados mais completos e recentes no seu data lake.
  • Complementa as ferramentas de BI existentes com uma interface nativa de SQL através da qual os analistas de dados e os cientistas de dados podem consultar dados de data lakes diretamente com o Azure Databricks.
  • Permite-lhe partilhar informações de consultas através de visualizações ricas e de dashboards de arrastar e largar com alertas automáticos para alterações importantes a dados.
  • Utiliza os pontos finais de SQL para dar fiabilidade, qualidade, escala, segurança e desempenho ao seu data lake, para que possa executar cargas de trabalho de análise tradicionais com os seus dados mais recentes e completos.

Para obter detalhes, veja o guia do SQL Analytics do Azure Databricks. Para pedir acesso, contacte o seu representante do Azure Databricks.

Os clusters de nó único agora suportam os Serviços de Contentores do Databricks

4 a 10 de novembro de 2020: Versão 3.32

Agora pode utilizar os serviços de contentores databricks em clusters de nó único. Para obter mais informações, consulte os clusters single nó e personalize os recipientes com os Serviços de Contentores databricks.

Databricks Runtime 7.4 Disponibilidade Geral

3 de novembro de 2020

Databricks Runtime 7.4, Databricks Runtime 7.4 ML e Databricks Runtime 7.4 para Genómica estão agora geralmente disponíveis.

Para obter informações, consulte as notas de lançamento completas no Databricks Runtime 7.4, Databricks Runtime 7.4 ML, e Databricks Runtime 7.4 para Genómica.

Atualização do controlador JDBC do Databricks

3 de novembro de 2020

Foi lançadauma nova versão do condutor da Databricks JDBC . A nova versão contém uma série de correções de bugs, mais notavelmente, o controlador retorna agora o número correto de linhas modificadas das operações da DML quando é fornecido pelo Databricks Runtime.

Databricks Connect 7.3 (Beta)

3 de novembro de 2020

Databricks Connect 7.3 já se encontra disponível como versão Beta.

Databricks Connect 7.3 permite-lhe utilizar fichas do Azure Ative Directory para autenticar a Azure Databricks e suporta a passagem credencial do Azure Ative Directory. Isto permite-lhe autenticar automaticamente a Azure Data Lake Storage Gen1 e Azure Data Lake Storage Gen2 a partir de Databricks Connect utilizando a mesma identidade do Azure Ative Directory que utiliza para autenticar a Azure Databricks.

Para obter mais informações, consulte Databricks Connect.