Şubat 2019

Bu özellikler ve Azure Databricks platform geliştirmeleri Şubat 2019'da yayınlandı.

Not

Sürümler aşamalıdır. Azure Databricks hesabınız, ilk yayın tarihine kadar bir hafta sonraya kadar güncelleştirilene kadar güncelleştirilemez.

Databricks Light genel kullanıma sunuldu

26 Şubat - 5 Mart 2019: Sürüm 2.92

Databricks Light (Veri Mühendisliği ışığı olarak da bilinir) artık kullanılabilir. Databricks Light, açık kaynak veri kaynağının Databricks paketlemesi Apache Spark çalışma zamanıdır. Bu hizmet, hizmet tarafından sağlanan gelişmiş performans, güvenilirlik veya otomatik ölçeklendirme avantajlarına ihtiyaç Databricks Runtime. Databricks Light'ı yalnızca JAR, Python veya spark-submit işi çalıştırmak için bir küme oluşturdukta seçebilirsiniz; etkileşimli veya not defteri iş yüklerini çalıştırarak kümeler için bu çalışma zamanının seçilemeyebilirsiniz. Bkz. Databricks Light.

Azure Databricks’te Yönetilen MLflow Genel Önizleme

26 Şubat - 5 Mart 2019: Sürüm 2.92

MLflow, uçtan uca makine öğrenmesi yaşam döngüsünü yönetmeye yönelik açık kaynaklı bir platformdur. Üç temel işlevi karşılar:

  • Parametreleri ve sonuçları kaydetmek ve karşılaştırmak için denemeleri izleme.
  • Çeşitli ML kitaplıklarından çeşitli model hizmet ve çıkarım platformlarına modelleri yönetme ve dağıtma.
  • ML kodunu, diğer veri bilimcileriyle paylaşmak veya üretime aktarma yapmak için yeniden kullanılabilir, yeniden üretilebilir bir formda paketleme.

Azure Databricks artık kurumsal güvenlik özellikleri, yüksek kullanılabilirlik ve deneme yönetimi, çalıştırma yönetimi ve not defteri düzeltme yakalama gibi diğer Azure Databricks çalışma alanı özellikleriyle tümleşik, tam olarak yönetilen ve barındırılan bir MLflow sürümü sağlar. Azure Databricks'teki MLflow, makine öğrenmesi modeli eğitim çalıştırmalarını izleyip bunların güvenliğini sağlamak ve makine öğrenmesi projelerini çalıştırmak için tümleşik bir deneyim sunar. Yönetilen MLflow'Azure Databricks aşağıdakiler dahil olmak üzere her iki platformun da avantajlarından elde olursunuz:

  • Çalışma alanları: Barındırılan MLflow İzleme Sunucusu ve tümleşik deneme kullanıcı arabirimi Azure Databricks Çalışma Alanları'nın içinde denemeleri ve sonuçları işbirliğiyle izleme ve düzenleme. Not defterleri içinde MLflow'Azure Databricks, not defteri düzeltmelerini otomatik olarak yakalar, böylece aynı kodu yeniden üretebilirsiniz ve daha sonra çalışır.
  • Güvenlik: ACL'ler aracılığıyla ml yaşam döngüsünün tamamı için ortak bir güvenlik modelinden faydalanma.
  • İşler: MLflow projelerini iş Azure Databricks ve doğrudan iş not defterlerinden Azure Databricks çalıştırın.

Azure Databricks Çalışma Alanında bir izleme iş akışının Azure Databricks:

Çalıştırmaları izleme ve deneme iş akışını düzenleme

Ayrıntılar için bkz. Denemeler ve MLflow Projelerini Azure Databricks.

Azure Data Lake Storage 2. Nesil bağlayıcısı genel kullanıma sunuldu

15 Şubat 2019

Azure Data Lake Storage 2. Nesil analizi için yeni ADLS 2. Nesil data lake çözümü olan ADLS 2. Nesil(ADLS 2. Nesil) artık GA Azure Databricks. Ayrıca, ADLS 2. Nesil 5.2 ve üzerinde kümeler çalıştırarak Databricks Delta'Databricks Runtime desteklediğini de duyurmaktan mutluluk mutlulukla duyururuz.

Python 3 artık küme oluştururken varsayılan seçenek

12-19 Şubat 2019: Sürüm 2.91

Kullanıcı arabirimi kullanılarak oluşturulan kümeler için varsayılan Python sürümü Python 2'den Python 3'e geçiş yaptı. Varsayılan değer Python 2 olan REST API kümeler için varsayılan değerdir.

Mevcut kümeler Python sürümlerini değiştirmez. Ancak yeni kümeler oluşturmada Python 2 varsayılanını alma alışkanlıklarınız varsa, Python sürüm seçiminize dikkat edin.

Varsayılan Python sürümü

Bkz. Python sürümü.

Delta Lake genel kullanıma sunuldu

1 Şubat 2019

Artık herkes Databricks Delta'nın güçlü işlem depolama katmanının ve süper hızlı okumaların avantajlarından faydalanabiliyor: 1 Şubat'tan itibaren Delta Lake GA sürümüne sahip ve desteklenen tüm Databricks Runtime. Delta hakkında bilgi için Delta Lake ve Delta Altyapısı kılavuzuna bakın.