Avril 2024

Ces fonctionnalités et améliorations de la plateforme Azure Databricks ont été publiées en avril 2024.

Databricks Runtime 15.1 est en disponibilité générale

30 avril 2024

Databricks Runtime 15.1 et Databricks Runtime 15.1 ML sont désormais en disponibilité générale.

Consultez Databricks Runtime 15.1 (EoS) et Databricks Runtime 15.1 pour Machine Learning (EoS).

Assistant Databricks : fils de discussion et historique

29 avril 2024

Databricks Assistant offre désormais une expérience facultative qui suit les threads de requête et l'historique dans tous les contextes d'éditeur de votre session. Vous pouvez continuer dans le même thread ou en démarrer un nouveau si vous le souhaitez.

Annuler les mises à jour de point de terminaison de service en attente dans le Service de modèles

29 avril 2024

Le Service de modèles Mosaic AI prend désormais en charge l’annulation des mises à jour en cours de la configuration de point de terminaison à partir de l’interface utilisateur du Service de modèles. Consultez Modifier un point de terminaison de modèle personnalisé.

Meta Llama 3 est désormais pris en charge dans Model Serve pour Azure

25 avril 2024

Le service de modèles Mosaic AI prend désormais en charge Meta Llama 3, une architecture de modèle dense créée et entraînée par Meta. Llama 3 est pris en charge dans le cadre des API Foundation Model. Meta-Llama-3-70-Instruct est disponible dans les régions de point de terminaison de mise en service par paiement au jeton, et la suite de modèles Llama 3 est disponible dans les régions de point de terminaison de mise en service par débit approvisionné. Consultez Utiliser les API Foundation Model.

La traçabilité des données capture désormais les lectures sur les tables avec des masques de colonnes et la sécurité au niveau des lignes

25 avril 2024

La traçabilité des données capture désormais les lectures sur les tables qui incluent des masques de colonnes et la sécurité au niveau des lignes. Consultez les filtres de lignes et les masques de colonne et voir le lignage des données à l’aide du catalogue Unity.

Les notebooks détectent désormais automatiquement SQL

24 avril 2024

Les notebooks Databricks ajoutent automatiquement la commande magic %sql quand vous entrez SQL dans un notebook défini sur un langage par défaut autre que SQL. Auparavant, pour éviter une erreur, vous deviez ajouter manuellement la commande magic %sql.

Nouvelles colonnes ajoutées à la table système d’utilisation facturable (préversion publique)

24 avril 2024

La table système d’utilisation facturable (system.billing.usage) inclut désormais de nouvelles colonnes qui vous aident à identifier le produit et les fonctionnalités spécifiques associés à l’utilisation. Consultez Informations de référence sur la table système de l’utilisation facturable.

Delta Sharing prend en charge des tables utilisant le mappage de colonnes (version publique)

23 avril 2024

Le partage delta prend désormais en charge le partage de tables qui utilisent le mappage de colonnes. Les destinataires peuvent lire les tables qui utilisent le mappage de colonnes à l’aide d’un entrepôt SQL, d’un cluster exécutant Databricks Runtime 14.1 ou une version ultérieure, ou d’un ordinateur exécutant Open Source delta-sharing-spark 3.1 ou une version ultérieure.

Consultez Ajouter des tables avec des vecteurs de suppression ou un mappage de colonnes à un partage, Lire des tables avec des vecteurs de suppression ou un mappage de colonne activé, et Lire des tables avec des vecteurs de suppression ou un mappage de colonnes activé.

Obtenir des schémas de point de terminaison de mise en service (préversion publique)

22 avril 2024

Vous pouvez maintenant obtenir le schéma de point de terminaison de mise en service pour vos points de terminaison de mise en service de modèles ou de fonctionnalités. Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique. Consultez Obtenir un schéma de point de terminaison de mise en service de modèles.

La création et l’installation de bibliothèques d’espace de travail ne sont plus disponibles

22 avril 2024

Les bibliothèques d'espaces de travail, qui sont déconseillées depuis novembre 2023, ne peuvent plus être créées ou installées sur l'équipement informatique. Notez que le stockage des bibliothèques en tant que fichiers de l’espace de travail est différent des bibliothèques de l’espace de travail et qu’il est toujours entièrement pris en charge. Vous pouvez installer des bibliothèques stockées en tant que fichiers d’espace de travail directement pour des tâches de calcul ou de travail. Consultez Installer des bibliothèques.

Les travaux créés via l’interface utilisateur sont désormais mis en file d’attente par défaut

18 avril 2024

La mise en file d’attente des exécutions de travaux est désormais automatiquement activée lorsqu’un travail est créé dans l’interface utilisateur des travaux Azure Databricks. Lorsque la mise en file d’attente est activée et qu’une limite de concurrence est atteinte, les exécutions de travaux sont placées dans une file d’attente jusqu’à ce que la capacité soit disponible. Consultez Activer la mise en file d’attente des exécutions de travaux.

La configuration de l’accès aux ressources à partir de points de terminaison de mise en service est en disponibilité générale

17 avril 2024

Vous pouvez désormais configurer des variables d'environnement pour accéder à des ressources en dehors de vos points d'accès pour les fonctions et les modèles. Cette fonctionnalité est en disponibilité générale. Consultez Configurer l’accès aux ressources à partir de points de terminaison de mise en service de modèles.

Le calcul serverless pour les flux de travail est disponible en préversion publique

16 avril 2024

Le calcul serverless pour les flux de travail vous permet d’exécuter votre travail Azure Databricks sans configurer et déployer l’infrastructure. Avec le calcul serverless pour les flux de travail, Azure Databricks gère efficacement les ressources de calcul qui exécutent votre travail, notamment l’optimisation et la mise à l’échelle du calcul pour vos charges de travail. Consultez Exécuter vos travaux Lakeflow avec un calcul serverless pour les workflows.

Lakehouse Federation prend en charge les tables étrangères avec des identificateurs respectant la casse

15 avril 2024

Lakehouse Federation est désormais en mesure de fédérer des tables étrangères avec des identificateurs respectant la casse pour les connexions MySQL, SQL Server, BigQuery, Snowflake et Postgres. Voir Qu’est-ce que la fédération Lakehouse ?.

Le clonage de calcul clone désormais les bibliothèques installées sur le calcul d’origine

11 avril 2024

Lors du clonage du calcul, toutes les bibliothèques installées sur le calcul d’origine sont également clonées. Pour les cas où ce comportement est indésirable, il existe une alternative Créer sans bibliothèques sur la page de clone de calculateur. Consultez Cloner un calcul.

La connectivité privée à partir du calcul serverless est en disponibilité générale

10 avril 2024

La connectivité privée de l'informatique sans serveur est maintenant généralement disponible. Vous pouvez imposer que vos entrepôts SQL serverless se connectent au stockage Azure via Azure Private Link. Les points de terminaison privés peuvent être configurés et gérés dans le compte à l’aide de configurations de connectivité réseau (CCN). Consultez Configurer la connectivité privée aux ressources Azure.

Expérience d’interface utilisateur pour l’inscription d’application OAuth

9 avril 2024

Vous pouvez désormais activer des applications OAuth personnalisées dans l’interface utilisateur d’Azure Databricks. Vous pouvez également désactiver et modifier les applications OAuth publiées et personnalisées dans l’interface utilisateur. Pour plus d’informations, consultez Activer des applications OAuth personnalisées à l’aide de l’interface utilisateur Azure Databricks.

Améliorations de l’expérience des développeurs de notebookS DLT (préversion publique)

3 avril 2024

Databricks a publié un ensemble de fonctionnalités en préversion publique dans les notebooks Azure Databricks qui aident au développement et au débogage du code DLT. Consultez Développer et déboguer des pipelines avec un notebook (hérité).