Dezember 2024
Diese Features und Azure Databricks-Plattformverbesserungen wurden im Dezember 2024 veröffentlicht.
Hinweis
Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum oder später aktualisiert.
Allgemeine Verfügbarkeit von Databricks Runtime 16.1
20. Dezember 2024
Databricks Runtime 16.1 und Databricks Runtime 16.1 ML sind jetzt allgemein verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 16.1 und Databricks Runtime 16.1 für Machine Learning.
Das Standardformat für neue Notizbücher ist jetzt das IPYNB-Format (Jupyter)
20. Dezember 2024
Das Standardformat für neue Notizbücher, die Sie in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich erstellen, ist jetzt IPYNB (.ipynb). Zuvor war das Standardformat für Notizbücher Source (.py, .sql, .scala, .r). Um das Standardformat zu ändern, verwenden Sie in den Benutzereinstellungen Ihres Arbeitsbereichs im Bereich Entwickler die Einstellung Standarddateiformat für Notebooks. Weitere Informationen finden Sie unter Notebookformate.
Von Databricks gehostete Modelle für den Databricks-Assistenten befinden sich in der öffentlichen Vorschau
19. Dezember 2024
Sie können jetzt in Azure Databricks gehostete Modelle verwenden, um den Databricks Assistant in Azure Databricks anzutreiben. Dieses Feature befindet sich in der Phase der öffentlichen Vorschau.
Siehe Einsatz eines von Databricks gehosteten Modells für den Databricks Assistant.
Python-Codeausführer für KI-Agents (Public Preview)
19. Dezember 2024
Sie können Ihren KI-Agents jetzt schnell die Möglichkeit geben, Python-Code auszuführen. Databricks bietet jetzt eine vordefinierte Unity-Katalogfunktion, die von einem KI-Agent als Tool verwendet werden kann, um ihre Funktionen über die Sprachgenerierung hinaus zu erweitern.
Siehe Erstellen benutzerdefinierter KI-Agent-Tools mit Unity Catalog-Funktionen.
Release des databricks-agents-SDKs 0.13.0
18. Dezember 2024
Version 0.13.0 des databricks-agents-SDKs wurde für PyPI veröffentlicht und enthält die folgenden Änderungen:
- Berücksichtigen Sie beim Aufrufen von
agents.deploy()und weiterendatabricks.agents-APIs das aktuelle aktive CLI-Profil von Databricks und den URI für die MLflow-Modellregistrierung. Insbesondere können Sie nun eine Kombination ausDATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-profileundMLFLOW_REGISTRY_URI=databricks-uc://my-profileangeben, bevor Sieagents.deploy()aufrufen, um das Databricks CLI-Profil anzugeben, das für die Bereitstellung und den Zugriff auf Agents verwendet werden soll. - Führen Sie in
mlflow.evaluate()nur Abruf- und Richtlinienmetriken aus, wenn der Abruf- bzw. Richtlinienkontext vorhanden ist. - Die geheimnisbasierte Authentifizierung wurde Clients für
mlflow.evaluate()hinzugefügt.
Externe Gruppen sind jetzt beschriftet und unveränderlich
18. Dezember 2024
Externe Gruppen sind Gruppen, die in Azure Databricks aus der Microsoft Entra-ID erstellt werden. Diese Gruppen werden mit einem SCIM-Bereitstellungsconnector erstellt und bleiben mit Microsoft Entra ID synchronisiert. Externe Gruppen werden jetzt explizit als External bezeichnet und können standardmäßig nicht mehr über die Azure Databricks-Kontokonsole oder die Administratoreinstellungenseite des Arbeitsbereichs aktualisiert werden. Um die externe Gruppenmitgliedschaft über die Azure Databricks-Benutzeroberfläche zu aktualisieren, kann ein Kontoadmin auf der Seite „Vorschau der Kontokonsole“ die Option Unveränderliche externe Gruppen deaktivieren.
Weitere Informationen finden Sie unter Typen von Gruppen in Azure Databricks.
vector_search unterstützt jetzt Vektoreinbettungseingaben
17. Dezember 2024
Die AI-Funktion vector_search unterstützt jetzt Vektoreinbettungseingaben. Sie können nun die Parameter query_text oder query_vector verwenden, um nach bestimmten Text- oder Vektoreinbettungen in Vektorindizes zu suchen. Weitere Informationen finden Sie unter vector_search-Funktion.
Angeben von Antwortformaten für ai_query
17. Dezember 2024
ai_query unterstützt jetzt das Feld responseFormat für strukturierte Ausgaben. Verwenden Sie responseFormat in Ihren ai_query-Anforderungen, um das Antwortformat anzugeben, dem das Modell folgen soll. Weitere Informationen finden Sie unter ai_query-Funktion.
Testen von Reinräume mit Projektmitarbeitenden innerhalb desselben Metastores
17. Dezember 2024
Sie können Ihren Reinraum jetzt vor der vollständigen Bereitstellung testen, indem Sie einen Projektmitarbeitenden aus demselben Metastore hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von Reinräumen.
Zuweisen von Computeressourcen zu Gruppen (öffentliche Vorschau)
17. Dezember 2024
Mit dem neuen Zugriffsmodus „Dediziert“ (zuvor Einzelbenutzermodus) können Sie einer Gruppe oder einer einzelnen benutzenden Person einen dedizierten All-Purpose Compute zuweisen. Siehe Zuweisen von Computeressourcen zu einer Gruppe.
Diese öffentliche Vorschau bietet Ihrem Arbeitsbereich auch Zugriff auf die neue vereinfachte Compute-UI. Siehe . Verwenden Sie das einfache Formular, um Computezu verwalten.
Ein Arbeitsbereichsadministrator muss diese Vorschau aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Previews für Azure Databricks.
Delegieren der Möglichkeit zum Erstellen von Speicheranmeldeinformationen in Unity Catalog für einen Dienstprinzipal
17. Dezember 2024
Sie können nun mithilfe der CREATE STORAGE CREDENTIAL-Berechtigungen Dienstprinzipalberechtigungen zum Erstellen von Speicheranmeldeinformationen in einem Unity Catalog-Metastore erteilen. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE STORAGE CREDENTIAL.
Version 2.2 der Jobs-API wurde veröffentlicht.
16. Dezember 2024
Die Jobs-API-Version wird von 2.1 auf 2.2 aktualisiert. Aktualisierungen in Version 2.2 der Jobs API umfassen die standardmäßige Warteschlangenbildung für neue oder aktualisierte Aufträge sowie die verbesserte Paginierung von Auftrags- und Auftragsausführungsantworten, die Felder mit einer großen Anzahl von Werten enthalten. Weitere Informationen zu den Updates in dieser Version finden Sie unter Aktualisieren von Jobs API 2.1 auf 2.2. Die vollständige Dokumentation zur Auftrags-API 2.2 finden Sie unter Aufträge (aktuell). Obwohl Databricks die Verwendung von Version 2.2 der Auftrags-API empfiehlt, können Sie weiterhin auf die Versionen 2.1 und 2.0 zugreifen. Siehe Jobs (2.1) und Jobs API 2.0.
MANAGE-Berechtigung für Unity Catalog (Public Preview)
14. Dezember 2024
Jetzt können Sie Benutzern die MANAGE Berechtigungen für sicherungsfähige Objekte des Unity-Katalogs gewähren. Mit dem MANAGE-Berechtigung können Benutzer wichtige Aktionen für ein Unity Catalog-Objekt ausführen, einschließlich:
- Berechtigungen verwalten
- Löschen des Objekts
- Umbenennen des Objekts
- Übertragen des Besitzes
Weitere Informationen finden Sie unter MANAGE.
Meta Llama 3.3 ist jetzt für bereitgestellte Durchsatzworkloads verfügbar
13. Dezember 2024
Meta Llama 3.3, eine von Meta erstellte und trainierte Modellarchitektur, steht nun für den bereitgestellten Durchsatz des Basismodells der APIs zur Verfügung.
Anzeigen von Streamingworkloadmetriken für Ihre Auftragsausführungen (Public Preview)
** 12. Dezember 2024**
Wenn Sie Auftragsausführungen in der Databricks-Auftragsbenutzeroberfläche anzeigen, können Sie jetzt Metriken wie Backlog-Sekunden, Backlog-Bytes, Backlog-Datensätze und Backlog-Dateien für Quellen anzeigen, die von Spark Structured Streaming unterstützt werden, einschließlich Apache Kafka, Amazon Kinesis und Auto Loader. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Metriken für Streamingaufgaben.
Anzeigen von Streamingworkloadmetriken für Ihre Delta Live Tables-Pipelineupdates (Public Preview)
** 12. Dezember 2024**
Wenn Sie Pipelineupdates auf der Benutzeroberfläche von Delta Live Tables anzeigen, können Sie jetzt Metriken wie Backlog-Sekunden, Backlog-Bytes, Backlog-Datensätze und Backlog-Dateien für jeden Streaming-Fluss in der Pipeline anzeigen. Streamingmetriken werden für Spark Structured Streaming-Quellen unterstützt, einschließlich Apache Kafka, Amazon Kinesis und Auto Loader. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Streamingmetriken.
Lakehouse Federation unterstützt Oracle (Public Preview)
12. Dezember 2024
Sie können jetzt Verbundabfragen für von Oracle verwaltete Daten ausführen. Siehe Ausführen von Verbundabfragen für Oracle.
Databricks Runtime 16.1 (Beta)
11. Dezember 2024
Databricks Runtime 16.1 und Databricks Runtime 16.1 ML sind jetzt als Betaversionen verfügbar.
Siehe Databricks Runtime 16.1 und Databricks Runtime 16.1 für maschinelles Lernen
Verwaltung von serverlosen ausgehenden Netzwerkverbindungen mit serverloser Egress-Kontrolle
11. Dezember 2024
Mit der Steuerung für den serverlosen Ausgang können Sie den ausgehenden Zugriff auf bestimmte Internetziele einschränken. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist die serverloses Ausgangssteuerung?.
Systemtabelle für Netzwerkzugriffsereignisse ist jetzt verfügbar (Öffentliche Vorschau)
11. Dezember 2024
Die Systemtabellen von Azure Databricks enthalten jetzt eine Netzwerkzugriffstabelle. Diese Tabelle protokolliert ein Ereignis, wenn der Internetzugriff von Ihrem Konto verweigert wird. Um auf die Tabelle zuzugreifen, müssen Administratoren das access Systemschema aktiviert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Referenz der Systemtabellen für Netzwerkzugriffsereignisse.
Überwachen und Widerrufen von persönlichen Zugriffstoken in Ihrem Konto (private Vorschau)
11. Dezember 2024
Kontoadministratoren können jetzt einen Tokenbericht anzeigen, um persönliche Zugriffstoken (PATs) in der Kontokonsole zu überwachen und zu widerrufen. Databricks empfiehlt, OAuth-Zugriffstoken anstelle von PATs für mehr Sicherheit und Komfort zu verwenden. Wenden Sie sich an Ihr Azure Databricks-Kontoteam, um dieser Vorschau beizutreten. Siehe Überwachen und Widerrufen von persönlichen Zugriffstoken im Konto.
Unity-Katalog kann mit Hive-Metaspeichern verbunden werden
11. Dezember 2024
Sie können jetzt den Unity-Katalog verwenden, um auf Daten zuzugreifen und sie zu steuern, die in einem Hive-Metaspeicher registriert sind. Dazu gehören extern verwaltete Hive-Metastores und interne Hive Hive-Legacymetastores.
Siehe Hive-Metastore-Partnerverbund: Unity-Katalog aktivieren, um Tabellen zu steuern, die in einem Hive-Metastoreregistriert sind.
Entfernen des Speichers auf Metastoreebene zum Erzwingen der Speicherisolation auf Katalogebene
11. Dezember 2024
Wenn Sie über den Speicher auf Metastoreebene für verwaltete Tabellen und Volumes verfügen (auch als Metastore-Speicherstamm bezeichnet), aber Sie die Datenspeicherisolation auf Katalog- oder Schemaebene erzwingen möchten, können Sie diesen Speicher auf Metastoreebene entfernen, ohne vorhandene Workloads zu unterbrechen. Weitere Informationen finden Sie unter Entfernen des Speichers auf Metastoreebene.
Meta Llama 3.3 70B Instruct ist jetzt auf Model Serving verfügbar
11. Dezember 2024
Mosaik AI Model Serving unterstützt jetzt Meta Llama 3.3 70B Instruct, ein hochmodernes großes Sprachmodell gebaut und trainiert von Meta. Llama 3.3 70B Instruct ist als Teil der Foundation Model APIs nach dem Pay-per-Token-Prinzipverfügbar. Diese Verfügbarkeit umfasst außerdem die Unterstützung für Funktionsaufrufe.
Ab dem 11. Dezember 2024 ersetzt Meta-Llama-3.1-70B-Instruct den Support für Meta-Llama-3-70B-Instruct in den Pay-per-Token-Endpunkten der Foundation-Model-APIs.
bamboolib ist nun veraltet
10. Dezember 2024
bamboolib ist jetzt veraltet. Benutzer können weiterhin auf Bambuslib zugreifen, um eine Datenanalyse mit geringem Code in Notizbüchern durchzuführen, aber Databricks wird nicht mehr aktiv entwickelt und unterstützt dieses Tool nicht mehr. Um Unterstützung bei der Codegenerierung zu erhalten, verwenden Sie den Databricks Assistant.
Vereinfachen der Bewertung von KI-Agenten mithilfe synthetischer Evaluationssätze
9. Dezember 2024
Bewerten Sie Ihren KI-Agent, indem Sie einen repräsentativen Evaluierungssatz aus Ihren Dokumenten generieren. Die API der synthetischen Generation ist eng in die Agent-Auswertung integriert, sodass Sie die Qualität der Antworten Ihres Agenten schnell bewerten und verbessern können, ohne den kostspieligen Prozess der menschlichen Kennzeichnung zu durchlaufen. Weitere Informationen finden Sie unter Synthetisieren von Auswertungssätzen.
Verbessern der Leseleistung für Delta Sharing-Tabellen von Databricks zu Databricks mit Verlaufsfreigabe (Public Preview)
5. Dezember 2024
Verbessern Sie die Leistung für Tabellenfreigaben von Databricks zu Databricks, indem Sie die Verlaufsfreigabe aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verbessern der Leistung von Tabellen mit Verlaufsfreigabe.
Maximale Lebensdauer des persönlichen Zugriffstokens jetzt 730 Tage (zwei Jahre)
5. Dezember 2024
Die standardmäßige maximale Lebensdauer für neu erstellte Databricks-ausgestellte persönliche Zugriffstoken ist jetzt auf 730 Tage (zwei Jahre) festgelegt. Zuvor konnten persönliche Zugriffstoken standardmäßig ohne Ablaufdatum erstellt werden. Mit diesem Update können Benutzer keine neuen Token mit einer Lebensdauer von mehr als 730 Tagen generieren, und Token, die ohne eine angegebene Lebensdauer erstellt wurden, werden auf eine Dauer von 730 Tagen festgelegt. Wenn Sie die maximale Tokenlebensdauer für Ihren Arbeitsbereich auf weniger als 730 Tage konfiguriert haben, bleibt die Konfiguration unverändert. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen und Widerrufen persönlicher Zugriffstoken und Authentifizierung für persönliche Zugriffstoken in Azure Databricks.
Mosaik AI Model Training - serverlose Prognose (öffentliche Vorschau)
5. Dezember 2024
Mosaik AI-Modelltraining - Die Prognosefunktion verbessert die vorhandene AutoML-Prognoseerfahrung mit verwalteter serverloser Berechnung, Unterstützung des Unity Catalog, Zugriff auf Deep-Learning-Algorithmen sowie einer verbesserten Benutzeroberfläche. Weitere Informationen finden Sie unter Vorhersagen (serverlos) mit automatisiertem maschinellen Lernen.
Hinzufügen von Budgetrichtlinien zu Modellbereitstellungsendpunkten
4. Dezember 2024
Budgetrichtlinien werden jetzt auf Modellbereitstellungsendpunkten unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Modellbereitstellungsendpunkten.