März 2024

Diese Funktionen und Plattform-Verbesserungen Azure Databricks wurden im März 2024 veröffentlicht.

Hinweis

Releases werden gestaffelt. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche oder länger nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum aktualisiert.

DBRX Base und DBRX Instruct nun verfügbar in der Modellbereitstellung

27. März 2024

Mosaic AI Model Serving unterstützt jetzt DBRX Base und DBRX Instruct, hochmoderne MoE-Sprachmodelle (Mischung aus Experten, MoE), die von Databricks trainiert werden. Beide Modelle sind Teil von Foundation Model-APIs, bei denen DBRX Instruct ein fein abgestimmtes Modell ist, das in Pay-per-Token-Diensten für Endpunktregionen zur Verfügung steht, und DBRX Base ist ein vortrainiertes Modell, das im begrenzten bereitgestellten Durchsatz für Endpunktregionen verfügbar ist. Siehe Verwenden von Foundation-Modell-APIs.

HIPAA-Konformität für Modellbereitstellung in allen Regionen

27. März 2024

Mosaic AI Model Serving ist in allen Regionen, in denen der Dienst allgemein verfügbar ist, HIPAA-konform. Informationen zu unterstützten Regionen für die Modellbereitstellung finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit.

Allgemeine Verfügbarkeit und HIPAA-Konformität für bereitgestellten Durchsatz in Foundation Model-APIs

27. März 2024

Databricks Foundation Model-APIs bieten jetzt ein Modell für bereitgestellten Durchsatz für die allgemeine Verfügbarkeit. Im Rahmen der allgemeinen Verfügbarkeit sind Workloads vom bereitgestellten Durchsatz für Foundation Model-APIs HIPAA-konform. Weitere Informationen unter Foundation Model-APIs mit bereitgestelltem Durchsatz.

Durch MLflow erzwungene Kontingentgrenzen für Experimente und Ausführungen

27. März 2024

MLflow legt nun eine Kontingentgrenze für die Anzahl der Gesamtparameter, Tags und Metrikschritte für alle vorhandenen und neuen Durchläufe sowie die Anzahl der Gesamtdurchläufe für alle vorhandenen und neuen Experimente fest. Sie Ressourceneinschränkungen.

Die Benutzeroberfläche von Aufträgen wird aktualisiert, um Aufträge besser zu verwalten, die von Databricks Asset Bundles bereitgestellt werden.

26. März 2024

Da Änderungen an Azure Databricks-Aufträgen, die von Databricks Asset Bundles bereitgestellt werden, nur durch Aktualisieren der Bundlekonfiguration angewendet werden sollten, sind diese Aufträge standardmäßig schreibgeschützt, wenn sie auf der Auftragsbenutzeroberfläche angezeigt werden. Bisher konnten diese Aufträge standardmäßig auf der Benutzeroberfläche geändert werden und unbeabsichtigte Lücken zwischen der Konfiguration auf der Benutzeroberfläche und der Bundlekonfiguration verursachen. Es wird jedoch eine Option für Fälle bereitgestellt, in denen Sie Notfalländerungen an einem Auftrag vornehmen müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen und Ausführen eines mit Databricks Asset Bundle erstellten Auftrags.

Unterstützung von Google Cloud Vertex AI als Modellanbieter für externe Modelle

25. März 2024

Externe Modelle in Mosaic AI Model Serving unterstützen jetzt Modelle von Google Cloud Vertex AI. Für externe Modell finden Sie unter Modellanbieter weitere Informationen.

Interaktives Debuggen von Notebooks

22. März 2024

Databricks unterstützt jetzt das interaktive Python-Debugging direkt im Notizbuch für Cluster im Einzelbenutzermodus oder im Modus "Kein freigegebener Isolationszugriff". Mit interaktivem Debuggen können Sie Codezeilen nach Zeile durchlaufen und Variablenwerte anzeigen, um Fehler im Code zu ermitteln und zu beheben. Weitere Informationen finden Sie unter Notebooks debuggen.

Self-Service-Registrierung für private Exchange-Anbieter in Marketplace

22. März 2024

Wenn Sie nur Angebote im Rahmen privater Börsen in Databricks Marketplace veröffentlichen möchten, können Sie sich jetzt mit einem Self-Service-Workflow registrieren. Um öffentliche Angebote zu veröffentlichen, müssen Sie sich weiterhin über das Databricks-Partnerportal bewerben. Weitere Informationen finden Sie unter Bewerben als Databricks Marketplace-Anbieter.

Databricks Runtime 15.0 allgemein verfügbar

22. März 2024

Databricks Runtime 15.0 und Databricks Runtime 15.0 ML sind jetzt allgemein verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime 15.0 (EoS) bzw. unter Databricks Runtime 15.0 für Machine Learning (EoS).

Änderung von Databricks Repos in Git-Ordner

21. März 2024

Das ehemalige Databricks Repos-Feature wird jetzt als „Git-Ordner“ bezeichnet. Wenn Sie über vorhandene Repositorys verfügen, werden sie unter denselben Dateisystempfaden beibehalten. Lesen Sie Was ist mit Databricks Repos passiert?.

Verlängerter Support für die Serie Databricks Runtime 14.1 und 14.2

20. März 2024

Der Support für Databricks Runtime 14.1 und Databricks Runtime 14.1 für Machine Learning wurde vom 11. April 2024 bis zum 1. Oktober 2024 verlängert.

Der Support für Databricks Runtime 14.2 und Databricks Runtime 14.2 für Machine Learning wurde vom 22. Mai 2024 bis zum 1. Oktober 2024 verlängert.

Siehe Alle unterstützten Databricks Runtime-Releases.

Databricks ODBC-Treiber 2.8.0

19. März 2024

Wir haben die Version 2.8.0 des Databricks ODBC-Treibers veröffentlicht (Download). Mit diesem Release werden die folgenden neuen Features und Verbesserungen hinzugefügt:

• Unterstützung für die JWT-Assertion als Clientanmeldeinformationen für OAuth
• Unterstützung für die Tokenverlängerung Für die Pass-Through-Authentifizierung für Token können Sie Ihr Token jetzt erneuern.
• Aktualisierung von Drittanbieterbibliotheken: Arrow 15.0.0 (zuvor 9.0.0)(unter Windows), libcURL 8.6.0 (zuvor 8.4.0), Zlib 1.3.1 (zuvor 1.2.13)
• Unterstützung von Accept Undetermined Revocation

Darüber hinaus werden durch dieses Release folgende Probleme in Version 2.8.0 behoben:

• Wenn UseNativeQuery für einen Cluster (später als DBR 11) auf 1 festgelegt ist, gibt der Connector nach SQLPrepare eine falsche Spaltennummer zurück.

Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen oder im Installations- und Konfigurationsleitfaden im Installationspaket.

Verwalten privater Endpunktregeln (Public Preview)

19. März 2024

Sie können jetzt private Endpunktregeln für private Verbindungen über serverloses Computing mithilfe der Azure Databricks-Kontokonsole anzeigen und verwalten. Dieses Feature wird für alle Konten über eine oder mehrere Wochen bereitgestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Regeln für private Endpunkte.

Arbeitsbereichszugriff für Azure Databricks-Mitarbeiter

19. März 2024

Standardmäßig haben Azure Databricks-Mitarbeiter keinen Zugriff auf Kundenarbeitsbereiche oder auf die Produktionsumgebungen mit mehreren Mandanten. Arbeitsbereichsadministratoren können jetzt Azure Databricks-Mitarbeitern Zugriff auf ihren Arbeitsbereich für eine temporäre Sitzung gewähren, um einen Ausfall oder ein Sicherheitsereignis zu untersuchen oder Ihre Bereitstellung zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeitsbereichszugriff für Azure Databricks-Mitarbeiter.

HIPAA unterstützt jetzt serverloses Computing

15. März 2024

Die Verbesserungen des Compliancesicherheitsprofils für HIPAA gelten jetzt für die Berechnung von Ressourcen auf der serverlosen Computing-Ebene. Weitere Informationen finden Sie unter HIPAA-Compliancefeatures.

SQL-Warehouses für Notebooks sind allgemein verfügbar

15. März 2024

SQL-Warehouses für Notebooks, die jetzt allgemein verfügbar sind, ermöglichen es Ihnen, die Vorteile der vollständig verwalteten, sofortigen und skalierbaren Berechnung für Ihre SQL-Workloads in der umfassenden Umgebung für die gemeinsame Dokumenterstellung eines Notebooks zu nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines Notebooks mit einem SQL-Warehouse.

Delegieren des Zugriffs auf die Metadaten eines Objekts im Unity-Katalog (öffentliche Vorschau)

15. März 2024

Sie können Benutzern, Dienstprinzipalen und Kontogruppen jetzt die Berechtigung erteilen, die Metadaten eines Unity-Katalogobjekts mithilfe der neuen BROWSE-Berechtigung anzuzeigen. Auf diese Weise können Benutzer Daten ermitteln, ohne Lesezugriff auf die Daten zu haben. Ein Benutzer kann sich die Metadaten eines Objekts mit dem Katalog-Explorer, dem Schemabrowser, den Suchergebnissen, dem Herkunftsdiagramm, information_schema, und der REST API ansehen.

Die BROWSE-Berechtigung kann für einen Katalog oder einen externen Speicherort zugewiesen werden. Die Zuweisung von BROWSE für einen Katalog weist BROWSE automatisch allen aktuellen und zukünftigen Objekten innerhalb des Katalogs zu. Ein Benutzer mit der BROWSE-Berechtigungen erfordert keine USE CATALOG-Berechtigung im übergeordneten Katalog oder eine USE SCHEMA-Berechtigung im übergeordneten Schema, um die Metadaten eines Objekts anzuzeigen.

Weitere Informationen finden Sie unter BROWSE.

Neue Grenze pro Region für private Endpunkte

14. März 2024

Um Kunden mehr Flexibilität beim Verwalten serverloser Computeebenennetzwerke zu bieten, unterstützt Databricks jetzt bis zu 100 private Endpunkte pro Region. Die privaten Endpunkte können nach Bedarf über Netzwerkkonnektivitätskonfigurationen (NCCs) verteilt werden. Bisher unterstützte Databricks bis zu 10 private Endpunkte pro NCC und 10 NCCs pro Region. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der privaten Konnektivität von serverlosem Compute.

Databricks Runtime 15.0 (Betaversion)

11. März 2024

Databricks Runtime 15.0 und Databricks Runtime 15.0 ML sind jetzt als Betaversionen verfügbar.

Einstellung des Supports für die Databricks Runtime 14.0-Serie

11. März 2024

Der Support für Databricks Runtime 14.0 und Databricks Runtime 14.0 für Machine Learning wurde am 11. März beendet. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks-Supportlebenszyklus.

Neue Berechnung für sys.path und CWD in Repos

8. März 2024

Wir haben aktualisiert, wie sys.path und das aktuelle Arbeitsverzeichnis (CWD) für Python-Notebooks und Dateien in Repos berechnet werden. Es gibt keine funktionalen Änderungen. Informationen zu sys.path finden Sie in der sys.path-Spezifikation.

Feature Serving ist allgemein verfügbar (GA)

7. März 2024

Mit Databricks Feature Serving können Daten auf der Databricks-Plattform für Modelle oder Anwendungen, die außerhalb von Azure Databricks bereitgestellt werden, verfügbar gemacht werden. Wie Endpunkte für die Mosaic AI Model Serving werden Feature Serving-Endpunkte automatisch skaliert, um den Echtzeitdatenverkehr anzupassen und einen latenzarmen Hochverfügbarkeitsdienst für die Bereitstellung von Features zur Verfügung zu stellen. Einzelheiten finden Sie unter Was ist Databricks Feature Serving?.

Sie können Databricks Feature Serving verwenden, um strukturierte Daten für RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation) bereitzustellen. Ein Beispiel-Notebook finden Sie unter Onlinetabellen mit RAG-Anwendungen.

Die prädiktive Optimierung ist in weiteren Regionen verfügbar.

5. März 2024

Die Vorhersageoptimierung ist jetzt in den folgenden Regionen verfügbar, zusätzlich zu denen, in denen sie bereits verfügbar war:

• australiaeast
• brazilsouth
• canadacentral
• centralus
• southeastasia

Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Features mit eingeschränkter regionaler Verfügbarkeit. Weitere Informationen finden Sie unter Prädiktive Optimierung für verwaltete Unity Catalog-Tabellen.