Novità in arrivo

Informazioni sulle prossime versioni di Azure Databricks.

Ottimizzazione predittiva abilitata per impostazione predefinita in tutti i nuovi account Azure Databricks

Il 11 novembre Databricks abiliterà l'ottimizzazione predittiva come predefinita per tutti i nuovi account Azure Databricks. In precedenza, era disabilitata per impostazione predefinita e poteva essere abilitata dall'amministratore dell'account. Quando l'ottimizzazione predittiva è abilitata, Azure Databricks esegue automaticamente operazioni di manutenzione per le tabelle gestite di Unity Catalog. Per altre informazioni sull'ottimizzazione predittiva, vedere Ottimizzazione predittiva per le tabelle gestite di Unity Catalog.

Riduzione dei costi e maggiore controllo sulle prestazioni rispetto ai costi per il calcolo serverless per i carichi di lavoro dei flussi di lavoro

Oltre alle ottimizzazioni delle prestazioni automatiche attualmente supportate, i miglioramenti al calcolo serverless per le funzionalità di ottimizzazione dei flussi di lavoro consentiranno di controllare se i carichi di lavoro sono ottimizzati per prestazioni o costi. Per altre informazioni, vedere Risparmio sui costi per le risorse di calcolo serverless per notebook, processi e pipeline.

Modifiche alle impostazioni predefinite di abilitazione per intelligenza artificiale/BI Genie

Il 14 novembre 2024, l'interruttore per acconsentire esplicitamente a Genie Public Preview verrà attivato per impostazione predefinita. Per gestire le anteprime, vedere Gestire le anteprime di Azure Databricks. Ai/BI Genie diventerà disponibile a livello generale il 9 dicembre 2024, a questo punto gli utenti con privilegi elevati, ad esempio gli amministratori dell'account e dell'area di lavoro, possono controllare l'accesso a Genie usando l'interruttore che controlla l'accesso alle funzionalità di assistive ai servizi di intelligenza artificiale basate sui servizi di Intelligenza artificiale di Azure. Vedere Usare Databricks Assistant.

Modifiche al supporto della versione del dashboard legacy

Databricks consiglia di usare i dashboard di IA/BI (in precedenza dashboard Lakeview). Le versioni precedenti dei dashboard, definite in precedenza dashboard SQL di Databricks, sono ora denominate dashboard legacy. Databricks non consiglia di creare nuovi dashboard legacy. I dashboard di intelligenza artificiale/BI offrono funzionalità migliorate rispetto ai dashboard legacy, tra cui la creazione assistita dall'intelligenza artificiale, la bozza e le modalità pubblicate e il filtro incrociato.

Per facilitare la transizione alla versione più recente, gli strumenti di aggiornamento sono disponibili sia nell'interfaccia utente che nell'API. Per istruzioni su come usare lo strumento di migrazione predefinito nell'interfaccia utente, vedere Clonare un dashboard legacy in un dashboard di intelligenza artificiale/BI. Per esercitazioni sulla creazione e la gestione dei dashboard tramite l'API REST in Usare le API di Azure Databricks per gestire i dashboard.

Modifiche all'attribuzione del carico di lavoro di calcolo serverless

Attualmente, la tabella del sistema di utilizzo fatturabile potrebbe includere record di fatturazione sku serverless con valori Null per run_as, job_id, job_run_id e notebook_id. Questi record rappresentano i costi associati alle risorse condivise non direttamente attribuibili a un particolare carico di lavoro.

Per semplificare la creazione di report sui costi, presto Databricks attribuirà questi costi condivisi ai carichi di lavoro specifici che li hanno sostenuti. Non saranno più visualizzati i record di fatturazione con valori Null nei campi dell'identificatore del carico di lavoro. Man mano che si aumenta l'utilizzo di risorse di calcolo serverless e si aggiungono altri carichi di lavoro, la percentuale in fattura di questi costi condivisi diminuirà, in quanto condivisi tra più carichi di lavoro.

Per altre informazioni sul monitoraggio dei costi delle risorse di calcolo serverless, vedere Monitorare il costo delle risorse di calcolo serverless.

Il campo sourceIpAddress nei log di controllo non includerà più un numero di porta

A causa di un bug, alcuni log di controllo di autorizzazione e autenticazione includono un numero di porta oltre all'Indirizzo IP nel campo sourceIPAddress (ad esempio, "sourceIPAddress":"10.2.91.100:0"). Il numero di porta, registrato come 0, non fornisce alcun valore reale ed è incoerente con il resto dei log di controllo di Databricks. Per migliorare la coerenza dei log di controllo, Databricks ha in programma di modificare il formato dell'indirizzo IP per questi eventi del log di controllo. Questa modifica verrà implementata gradualmente a partire da inizio agosto 2024.

Se il log di controllo contiene un sourceIpAddress di 0.0.0.0, Databricks potrebbe interrompere la registrazione.

L'integrazione Git legacy ha come EOL il 31 gennaio

Dopo il 31 gennaio 2024, Databricks rimuoverà le integrazioni Git del notebook di legacy. Questa funzionalità è in stato di legacy da più di due anni e nell'interfaccia utente del prodotto è presente un avviso di deprecazione dal novembre 2023.

Per altre informazioni sulla migrazione alle cartelle Git di Databricks ( in precedenza denominate repository) dall'integrazione Git precedente, vedere Passaggio ai repository Databricks dall'integrazione Git legacy. Se questa rimozione riguarda l'utente e serve una proroga, contattare il team account di Databricks.

JDK8 e JDK11 non saranno supportati

Azure Databricks prevede di rimuovere il supporto di JDK 8 con la prossima versione principale di Databricks Runtime, quando uscirà Spark 4.0. Azure Databricks ha in programma di rimuovere il supporto di JDK 11 con la prossima versione LTS di Databricks Runtime 14.x.

Abilitazione automatica del catalogo Unity per le nuove aree di lavoro

Databricks ha iniziato ad abilitare automaticamente Unity Catalog per le nuove aree di lavoro. In questo modo viene rimossa la necessità per gli amministratori dell'account di configurare Unity Catalog dopo la creazione di un'area di lavoro. L'implementazione procede gradualmente tra gli account.

aggiornamento di sqlite-jdbc

Databricks Runtime ha in programma di aggiornare la versione di sqlite-jdbc da 3.8.11.2 a 3.42.0.0 in tutte le versioni di manutenzione di Databricks Runtime. Le API della versione 3.42.0.0 non sono completamente compatibili con la versione 3.8.11.2. Verificare che i metodi e il tipo restituito usino la versione 3.42.0.0.

Se si usa sqlite-jdbc nel codice, controllare il report di compatibilità sqlite-jdbc.