2021년 8월
이러한 기능 및 Azure Databricks 플랫폼 개선 사항은 2021년 8월에 릴리스되었습니다.
참고 항목
릴리스가 준비되었습니다. Azure Databricks 계정은 초기 릴리스 날짜 후 일주일 이상까지 업데이트되지 않을 수 있습니다.
Databricks Repos GA
2021년 8월 31일
이제 Databricks Repos가 일반 공급됩니다. Repos를 사용하면 Azure Databricks에서 새 Git 리포지토리를 만들거나 기존 Git 리포지토리를 복제하고, 이러한 리포지토리에서 Notebooks로 작업하고, Git 기반 개발 및 협업 모범 사례를 따르고, CI/CD 워크플로를 Repos API와 통합할 수 있습니다. Databricks Repos는 GitHub, Bitbucket, GitLab 및 Azure DevOps와 통합됩니다. 자세한 내용은 Databricks Git 폴더에 대한 Git 통합 및 Repos API를 참조하세요.
장기 실행 Notebook 작업에 대한 시간 제한 증가
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
이제 완료하는 데 최대 30일이 소요되는 Notebook 워크플로 작업을 실행할 수 있습니다. 이전에는 완료하는 데 최대 48시간이 걸리는 Notebook 워크플로 작업만 지원되었습니다. 자세한 내용은 Notebook 오케스트레이션 및 코드 모듈화를 참조하고, 노트북을 참조하세요.
작업 서비스 안정성 및 확장성 향상
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
다음 변경 내용은 작업 서비스의 안정성과 확장성을 향상시킵니다.
- 각 새 작업 및 실행에는 더 길고 고유한 숫자의 비순차적 식별자가 할당됩니다.
작업 API 사용하고 고정 식별자 길이 또는 순차적 또는 단조로 증가하는 식별자에 의존하는 클라이언트는 더 길고 순차적이지 않으며 순서가 지정되지 않은 식별자를 허용하도록 수정해야 합니다.
int64식별자 형식은 변경되지 않고 IEEE 754 64비트 부동 소수점 숫자(예: JavaScript 클라이언트)를 사용하는 클라이언트에 대해 호환성이 유지됩니다. - 일부 작업 API 요청 응답에 포함된
number_in_job필드의 값은 이제run_id과 같은 값으로 설정됩니다.
참고 항목
이 기능은 2022년 2월로 연기되었습니다.
이제 그룹 구성원으로 부여된 사용자 자격이 관리 콘솔에 표시됨
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
그룹 멤버 자격으로 부여된 사용자 자격은 이제 관리 콘솔의 사용자 탭에 각 사용자에 대해 표시됩니다.
MLflow 실험 권한 관리(공개 미리 보기)
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
이제 실험 페이지에서 MLflow 실험의 권한을 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 실험의 권한 변경
Notebook에서 개선된 작업 만들기
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
이제 Notebook과 연결된 작업을 편집하고 복제할 수 있습니다. 자세한 내용은 예약된 Notebook 작업 만들기 및 관리를 참조하세요.
Ddsv4 시리즈 VM(공개 미리 보기)
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
Azure Databricks는 이제 Ddsv4 시리즈 VM을 지원합니다. 이러한 VM에 대한 자세한 내용은 Ddv4 및 Ddsv4 시리즈를 참조하세요.
Notebook 제목 축소에 대한 지원 향상
2021년 8월 23~30일: 버전 3.53
이제 Notebook에서 축소 가능한 모든 제목을 축소하거나 확장할 수 있습니다. 이전에는 한 번에 하나의 제목만 축소하거나 확장할 수 있었습니다. 자세한 내용은 축소 가능한 제목을 참조하세요.
Databricks Runtime 9.0 및 9.0 ML은 GA입니다. 9.0 Photon은 공개 미리 보기 상태입니다.
2021년 8월 17일
이제 Databricks Runtime 9.0 및 9.0 ML이 일반 공급됩니다. 9.0 Photon은 공개 미리 보기 상태입니다.
자세한 내용은 Databricks Runtime 9.0(EoS) 및 ML용 Databricks Runtime 9.0(EoS)에서 전체 릴리스 정보를 참조하세요.
Databricks Runtime 9.0(베타)
2021년 8월 10일
Databricks Runtime 9.0 및 Databricks Runtime 9.0 ML은 이제 베타 릴리스로 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 Databricks Runtime 9.0(EoS) 및 ML용 Databricks Runtime 9.0(EoS)에서 전체 릴리스 정보를 참조하세요.
Databricks CLI를 사용하여 프로그래밍 방식으로 리포지토리 관리(공개 미리 보기)
2021년 8월 9-16일: 버전 3.52
이제 Databricks CLI(명령줄 인터페이스)를 사용하여 원격 Git 리포지토리를 관리할 수 있습니다. Databricks CLI(레거시)를 참조하세요.
Databricks REST API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 리포지토리 관리(공개 미리 보기)
2021년 8월 9-16일: 버전 3.52
이제 Databricks REST API를 사용하여 원격 Git 리포지토리를 관리할 수 있습니다. Repos API를 참조하세요.
Databricks Runtime 7.6 시리즈 지원 종료
2021년 8월 8일
Databricks Runtime 7.6, Machine Learning용 Databricks Runtime 7.6 및 Genomics용 Databricks Runtime 7.6에 대한 지원이 8월 8일에 종료되었습니다. Databricks 지원 수명 주기를 참조하세요.
Databricks Repos와 상호 작용할 때 감사 이벤트가 기록됨
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
감사 로깅을 사용하도록 설정하면 Databricks 리포지토리를 만들거나, 업데이트하거나, 삭제하고, 작업 영역과 연결된 모든 Databricks 리포지토리를 나열하고, Databricks 리포지토리와 원격 리포지토리 간에 변경 내용을 동기화할 때 감사 이벤트가 기록됩니다. 자세한 내용은 Git 폴더 이벤트를 참조하세요.
개선된 작업 만들기 및 관리 워크플로
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
이제 Notebook과 연결된 작업을 보고 관리할 수 있습니다. 특히, 작업 실행을 시작하고, 현재 또는 가장 최근 실행을 보고, 작업 일정을 일시 중지 또는 다시 시작하고, 작업을 삭제할 수 있습니다.
Notebook 작업 만들기 UI가 수정되었으며 새로운 구성 옵션이 추가되었습니다. 자세한 내용은 예약된 Notebook 작업 만들기 및 관리를 참조하세요.
이제 Photon 런타임 사용 가능(공개 미리 보기)
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
Photon은 Apache Spark API와 직접 호환되는 Azure Databricks의 새로운 네이티브 벡터화된 엔진입니다. Photon으로 클러스터를 프로비저닝하려면 Photon 이미지를 사용해야 합니다.
Git 자격 증명을 설정하기 위한 간소화된 지침(공개 미리 보기)
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
사용자 설정 페이지의 Git 통합 탭에 대한 지침이 간소화되었습니다.
.html 형식의 여러 Notebook 가져오기
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
이제 .html 파일에서 .zip 형식의 여러 Notebooks를 가져올 수 있습니다. 이전에는 .html 형식의 Notebook을 한 번에 하나만 가져올 수 있었습니다.
.zip 파일에는 .html 형식 또는 원본 파일 형식(Python, Scala, SQL 또는 R)의 폴더와 Notebooks가 포함될 수 있습니다.
.zip 파일은 두 형식을 모두 포함할 수 없습니다.
Delta Live 테이블의 유용성 향상
2021년 8월 9~13일: 버전 3.52
이 릴리스에는 Delta Live Tables 런타임 및 UI에 대한 다음과 같은 향상된 기능이 포함되어 있습니다.
- 파이프라인을 만들 때 이제 Delta Live Tables 테이블 및 메타데이터를 게시하기 위한 대상 데이터베이스를 지정할 수 있습니다. 데이터 세트 게시에 대한 자세한 내용은 Delta Live Tables 파이프라인에서 레거시 Hive 메타스토어을 참조하세요.
- Notebooks는 이제 SQL 데이터 세트 정의의 키워드에 대한 구문 강조 표시를 지원합니다. 이 구문 강조 표시를 사용하여 Delta Live Tables SQL 문의 정확성을 확인할 수 있습니다. Delta Live Tables SQL 구문에 대한 자세한 내용은 SQL 언어 참조 참조하세요.
- 이제 Delta Live Tables 런타임이 파이프라인을 실행하기 전에 파이프라인 그래프를 생성하여 사용자 인터페이스(UI)에 더 빨리 표시합니다. 따라서 UI에서 그래프를 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
- 이제 Notebooks에 구성된 모든 Python 라이브러리가 Python 코드를 실행하기 전에 설치되어 파이프라인의 모든 Python Notebooks에서 라이브러리에 전역적으로 액세스할 수 있습니다. Delta Live Tables 파이프라인대한 Python 종속성 관리를 참조하세요.