Março de 2019
Esses recursos e aprimoramentos da plataforma Azure Databricks foram lançados em março de 2019.
Nota
Os lançamentos são encenados. Sua conta do Azure Databricks pode não ser atualizada até uma semana após a data de lançamento inicial.
Remover experimentações e execuções do MLflow eliminadas
26 de março a 2 de abril de 2019: Versão 2.94
Agora você pode limpar permanentemente experimentos e execuções de MLflow excluídos. Consulte Limpar armazenamento do espaço de trabalho.
Gerir grupos a partir da Consola de Administração
12 a 19 de março de 2019: Versão 2.93
Agora, os administradores podem criar grupos usando a nova guia Grupos no Admin Console. Use a guia Grupos para adicionar usuários, adicionar subgrupos, conceder aos membros a capacidade de criar clusters e gerenciar relações de grupo pai-filho.
Consulte Gerir grupos.
Os blocos de notas têm associadas automaticamente experimentações do MLflow
12 a 19 de março de 2019: Versão 2.93
Cada bloco de anotações em um Espaço de Trabalho do Azure Databricks agora tem um experimento MLflow associado. Você grava execuções no experimento do bloco de anotações usando APIs de rastreamento MLflow fazendo referência ao ID do experimento ou ao nome do experimento. Se você usar a API Python no MLflow 0.9.0 ou superior, o MLflow detetará automaticamente o experimento do bloco de anotações quando você criar uma execução.
Para exibir o experimento MLflow associado a um bloco de anotações, clique no ícone 
Experiência na barra lateral direita do bloco de anotações do Azure Databricks.
Consulte Criar experiência de bloco de anotações.
Tipos de instância da série Lsv2 (Beta)
12 a 19 de março de 2019: Versão 2.93
O Azure Databricks agora fornece suporte Beta para a série de VMs Lsv2 para cargas de trabalho de alta taxa de transferência e IOPS altas.
Comunidade pública do Databricks Delta
Março 8, 2019
Com o Delta Lake agora GA, criamos uma comunidade pública para desenvolvedores começarem, discutirem artigos e obterem ajuda.
Nota
Estes fóruns são públicos. Não os use para compartilhar informações confidenciais com representantes do Azure Databricks ou com outros usuários.