1.183 Einträge aus 1 Quelle. Zuletzt aktualisiert:
Folge Databricks, um die Release Notes in deinen Feed zu holen.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Databricks-Verbindungen in Microsoft Power Platform lassen sich jetzt alternativ zu Personal Access Tokens (PAT) per OAuth authentifizieren.
You can now use OAuth to authenticate a Databricks connection in Microsoft Power Platform, as an alternative to personal access tokens (PAT). See Create a Databricks connection on Microsoft Power Platform.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Bis zu 10 % der Universal Commits können jetzt für den Kauf berechtigter Drittanbieter-Partnerprodukte über den Databricks Marketplace verwendet werden.
You can now use up to 10% of your Universal Commits to purchase eligible third-party partner products through Databricks Marketplace. See Databricks Marketplace Universal Commit Drawdown program.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Die Funktion ai_query ist jetzt allgemein verfügbar und ermöglicht es, jedes unterstützte KI-Modell direkt aus SQL oder Python abzufragen.
The ai_query function is now generally available. This general-purpose AI Function lets you query any supported AI model directly from SQL or Python. See Use ai_query.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Provider können mit OpenSharing SecureConnect Daten aus Cloud-Speichern hinter einer Firewall oder einem Private Endpoint teilen, ohne die Netzwerke einzelner Empfänger freizugeben, und SecureConnect ist auch für Clean Rooms verfügbar.
Providers can now use OpenSharing SecureConnect to share data from cloud storage behind a firewall or private endpoint without adding each recipient's network to an allowlist. Recipients access the shares using their existing OpenSharing setup. See Share data behind a firewall with SecureConnect and OpenSharing recipient firewall configuration for SecureConnect.
SecureConnect is also available for clean rooms. See Enable SecureConnect for a clean room.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Iceberg-REST-Catalog-Clients wie Snowflake oder OSS Spark können jetzt OpenSharing-Shares lesen, die mit OpenID-Connect-(OIDC)-Föderation abgesichert sind.
You can now use an Iceberg REST Catalog client, such as Snowflake or OSS Spark, to read OpenSharing shares secured with OpenID Connect (OIDC) federation. For details, see Read OpenSharing shares from an Iceberg client using Open ID Connect (OIDC) federation and Share with Iceberg recipient.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Die Wiederherstellungsfrist für gelöschte Unity-Catalog-Managed-Tables lässt sich auf Catalog- oder Schema-Ebene auf 0 Stunden oder 7 bis 30 Tage einstellen (Standard 7 Tage für UNDROP TABLE) und erfordert Databricks Runtime 17.3 oder höher.
You can now configure the recovery period for dropped Unity Catalog managed tables. By default, tables are recoverable for 7 days after being dropped using the UNDROP TABLE command. You can set the recovery period to 0 hours (to immediately purge dropped data) or between 7–30 days at the catalog or schema level. A longer period provides added protection against accidental drops of critical data, while a shorter period reduces cloud storage costs for workloads that frequently create and drop tables. Requires Databricks Runtime 17.3 and above. See Configure the recovery period.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Die Klausel FLOW AUTO CDC für CREATE STREAMING TABLE in Databricks SQL ist allgemein verfügbar und verarbeitet CDC-Datensätze inklusive Out-of-Order-Records als SCD Typ 1 oder 2, ohne die komplexe Logik von MERGE INTO.
The FLOW AUTO CDC clause for CREATE STREAMING TABLE in Databricks SQL is now generally available. Use AUTO CDC to process change data capture (CDC) records from a source into a streaming table, automatically handling out-of-order records as SCD type 1 or SCD type 2 without the complex logic that MERGE INTO requires. See AUTO CDC FLOW Clause, generally available.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Inference Tables für Custom Model Serving Endpoints werden nun über Endpoint-Telemetrie befüllt, sodass Request- und Response-Payloads mit konfigurierbarem Sampling binnen Sekunden in einer Unity-Catalog-Inference-Table-View ankommen, während bestehende Inference Tables unverändert bleiben.
Inference tables for custom model serving endpoints now ingest through endpoint telemetry. Request and response payloads are delivered to a Unity Catalog inference table view within seconds, with configurable sampling. Existing inference tables are not affected. Enable inference tables and telemetry together in the AI Gateway section of the endpoint UI. See Persist custom model serving data to Unity Catalog.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Workspace-Admins erhalten in der Beta automatisch eine E-Mail, wenn ein Service-Principal-Token in weniger als sieben Tagen abläuft, sofern seine Laufzeit über sieben Tage lag und es mindestens einmal verwendet wurde.
Databricks now automatically sends email notifications to workspace admins when a service principal token is within seven days of expiring. This feature is in Beta. Notifications are sent for tokens with a lifetime greater than seven days that have been used at least once. No configuration is required. See Monitor and revoke personal access tokens.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Managed Disaster Recovery repliziert Unity-Catalog-Metadaten, Daten verwalteter Tabellen und Workspace-Assets in eine sekundäre Region, bietet eine failover-feste URL und wird im neuen Bereich „Resilience“ der Account Console konfiguriert, wobei der Zugang über das Databricks-Account-Team freigeschaltet werden muss.
Managed disaster recovery (DR) is now in Public Preview. Managed DR replicates your Unity Catalog metadata, managed table data, and workspace assets to a secondary region, and provides a stable URL that survives failover so downstream clients do not need to be reconfigured. You configure and operate managed DR from the new Resilience section of the account console.
Access to managed disaster recovery is currently gated. Contact your Databricks account team to enable managed DR on your account. See Managed disaster recovery.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Das Mission Critical Workspace Add-on schaltet Managed Disaster Recovery und die bestehenden Enhanced-Security-and-Compliance-Funktionen zu einem einzigen Compute-Preis frei, wird pro Workspace im neuen Tab „Add-ons“ aktiviert und muss über das Databricks-Account-Team freigeschaltet werden.
The Mission Critical workspace add-on is now in Public Preview. The add-on unlocks managed disaster recovery and the existing Enhanced Security and Compliance (ESC) capabilities for a single compute rate, and is enabled per workspace from the new Add-ons tab in the account console.
Access to the Mission Critical add-on is gated. Contact your Databricks account team to enable the add-on on your account.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
air) in BetaMit dem Kommandozeilenwerkzeug air lassen sich verteilte Trainings-Workloads auf AI Runtime Serverless-GPU-Compute direkt vom lokalen Rechner einreichen und verwalten, ohne ein Notebook zu öffnen.
The AI Runtime CLI (air) is now in Beta. Use the air command-line interface to submit and manage distributed training workloads on AI Runtime serverless GPU compute from your local machine, without opening a notebook. See Use the Databricks CLI with AI Runtime.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Auto time-to-live löscht Zeilen in von Unity Catalog verwalteten Delta-Lake- und Apache-Iceberg-Tabellen sowie Streaming Tables automatisch anhand einer DATE- oder TIMESTAMP-Spalte und ist nun allgemein verfügbar.
Auto time-to-live (auto-TTL) is now generally available. Auto-TTL automatically deletes rows from Unity Catalog managed Delta Lake tables, managed Apache Iceberg tables, and streaming tables based on a DATE or TIMESTAMP column. See Automatic row deletion with auto time-to-live.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Bestehende partitionierte Delta-Lake-Tabellen, ob extern oder verwaltet, lassen sich mit ALTER TABLE ... REPLACE PARTITIONED BY WITH CLUSTER BY bei minimaler Ausfallzeit für Leser und Schreiber auf Liquid Clustering umstellen, allgemein verfügbar ab Databricks Runtime 18.1.
You can now convert an existing partitioned Delta Lake table to liquid clustering with ALTER TABLE ... REPLACE PARTITIONED BY WITH CLUSTER BY. Conversion minimizes reader and writer downtime and supports both external and managed tables. This feature is generally available in Databricks Runtime 18.1 and above. See Convert a partitioned table to liquid clustering.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Genie Agents können Visualisierungen in Dashboards speichern, frühere Visualisierungen in Folgeprompts referenzieren, Genie Code beim Export von Metric Views nutzen und als Declarative Automation Bundles definiert werden, außerdem haben vom Autor definierte häufige Fragen auf der neuen Chat-Seite jetzt Vorrang.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Mit der nun allgemein verfügbaren Endpoint-Telemetrie lassen sich OpenTelemetry-Logs, -Traces und -Metriken von Custom Model Serving Endpoints in Unity-Catalog-Tabellen speichern.
Endpoint telemetry for custom model serving endpoints is now generally available. Configure endpoint telemetry to persist OpenTelemetry logs, traces, and metrics from your endpoints to Unity Catalog tables. See Persist custom model serving data to Unity Catalog.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Genie Code verwendet bei aktivierten Partner-powered AI Features nun zusätzlich zu Azure OpenAI und Anthropic on Databricks auch über OpenAI on Databricks bereitgestellte Modelle.
Genie Code now uses models served through OpenAI on Databricks, in addition to models served through Azure OpenAI and Anthropic on Databricks, when partner-powered AI features are enabled. For the model provider used by each feature, see Partner-powered AI features.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
ABAC-GRANT-Policies vergeben in der Beta dynamisch das Privileg EXECUTE auf Modelle (selbst registrierte MLflow-Modelle und Foundation Models in system.ai), deren Governed Tags einer Bedingung entsprechen, und werden auf Katalog- oder Schema-Ebene angehängt.
ABAC GRANT policies are now in Beta. GRANT policies extend attribute-based access control to dynamically grant Unity Catalog privileges to securable objects whose governed tags match a condition, instead of granting privileges on each object individually. In Beta, a GRANT policy can grant the EXECUTE privilege on models, attached at the catalog or schema level. Both customer-registered MLflow models and Databricks-hosted foundation models in system.ai are supported. See ABAC GRANT policies.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Die Funktion ai_extract ist allgemein verfügbar und extrahiert strukturierte Daten aus Text und Dokumenten nach einem vorgegebenen Schema, mit Unterstützung für verschachtelte Objekte, Arrays, Typvalidierung, Zitate und Konfidenzwerte.
The ai_extract function is now generally available. This function extracts structured data from text and documents according to a schema you provide, supporting nested objects, arrays, type validation, citations, and confidence scores. See ai_extract function.
For a no-code UI to build, validate, and iterate on extraction agents, see Information Extraction.
Datum aus der Quelle.
Erstmals gesehen am .
Die Funktion ai_classify ist allgemein verfügbar und klassifiziert Textinhalte anhand eigener Labels, mit Unterstützung für Label-Beschreibungen, globale Anweisungen und Multi-Label-Klassifikation.
The ai_classify function is now generally available. This function classifies text content according to custom labels you provide, with support for label descriptions, global instructions, and multi-label classification. See ai_classify function.
For a no-code UI to build, validate, and iterate on classification agents, see Classification.