OpenAIコネクタは、ベータ版の Lakeflow Connect で利用できます。ワークスペース管理者は、この機能へのアクセスをプレビューページから制御できます。このコネクタは、OpenAIからユーザー、プロジェクト、APIキー、使用、コスト、監査ログなどの組織管理データをDatabricksに吸収するためにOpenAI Organization Admin APIを使用します。認証は OpenAI アドミニスト API キーを使用しますOpenAIコネクタを参照してください。
サーバーレス GPU コンピューティング (AI ランタイム) に接続されたノートPCの Web 端末は Public プレビューになっています。シェルコマンドを実行し、nvidia-smiで GPUの使用を監視し、ライブラリをインストールし、コンピュータ上で直接ファイルを管理します。これはサーバーレス GPU 環境バージョン 5 以上が必要です。Databricks の Web 端末 で シェル コマンド を 実行 してください。
チャット共有 (GA): ジーニエ・エージェントの個々の会話を共有することは、現在一般に利用可能である。会話を共有する をご覧ください。プライベートリンク (Beta) の可視化ダウンロード: サポートされている地域におけるプライベートリンクワークスペースのGenie Conversation APIを通じて可視化結果をダウンロードできます。視覚化結果 (Beta) を取得するを参照してください。ファイルアップロード修正: CSV をアップロードするオプションが。..
インポートされた BI ファイルからダッシュボード関係: Power BI または Tableau ファイルを Genie Code でインポートすると、移行ツールがソースファイルでそれらを検出するダッシュボード関係を作成します。Genie Code を使って BI ファイルをインポートするを参照してください。ダイッシュボードの作成をGenie Codeに依頼して、日付の速選択オプションをカスタマイズできます。
予定されたタスクをオンデマンドで実行します。 予定されたタスクを作成すると、すぐに実行するために現在実行を選択できます。予定されたタスクを参照してください。会話のタイトルをクリックして直線で編集することで 会話の名前を変更できますGenie モバイルアプリにログインするときに作業場URLを入力します。
自動アップグレードは、新しいテーブルではなく、既存の Unity Catalog 管理テーブルに行追跡とチェックポイント V2 を導入し始めます。この展開は段階的に行われ、これらの機能は異なる顧客に異なる時期に提供されます。自動アップグレードは、観察ウィンドウが、テーブルにアクセスするすべてのクライアントがそれをサポートしていることを確認した後にのみ機能を有効にする。どの機能が利用可能か。..
Pythonのユーザー定義テーブル関数 (UDTF) を Unity Catalog に登録することは、現在 Databricks Runtime 18 で一般に利用可能になっています。Unity Catalog Python UDTF は、複数の行と列を返すために SQL 文の FROM 項で呼び出されたテーブルを返す管理関数です。Unity Catalog Python UDTF は、サーバーレスコンピューティング、標準アクセスモードのクラシックコンピューティング、および SQL ウェアハウスで実行されます。ほら。..
現在、Lakeflowの変換ロジックでSpark Declarative Pipelinesの Pythonユニットテストを直接 Lakeflow Pipelines エディタで書き、実行できます。Auto CDC,ストリーミングテーブル、期待値、添付フローを含むカタログテーブルリダイレクトを使用して、模擬データに対して Python と SQL 変換を検証します。サポートされているテーブル識別子オペラのための模擬入力を使用してテストエッジケースと繰り返す。..
2026年9月にコンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になった職場では、デフォルトで専用グループクラスタが利用可能になります。Dedicated Access モードを使用してグループにコンピューティングリソースを割り当てることができ、グループメンバーがコンピュータを共有し、標準アクセス モードでサポートされていない言語やワークロード、例えば ML の Databricks Runtime, RDD API, R を安全に実行することができます。ユーザが。..
データベースの問題や早期警告が Insightsで表示され、Genieとの会話で調査して修正できます。両方とも Unity Catalog に記録された データベースのテレメトリを 活用していますAIによるトラブルシューティングを参照してください。
サポートされている Databricks Runtime バージョンの新しいメンテナンスの更新が利用できます。これらの更新には、バグ修正、セキュリティパッチ、パフォーマンス改善が含まれます。詳細については、以下を参照してください: Databricks ランタイム 18 LTS Databricks ランタイム 18.2 Databricks ランタイム 18.1 Databricks ランタイム 17.3 LTS Databricks ランタイム 16.4 LTS Databricks ランタイム 15.4 LTS Databricks ランタイム 14.3 LTS Databricks ランタイム 13.3 LTS
system.tags.governed_tags システムテーブルはベータ版ですこの表には、お客様のアカウント内の各管理タグキー、顧客作成タグおよびシステム生成タグを含むレコードが含まれます。アカウントのタグが制御されていることを プログラム的に判断します管理されたタグシステム表参照を参照。
レイクフロー・デザイナー・サマー・リリースは、新しい演算子を追加し、出力演算子と結合演算子を拡張し、キャンバスの編集体験を改善します。次の更新が現在利用可能です: 準備操作: 新しい準備操作を使用して、テキストケースとデータタイプを変更し、値を置き換え、式を適用するなどの一般的なデータ浄化タスクを実行します。準備するデータ操作者を入力します。 タブを手動で作成します。
LakebaseはInsightsでデータベースの問題や 早期警告を浮き彫りにします そして Unity Catalogに記録されたテレメトリを使ってAIによるトラブルシューティングを参照してください。
Databricks Model Serving では、Anthropic Claude Opus 5 が Databricks でホストされているモデルとしてサポートされています。このモデルにアクセスするには、以下を使用します: ファンデーションモデル API 代金対トークン クエリ推理モデル クエリビジョンモデル
Git CLI コマンドは Public Preview に追加されましたワークスペースが有効になったときに、UIから作成した Git フォルダは自動的に Git CLI アクセスを受けます。 そのため、 git stash,interactive rebase,pre-commit hook,Git サブモジュール、LFSなどの標準 Git コマンドを Databricks 端末から直接実行できます。この機能へのアクセスを制御することができます。..
2026年9月より、Simba JDBCドライバー (Legacy) をダウンロードするための公開S3リンクは無効化される。この日付以降、ドライバを直接公開リンクでダウンロードするスクリプトやプロセスは機能しません。JDBC アーカイブ ページからダウンロードするには Databricks にサインインする必要があります。自動ダウンロードを継続するには、 Databricks JDBC ドライバに移行してください。
レイクフロー・コネクトのZerobus Ingestコネクタ用のC++SDKがベータ版で公開されている。SDKは、JSONとプロトコルバッファをサポートする Unity Catalog Delta 表に直接レコードをインジェストするための高出力 gRPC クライアントを提供します。ゼロバス インジェストコネクタを使用してください。
Databricks Runtime 19 は現在一般公開されています (GA).ライフサイクル詳細については、Databricks Runtime サポートライフサイクルを参照してください。行動変更 矢印最適化 Python UDF はデフォルトで有効:通常の Python UDF は、現在デフォルトで矢印ベースのシリアライゼーションを使用しています。これは、以前のリリースと比較して、いくつかのUDFのタイプ強制行動を変更することができます。前の動作を復元するには、spark.databricks.executi を設定します。
Genie Code を再現されたスケジュールでプロンプトを実行するようにプログラムできます実行ごとにプロンプトを Genie Code の完全なセッションとして実行し 結果とともに継続的な Genie チャットを生成しますGenie Code にチャットで質問したり、作成フォームを手動で記入したりすることで、予定されたタスクを作成します。詳細については、ジニーコードのスケジュールを参照してください。..
Databricks Runtime 19とDatabricks Runtime 18の一般的な利用可能性により、機械学習用の Databricks Runtime 18は長期サポート (LTS) に移行した。LTSバージョンは3年間の安定性とセキュリティ修正を受けますリリースノートについては、Databricks Runtime 18 LTS と Databricks Runtime 18 LTS for Machine Learning を参照してください。ライフサイクル詳細については、Databricks Runtime サポートライフサイクルを参照してください。
Databricks Runtime 19 と Databricks Runtime 19 for Machine Learning は、Apache Spark 4.2.0 で動いている。リリースノートについては、Databricks Runtime 19とDatabricks Runtime 19 for Machine Learningを参照してください。
アップロードされた PDF の文字の制限が高くなりました。アップロードされた PDF の文字の最大数は 4,000 から 15,000 に増加しました。PDFファイルを参照してください。エージェントモードAPI (Beta): エージェントモードAPIのジェニーエージェントは、現在Beta版で利用できます。エージェントモードのAPIは、ジェニーエージェントを参照してください。Unity Catalog Volumes (Beta) のファイルを分析する:ジェニーエージェントは、PDF,スライドなどの Unity Catalog Volumesに保存されているファイルを分析することができます。
BI ファイルをインポートする (公開プレビュー): Power BI と Tableau のレポートを Genie コードで AI/BI ダッシュボードとしてインポートすることは、公開プレビューです。Genie Code を使って BI ファイルをインポートするを参照してください。画像ウィジェット: ダッシュボードに専用の画像ウィジェットを追加できます。画像ウィジェットを参照してください。多選フィルター改良: 多選フィルター改良: 多選フィルタは開いているまま: 多選フィルタのドロップダウンが。..
Lakeflow Designer は Databricks でサポートされているすべてのコンプライアンス セキュリティ プロファイル 標準をサポートしており、コンプライアンス セキュリティ プロファイルが有効になっているワークスペースではデフォルトで利用できます。サポートされているコンプライアンス標準の完全なリストは、コンプライアンスセキュリティプロファイルを参照してください。レイクフロー・デザイナーを参照してください。
S3 バケットを Databricks に接続するための推奨方法である自動設定を使用して S3 外部ロケーションを作成できます。自動設定では、AWS IAM の一時委任を使用して、外部位置を構成し、IAM ロール、ストレージ認証、外部位置を含むすべての必要なリソースを配置します。AWSの管理管理機能が必要とするユーザーに組み込まれています。
プライオリティ・ペイ・パー・トークン (Foundation Model APIのプライオリティ・モードとも呼ばれる) プライオリティ・パー・トークン (Pay-per-token) は、パートナーモデルでは一般的に利用可能である。優先モードは、負荷下でより一貫した可用性が必要なレイテンシーに敏感なリアルタイムアプリケーションです。モデルの可用性については、Fundation Model APIの Priority pay-per-tokenを参照してください。
統治ハブはベータ状態ですGovernance Hub は、アカウントコンソール内の中央集権化されたアカウントレベルの UI で、Databricks アカウント全体でのガバナンスを監視します。データの健康とカバー、AIの利用と支出、コストドライバーの統一的な見方を提供し、優先順位を設定した洞察と勧告を提供します。すべてのビューは既存の権限を尊重します。アカウントの管理者は、アカウントコンから 統治ハブを有効にすることができます。..
ロールベースのアクセス制御 (RBAC) が公開されている。RBACは、ユーザが自分の累積された権限ではなく、セッション期間中、その役割の権限のみを使用して Databricks の役割を引き継ぐことを可能にします。これは独占的なアクセスを可能にします。ユーザは敏感なデータにアクセスするために 積極的に役割を担わなければなりません これは、ユーザが自分のアイデンティティとしてアクセスし、
バリアントは現在一般公開されていますVariantは、一般的には利用可能な Variant shredding を通じて構造化型のクエリパフォーマンスを提供する半構造化データのための柔軟なデータタイプです。Variant を使用して、ストリーミングソース (Kinesis, イベントハブ), REST API,スケーマのないデータベースから半構造化データを摂取し、高性能のクエリアクセスを維持します。データブロックから始めます