Geplante Neuerungen

Erfahren Sie mehr über bevorstehende Azure Databricks-Releases.

Predictive optimization enabled by default on all new Azure Databricks accounts

Am 11. November wird Databricks die predictive Optimierung als Standard für alle neuen Azure Databricks-Konten aktivieren. Zuvor war sie standardmäßig deaktiviert und konnte von Ihrem Kontoadministrator aktiviert werden. Wenn die Vorhersageoptimierung aktiviert ist, führt Azure Databricks automatisch Wartungsvorgänge für verwaltete Tabellen im Unity-Katalog aus. Weitere Informationen zur prädiktiven Optimierung finden Sie unter Predictive Optimization für verwaltete Tabellen im Unity-Katalog.

Reduzierte Kosten und mehr Kontrolle über die Leistung im Vergleich zu Kosten für die serverlose Berechnung für Workflows-Workloads

Zusätzlich zu den derzeit unterstützten automatischen Leistungsoptimierungen erhalten Sie durch Verbesserungen der serverlosen Berechnung für Workflows Optimierungsfeatures mehr Kontrolle darüber, ob Workloads für Leistung oder Kosten optimiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Kosteneinsparungen beim serverlosen Berechnen von Notizbüchern, Aufträgen und Pipelines.

Änderungen an aktivierten Standardwerten für AI/BI Genie

Am 14. November 2024 wird die Umschaltfläche zum Anmelden bei der Genie Public Preview standardmäßig aktiviert. Informationen zum Verwalten von Vorschauen finden Sie unter "Verwalten von Azure Databricks Previews". AI/BI Genie wird am 9. Dezember 2024 allgemein verfügbar sein, an dem Benutzer mit erhöhten Berechtigungen, wie z. B. Konto- und Arbeitsbereichsadministratoren, den Zugriff auf Genie steuern können, indem die Umschaltfläche verwendet wird, die den Zugriff auf azure AI-dienstegestützte KI-Hilfsfunktionen steuert. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden des Databricks-Assistenten.

Änderungen an der Legacy-Dashboardversionsunterstützung

Databricks empfiehlt die Verwendung von KI/BI-Dashboards (ehemals Lakeview-Dashboards). Frühere Versionen von Dashboards, die zuvor als Databricks-SQL-Dashboards bezeichnet werden, werden jetzt als Legacy-Dashboards bezeichnet. Databricks rät davon ab, neue Legacy-Dashboards zu erstellen. AI/BI-Dashboards bieten verbesserte Funktionen im Vergleich zu älteren Dashboards, einschließlich KI-unterstützter Erstellung, Entwurf und veröffentlichter Modi und kreuzfiltern.

Um den Übergang zur neuesten Version zu erleichtern, stehen Upgradetools sowohl auf der Benutzeroberfläche als auch in der API zur Verfügung. Anweisungen zur Verwendung des integrierten Migrationstools auf der Benutzeroberfläche finden Sie unter Klonen eines Legacy-Dashboards zu einem AI/BI-Dashboard. Lernprogramme zum Erstellen und Verwalten von Dashboards mithilfe der REST-API bei Verwendung von Azure Databricks-APIs zum Verwalten von Dashboards.

Änderungen an der Zuordnung einer serverlosen Computeworkload

Derzeit enthält Ihre Systemtabelle für die abrechnungsfähige Nutzung möglicherweise serverlose SKU-Abrechnungsdatensätze mit Nullwerten für run_as, job_id, job_run_id und notebook_id. Diese Datensätze stellen Kosten im Zusammenhang mit gemeinsam genutzten Ressourcen dar, die nicht direkt auf eine bestimmte Workload zurückzuführen sind.

Um die Kostenberichterstattung zu vereinfachen, werden diese gemeinsamen Kosten in Databricks bald den spezifischen Workloads zugeordnet, die sie verursacht haben. Abrechnungsdatensätze mit NULL-Werten werden in Feldern mit Workloadbezeichnern nicht mehr angezeigt. Wenn Sie die Nutzung der serverlosen Berechnung erhöhen und mehr Workloads hinzufügen, verringert sich der Anteil dieser gemeinsam genutzten Kosten auf Ihrer Rechnung, da sie zwischen mehr Workloads verteilt werden.

Weitere Informationen zur Überwachung der Kosten für das serverlose Compute finden Sie unter Überwachen der Kosten für serverlose Berechnung.

Das Feld für die Quell-IP-Adresse (sourceIpAddress) in Überwachungsprotokollen enthält keine Portnummer mehr.

Aufgrund eines Fehlers enthalten bestimmte Überwachungsprotokolle für Autorisierung und Authentifizierung zusätzlich zur IP-Adresse im Feld sourceIPAddress eine Portnummer (z. B. "sourceIPAddress":"10.2.91.100:0"). Die Portnummer, die als 0 protokolliert wird, stellt keinen echten Wert bereit und ist mit den restlichen Databricks-Überwachungsprotokollen inkonsistent. Um die Konsistenz von Überwachungsprotokollen zu verbessern, plant Databricks, das Format der IP-Adresse für diese Überwachungsprotokollereignisse zu ändern. Diese Änderung wird ab Anfang August 2024 schrittweise eingeführt.

Wenn das Überwachungsprotokoll eine sourceIpAddress mit dem Wert 0.0.0.0 enthält, kann Databricks die Protokollierung möglicherweise beenden.

EOL für Legacy Git-Integration ist der 31. Januar

Nach dem 31. Januar 2024 entfernt Databricks Legacy-Notebook-Git-Integrationen. Dieses Feature hat seit mehr als zwei Jahren den Legacystatus, und seit November 2023 wird in der Produktbenutzeroberfläche ein Hinweis auf seine Veraltung angezeigt.

Ausführliche Informationen zum Migrieren zu Databricks Git-Ordnern (vormals Repos) aus der Legacy-Git-Integration finden Sie unter Wechseln zu Databricks-Repos von der Legacy-Git-Integration. Wenn Sie von dieser Entfernung betroffen sind und eine Verlängerung benötigen, wenden Sie sich an Ihr Databricks Account-Team.

JDK8 und JDK11 werden nicht unterstützt.

Azure Databricks plant, die JDK 8-Unterstützung mit der nächsten wichtigen Databricks Runtime-Version zu entfernen, wenn Spark 4.0 veröffentlicht wird. Azure Databricks plant, die JDK 11-Unterstützung mit der nächsten LTS-Version von Databricks Runtime 14.x einzustellen.

Automatische Aktivierung des Unity-Katalogs für neue Arbeitsbereiche

Databricks hat bereits begonnen, Unity Catalog automatisch für neue Arbeitsbereiche zu aktivieren. Dadurch müssen Kontoadministratoren nicht länger den Unity-Katalog konfigurieren, nachdem ein Arbeitsbereich erstellt wurde. Der Rollout wird schrittweise über Konten hinweg fortgesetzt.

sqlite-jdbc-Upgrade

Databricks Runtime plant das Upgrade der sqlite-jdbc-Version von 3.8.11.2 auf 3.42.0.0 in allen Databricks Runtime-Wartungsreleases. Die APIs der Version 3.42.0.0 sind nicht vollständig mit 3.8.11.2 kompatibel. Vergewissern Sie sich, dass Ihre Methoden und der Rückgabetyp Version 3.42.0.0 verwenden.

Wenn Sie sqlite-jdbc in Ihrem Code verwenden, überprüfen Sie den sqlite-jdbc-Kompatibilitätsbericht.