2024년 3월

이러한 기능 및 Azure Databricks 플랫폼 개선 사항은 2024년 3월에 릴리스되었습니다.

참고 항목

릴리스가 준비되었습니다. Azure Databricks 계정은 초기 릴리스 날짜 후 일주일 이후까지 업데이트되지 않을 수 있습니다.

이제 모델 제공에서 DBRX 기본 및 DBRX 지시문을 사용할 수 있습니다.

2024년 3월 27일

Databricks 모델 서비스 제공은 이제 Databricks에서 학습한 MoE(전문가) 언어 모델이 혼합된 DBRX Base 및 DBRX Instruct를 지원합니다. 두 모델 모두 파운데이션 모델 API의 일부입니다. 여기서 DBRX 지시는 엔드포인트 지역에 서비스를 제공하는 토큰당 지불에서 사용할 수 있는 미세 조정된 모델이며, DBRX Base는 엔드포인트 지역에 서비스를 제공하는 제한된 프로비전된 처리량에서 사용할 수 있는 미리 학습된 모델입니다. 파운데이션 모델 API 사용을 참조하세요.

모델 제공은 모든 지역에서 HIPAA 규격입니다.

2024년 3월 27일

Databricks 모델 서비스는 서비스를 일반적으로 사용할 수 있는 모든 지역에서 HIPAA 규격입니다. 모델 서비스 지원 지역에 대한 지역 가용성을 참조하세요.

Foundation Model API에서 프로비전된 처리량은 GA 및 HIPAA 규격입니다.

2024년 3월 27일

이제 Databricks Foundation 모델 API 는 일반 공급에 제공되는 프로비전된 처리량 모델을 제공합니다. 일반 공급의 일환으로 프로 비저닝된 처리량 워크로드의 기초 모델 API는 HIPAA 규격입니다. 프로비전된 처리량 Foundation 모델 API를 참조 하세요.

MLflow는 이제 실험 및 실행에 대한 할당량 제한을 적용합니다.

2024년 3월 27일

이제 MLflow는 모든 기존 및 새 실행에 대한 총 매개 변수, 태그 및 메트릭 단계 수와 모든 기존 및 새 실험에 대한 총 실행 수에 할당량 제한을 적용합니다. 리소스 한도를 참조하세요.

Databricks 자산 번들에 의해 배포된 작업을 더 잘 관리하도록 작업 UI가 업데이트되었습니다.

2024년 3월 26일

Databricks 자산 번들에 의해 배포된 Azure Databricks 작업에 대한 수정은 번들 구성을 업데이트해야 하기 때문에 이러한 작업은 기본적으로 작업 UI에서 볼 때 읽기 전용입니다. 이전에는 기본적으로 이러한 작업을 UI에서 수정할 수 있었고 UI의 구성과 번들 구성 간에 의도하지 않은 차이가 발생할 수 있습니다. 그러나 작업을 긴급하게 변경해야 하는 경우 옵션이 제공됩니다. Databricks 자산 번들로 만든 작업 보기 및 실행을 참조 하세요.

외부 모델에 대한 모델 공급자로 지원되는 Google Cloud Vertex AI

2024년 3월 25일

Databricks Model Serving의 외부 모델은 이제 Google Cloud Vertex AI에서 제공하는 모델을 지원합니다. 외부 모델은 모델 공급자를 참조하세요.

대화형 Notebook 디버깅

2024년 3월 22일

이제 Databricks는 단일 사용자 또는 격리 공유 액세스 모드가 없는 클러스터에 대한 Notebook에서 직접 대화형 Python 디버깅을 지원합니다. 대화형 디버깅을 사용하면 코드 줄을 한 줄씩 단계별로 실행하고 변수 값을 확인하여 코드에서 오류를 검색하고 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Databricks 대화형 디버거 사용을 참조 하세요.

Marketplace에서 프라이빗 Exchange 공급자를 위한 셀프 서비스 등록

2024년 3월 22일

Databricks Marketplace에 프라이빗 Exchange 목록만 게시하려면 이제 셀프 서비스 워크플로를 사용하여 등록할 수 있습니다. 공개 목록을 게시하려면 Databricks 파트너 포털을 통해 적용해야 합니다. Databricks Marketplace 공급자로 등록을 참조하세요.

Databricks Runtime 15.0은 GA입니다.

2024년 3월 22일

이제 Databricks Runtime 15.0 및 Databricks Runtime 15.0 ML을 일반 공급합니다.

Machine Learning용 Databricks Runtime 15.0 및 Databricks Runtime 15.0을 참조하세요.

Databricks Repos가 Git 폴더로 변경됨

2024년 3월 21일

이전 Databricks Repos 기능을 이제 "Git 폴더"라고 합니다. 기존 리포지토리가 있는 경우 동일한 파일 시스템 경로 아래에 유지됩니다. Databricks Repos의 변경 내용을 참조 하세요.

Databricks Runtime 14.1 및 14.2 시리즈 지원 확장

2024년 3월 20일

Machine Learning용 Databricks Runtime 14.1 및 Databricks Runtime 14.1에 대한 지원이 2024년 4월 11일부터 2024년 10월 1일까지 연장되었습니다.

Machine Learning용 Databricks Runtime 14.2 및 Databricks Runtime 14.2에 대한 지원이 2024년 5월 22일부터 2024년 10월 1일까지 연장되었습니다.

지원되는 모든 Databricks 런타임 릴리스를 참조 하세요.

Databricks ODBC 드라이버 2.8.0

2024년 3월 19일

Databricks ODBC 드라이버 버전 2.8.0을 릴리스했습니다(다운로드). 이 릴리스는 다음과 같은 새로운 기능과 향상된 기능을 추가합니다.

• OAuth에 대한 클라이언트 자격 증명으로 JWT 어설션을 지원합니다.
• 토큰 갱신 지원. 토큰 통과 인증의 경우 이제 토큰을 갱신할 수 있습니다.
• 타사 라이브러리 업데이트: 화살표 15.0.0(이전의 9.0.0)(Windows), libcURL 8.6.0(이전의 8.4.0), Zlib 1.3.1(이전 1.2.13).
• Accept Undetermined Revocation 지원.

이 릴리스는 2.8.0에서 다음 문제도 해결합니다.

• DBR 11 이후의 클러스터에 대해 UseNativeQuery를 1로 설정하면 커넥터는 SQLPrepare 이후 잘못된 열 번호를 반환합니다.

자세한 내용은 설치 패키지의 릴리스 정보 또는 설치 및 구성 가이드를 참조하세요.

프라이빗 엔드포인트 규칙 관리(공개 미리 보기)

2024년 3월 19일

이제 Azure Databricks 계정 콘솔을 사용하여 서버리스 컴퓨팅에서 프라이빗 링크에 대한 프라이빗 엔드포인트 규칙을 보고 관리할 수 있습니다. 이 기능은 1주 이상 모든 계정에 배포됩니다. 프라이빗 엔드포인트 규칙 관리를 참조하세요.

Azure Databricks 담당자를 위한 작업 영역 액세스

2024년 3월 19일

기본적으로 Azure Databricks 직원은 고객 작업 영역 또는 프로덕션 다중 테넌트 환경에 액세스할 수 없습니다. 이제 작업 영역 관리자는 중단, 보안 이벤트를 조사하거나 배포를 지원하기 위해 임시 세션에 대한 Azure Databricks 담당자에게 작업 영역에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks 담당자에 대한 작업 영역 액세스를 참조 하세요.

HIPAA는 이제 서버리스 컴퓨팅을 지원합니다.

2024년 3월 15일

HIPAA에 대한 규정 준수 보안 프로필 개선 사항이 이제 서버리스 컴퓨팅 평면의 컴퓨팅 리소스에 적용됩니다. HIPAA 규정 준수 기능을 참조하세요.

Notebook용 SQL 웨어하우스는 GA입니다.

2024년 3월 15일

이제 일반 공급되는 Notebook용 SQL 웨어하우스를 사용하면 Notebook의 풍부한 공동 작성 환경 내에서 SQL 워크로드에 대해 완전히 관리되고 즉각적이며 확장 가능한 컴퓨팅을 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 웨어하우스에서 Notebook 사용을 참조하세요.

Unity 카탈로그에서 개체의 메타데이터를 볼 수 있는 권한 위임(공개 미리 보기)

2024년 3월 15일

이제 사용자, 서비스 주체 및 계정 그룹에게 새 BROWSE 권한을 사용하여 Unity 카탈로그 개체의 메타데이터를 볼 수 있는 권한을 부여할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 데이터에 대한 읽기 액세스 권한 없이 데이터를 검색할 수 있습니다. 사용자는 카탈로그 탐색기, 스키마 브라우저, 검색 결과, 계보 그래프 information_schema및 REST API를 사용하여 개체의 메타데이터를 볼 수 있습니다.

BROWSE 카탈로그 또는 외부 위치에서 권한을 부여할 수 있습니다. 카탈로그에 부여하면 BROWSE 카탈로그 내의 BROWSE 모든 현재 및 이후 개체에 자동으로 부여됩니다. 권한이 있는 BROWSE 사용자는 부모 카탈로그 또는 USE SCHEMA 부모 스키마에서 개체의 메타데이터를 볼 필요가 USE CATALOG 없습니다.

찾아보기를 참조하세요.

프라이빗 엔드포인트에 대한 지역별 새 제한

2024년 3월 14일

고객에게 서버리스 컴퓨팅 평면 네트워킹을 보다 유연하게 관리할 수 있도록 Databricks는 이제 지역당 최대 100개의 프라이빗 엔드포인트를 지원합니다. 프라이빗 엔드포인트는 필요에 따라 NCC(네트워크 연결 구성)에 분산될 수 있습니다. 이전에는 Databricks가 NCC당 최대 10개의 프라이빗 엔드포인트와 지역당 10개의 NCC를 지원했습니다. 서버리스 컴퓨팅에서 프라이빗 연결 구성을 참조 하세요.

Databricks Runtime 15.0(베타)

2024년 3월 11일

이제 Databricks Runtime 15.0 및 Databricks Runtime 15.0 ML을 베타 릴리스로 사용할 수 있습니다.

Databricks Runtime 14.0 시리즈 지원 종료

2024년 3월 11일

Machine Learning용 Databricks Runtime 14.0 및 Databricks Runtime 14.0에 대한 지원은 3월 11일에 종료되었습니다. Databricks Runtime 지원 수명 주기를 참조하세요.

Repos의 sys.path 및 CWD에 대한 새 계산

2024년 3월 8일

리포지토리의 Python Notebook 및 파일에 대해 CWD(현재 작업 디렉터리)를 계산하는 방법과 방법을 sys.path 업데이트했습니다. 기능 변경은 없습니다. sys.path 정보는 sys.path 사양을 참조 하세요.

기능 제공은 GA입니다.

2024년 3월 7일

Databricks 기능 서비스를 사용하면 Databricks 플랫폼의 데이터를 Databricks 외부에 배포된 모델 또는 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. Databricks 모델 서비스 엔드포인트와 마찬가지로 기능 제공 엔드포인트는 자동으로 크기가 조정되어 실시간 트래픽에 맞게 조정되고 모든 규모에서 고가용성 대기 시간이 짧은 서비스를 제공합니다. 자세한 내용은 Databricks 기능 제공이란?을 참조하세요.

Databricks 기능 서비스를 사용하여 RAG(검색 보강 생성) 애플리케이션에 대해 구조화된 데이터를 제공할 수 있습니다. 예제 Notebook은 RAG 애플리케이션이 있는 온라인 테이블을 참조 하세요.

더 많은 지역에서 사용할 수 있는 예측 최적화

2024년 3월 5일

예측 최적화는 이미 사용 가능한 지역 외에도 다음 지역에서 사용할 수 있습니다.

• australiaeast
• brazilsouth
• canadacentral
• centralus
• southeastasia

지원되는 지역의 전체 목록은 지원되는 지역 목록을 참조하세요. 자세한 내용은 Delta Lake에 대한 예측 최적화를 참조하세요.