Databricks destek hizmetleri yaşam döngüleri

Azure Databricks'un yenilik taahhüdü kapsamında platform ve çalışma zamanı özellikleri kullanımdan kaldırılabilir ve yeni özelliklerle değiştirilebilir. Databricks Runtime sürümleri de kullanımdan kaldırılır ve normal bir zamanlamaya göre değiştirilir. Bu sayfada, platform özellikleri ve Databricks Runtime sürümleri için ilgili destek hakkında kullanımdan kaldırma aşamaları ve ayrıntılar listelenmiştir. Ayrıca eski Databricks Runtime sürümlerini kullanarak kümeleri ve işleri algılamaya yönelik SQL sorguları içerir.

Önizlemeler ve yayın türleri hakkında bilgi için bkz. Azure Databricks önizleme sürümleri.

Platform özellik yaşam döngüsü

Azure Databricks platform özelliği kullanımdan kaldırma aşamaları aşağıdaki tabloda açıklanmıştır:

Aşama	Açıklama	Destek	Geçiş notları
Miras	Özellik hala kullanılabilir, ancak bu özelliğin sağladığı görevleri yerine getirmenin daha yeni, daha iyi bir özelliği veya yolu vardır. Bu etiket, gelecekteki bir kullanımdan kaldırma tarihini gösterir.	Tam. Destek ve belgeler sağlanır.	Yeni bir değiştirme özelliğine veya görevi gerçekleştirmek için yeni bir yönteme geçiş önerilir, ancak hemen gerekli değildir.
Kullanım Dışı	Özellik artık etkin geliştirme aşamasında değildir. Güncelleştirmeler artık yayımlanmaz. Özellik yakında kullanımdan kaldırılacağından, özelliği kullanmayı durdurup alternatif bir plana geçiş yapmak için bir plan geliştirmeniz gerekir.	Tam. Özellik artık güncelleştirilmedi, ancak destek ve belgeler hala kullanılabilir.	Önemli güncelleştirmeler artık uygulanmadığından, yeni bir değiştirme özelliğine veya görevi gerçekleştirmenin yeni bir yoluna geçiş kesinlikle önerilir.
Destek Sonu (EoS)	Özellik artık etkin geliştirme aşamasında değildir ve destek resmi olarak kullanılamaz.	Yok. Belgeler hala mevcut olabilir, ancak arşivlenmiştir ve artık korunmaz.	Önemli güncellemeler uygulanmadığından ve ortaya çıkabilecek sorunlara yönelik destek artık sağlanmadığından, yeni bir değiştirme aracına veya görevi gerçekleştirmenin yeni bir yolu acildir.
Kullanım Süresi Sonu (EoL)	Özellik Databricks ürününden tamamen kaldırılmıştır.	Hiçbiri	Yeni bir değiştirme özelliğine geçiş veya görevi yerine getirmenin yeni bir yolu gereklidir, çünkü özellik artık kullanılamaz. Bu noktada geçiş yapmak çok zor olabilir.

Databricks Runtime destek yaşam döngüsü

Her Databricks Runtime sürümünün erken değerlendirme için bir ilk Beta sürümü vardır, ardından genel kullanıma açık (GA) olarak başlatılır. GA özellik geliştirme aşamasında (yaklaşık altı ay), Azure Databricks aynı sürüm numarası altında yeni özellikler ve düzeltmeler yayınlar. Kümeler yeniden başlatıldığında güncelleştirmeleri alır. Özellik geliştirme aşamasından sonra sürüm, üç yıl boyunca uzun vadeli desteğe (LTS) geçirilmektedir. Desteklenen sürümler için bkz. Databricks Runtime sürüm notları sürümleri ve uyumluluğu.

Desteklenmeyen Databricks Runtime sürümlerindeki iş yükleri çalışmaya devam edebilir, ancak Azure Databricks destek veya düzeltme sağlamaz.

Note

Databricks Runtime 19'un öncesinde, Azure Databricks çalışma zamanlarını kendi Beta ve GA sürümüne sahip küçük özellik sürümleri (örneğin, 18.0, 18.1, 18.2) olarak yayımladı.

Aşama	Açıklama
Beta sürümü	GA lansmanı öncesinde erken değerlendirme için kullanılabilir. Üretim kullanımı için önerilmez. Destek hizmet düzeyi sözleşmesi yok.
GA (özellik geliştirme)	Önemli kararlılık ve güvenlik düzeltmeleri sağlanır. Azure Databricks, yaklaşık altı ay süren özellik geliştirme aşaması boyunca aynı sürüm numarası altında yeni özellikler ve düzeltmeler yayınlar. Desteklenen sürümler Desteklenen Databricks Runtime sürümlerinde yayımlanır.
Uzun Süreli Destek (LTS)	Özellik geliştirme aşaması sona erdikten sonra sürüm uzun vadeli desteğe (LTS) geçirilmektedir. Önemli kararlılık ve güvenlik düzeltmeleri üç yıl boyunca geriye aktarılır. Desteklenen LTS sürümleri Desteklenen Databricks Runtime sürümlerinde yayımlanır.
Destek Sonu (EoS)	Bir sürüm desteklenmiyorsa: Bu sürümlerde çalışan iş yükleri Databricks desteği almaz. Düzeltmeler geri aktarılmaz. Hesaplama kaynağı oluşturduğunuzda veya güncellediğinizde, kullanıcı arabirimi aracılığıyla artık seçilemez. Destek sonu tarihi GA yayın tarihinden üç yıl sonradır. Desteklenmeyen sürümler Destek sonu Databricks Runtime sürüm notlarında yayımlanır.
Kullanım Süresi Sonu (EoL)	Bir sürüm Kullanım Süresi Sonuna ulaştığında, Azure Databricks ortamından kaldırılır ve kullanılamaz hale gelir. Yeni iş yüklerini başlatamazsınız ve bu sürümlerde çalışan mevcut iş yükleri başarısız olur. İş yüklerinizi desteklenen bir çalışma zamanı sürümüne geçirmeniz gerekir. Azure Databricks, destek sonu tarihinden altı ay sonra kullanım süresi sonu tarihini ayarlamak için en iyi çabayı gösterir. Ancak Databricks, destek sona erdikten sonra önceden bildirimde bulunmadan yayın sürümünü herhangi bir zamanda tamamen kaldırma hakkını saklıdır.

Eski Databricks Runtime kümelerini algılama

Bu geçici görünüm, Databricks Runtime 10.4 veya önceki sürümlerini çalıştıran kümeler için Databricks Runtime küme kullanımının özetini verir. Son 90 gün içindeki kullanımı toplar ve çalışma alanı bilgilerini, küme tanımlayıcılarını, Databricks Runtime sürümlerini, kullanım birimlerini ve Databricks Birimlerindeki (DBU) toplam kullanımı içerir.

legacy_dbrs görünümü oluşturma

CREATE OR REPLACE TEMP VIEW legacy_dbrs AS
WITH clusters_dbr_versions AS (
  SELECT
    account_id,
    workspace_id,
    cluster_id,
    cluster_name,
    owned_by,
    dbr_version,
    TRY_CAST(regexp_extract(dbr_version, '(\\d+)\\.(\\w+)?(?:\\.(\\w+))?', 1) AS INT) AS major_version,
    TRY_CAST(regexp_extract(dbr_version, '(\\d+)\\.(\\w+)?(?:\\.(\\w+))?', 2) AS INT) AS minor_version,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY account_id, workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) AS rnk
  FROM
    system.compute.clusters
  QUALIFY rnk=1
),
usage AS (
  SELECT
    account_id,
    workspace_id,
    usage_metadata.cluster_id AS cluster_id,
    usage_unit,
    ROUND(SUM(usage_quantity), 2) AS total_usage_dbu,
    MAX(usage_date) as last_seen_date
  FROM
    system.billing.usage
  WHERE
    usage_metadata.cluster_id IS NOT NULL AND
    usage_date > CURRENT_DATE() - INTERVAL 90 DAYS
  GROUP BY ALL
),
workspace_info AS (
  SELECT
    account_id,
    workspace_id,
    workspace_name,
    workspace_url
  FROM
    system.access.workspaces_latest
)
SELECT
  cdv.workspace_id,
  wi.workspace_name,
  wi.workspace_url,
  cdv.cluster_name,
  cdv.cluster_id,
  cdv.owned_by,
  cdv.dbr_version,
  total_usage_dbu,
  usage_unit,
  last_seen_date
FROM
  clusters_dbr_versions cdv
    INNER JOIN usage u USING (workspace_id, cluster_id)
    LEFT JOIN workspace_info wi USING (workspace_id)
WHERE
  major_version < 10 OR (major_version = 10 AND minor_version < 4)
GROUP BY ALL
ORDER BY
  workspace_id, total_usage_dbu DESC;

Küme başına eski Databricks Runtime kullanımını görmek için yeni oluşturulan görünümü sorgula.

SELECT * FROM legacy_dbrs;

Çalışma alanları ve Databricks Runtime sürümleri arasında toplanan küme kullanımını görmek için aşağıdaki sorguyu kullanın. Bu, hangi Databricks Runtime sürümlerinin hala kullanımda olduğunu, her sürümü çalıştıran küme sayısını ve DBU'lardaki toplam kullanımı belirlemeye yardımcı olur.

SELECT
  dbr_version,
  workspace_id,
  COUNT(DISTINCT cluster_id) total_clusters,
  SUM(total_usage_dbu)  AS total_usage_dbu
FROM legacy_dbrs
GROUP BY dbr_version, workspace_id
ORDER BY dbr_version, workspace_id

Eski Databricks Runtime işlerini algılayın

Son çalıştırmanın 10.4'ten önceki bir Databricks Runtime sürümünü kullandığı son 90 günde yürütülen tüm işleri almak için bu sorguyu kullanın. Bu, yükseltme gerektiren iş yüklerini tanımlamaya yardımcı olur.

Eski DBR sürümlerini kullanarak işleri sorgulama

%sql
with latest_jobs AS (
  SELECT
    *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
  FROM system.lakeflow.jobs
  QUALIFY rn=1
),
latest_clusters AS (
  SELECT
    *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) as rn
  FROM system.compute.clusters
  QUALIFY rn=1
),
job_tasks_exploded AS (
  SELECT
    workspace_id,
    job_id,
    EXPLODE(compute_ids) as cluster_id
  FROM system.lakeflow.job_task_run_timeline
  WHERE period_start_time >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 90 DAY AND ARRAY_SIZE(compute_ids) > 0
  GROUP BY ALL
),
workspace_info AS (
  SELECT
    account_id,
    workspace_id,
    workspace_name,
    workspace_url
  FROM
    system.access.workspaces_latest
),
clusters_with_dbr AS (
  SELECT
    t1.*,
    t2.cluster_name,
    t2.owned_by,
    t2.dbr_version
  FROM job_tasks_exploded t1
    INNER JOIN latest_clusters t2 USING (workspace_id, cluster_id)
)
SELECT
  wi.account_id,
  wi.workspace_id,
  wi.workspace_name,
  wi.workspace_url,
  latest_jobs.name,
  cwd.job_id,
  cwd.cluster_id,
  cwd.cluster_name,
  cwd.dbr_version
 FROM clusters_with_dbr cwd
 JOIN workspace_info wi ON cwd.workspace_id = wi.workspace_id
 LEFT JOIN latest_jobs USING (workspace_id, job_id)
 WHERE dbr_version RLIKE '^([1-9]\\.|10\\.[0-3]\\.)'