August 2026

Azure Databricks veröffentlichte diese Funktionen und Verbesserungen im August 2026.

Note

Veröffentlichungen erfolgen stufenweise. Ihr Azure Databricks-Konto wird möglicherweise erst eine Woche oder länger nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum aktualisiert.

August-Release von Lakeflow Designer

27. August 2026

Die Lakeflow Designer August-Version fügt den Unique-Operator hinzu, erweitert die Operatoren Aggregate, Select und Python und verbessert die Canvas-, Vorschau- und Versionsversionserfahrung. Folgende Updates stehen jetzt zur Verfügung:

  • Unique-Operator: Verwenden Sie den neuen Unique-Operator, um doppelte Zeilen zu entfernen. Dabei können Sie optional eine Teilmenge der Spalten als Schlüssel verwenden und die Zeilen so sortieren, dass gesteuert wird, welche der doppelten Zeilen beibehalten wird. Siehe Einzigartig.
  • Anzahl unterschiedlicher Werte: Der Aggregatoperator unterstützt jetzt eine COUNT DISTINCT-Funktion zum Zählen der eindeutigen Werte in einer Spalte. Siehe Aggregate.
  • Dynamische Spaltenauswahl: Der Select-Operator kann nun Spalten dynamisch nach Datentyp, Namensmuster oder Formel auswählen, sodass sich die Ausgabe anpasst, wenn sich das Eingabeschema ändert. Siehe Auswählen.
  • Python-Vorschaumodus: Der Python-Operator kann während der Vorschau anderen Code ausführen als bei vollständigen Durchläufen, indem er überprüftconfig["is_preview"], sodass Sie Nebeneffekte wie Schreiben und Benachrichtigungen während der Vorschau überspringen können. Siehe Python-Vorschaumodus.
  • Streaming von Python-Ausgaben: Die Operator-Ausgabe von Python wird jetzt während der Ausführung in die Ausgabe-Zone gestreamt, sodass man Ergebnisse sehen kann, bevor der Run endet. Siehe Python.
  • Operatoren und Gruppen aktivieren und deaktivieren: Deaktiviere einzelne Operatoren oder ganze Gruppen, um sie von Runs auszuschließen, und aktiviere sie dann erneut, wenn du sie brauchst. Siehe Gruppe.
  • Operator-Lineage-Hervorhebung: Wählen Sie einen Operator aus, der seine Linie von den Quellen stromaufwärts zu den Senken stromabwärts auf der Leinwand hervorhebt. Siehe Operatoren.
  • Alle ausführen: Führen Sie mit der neuen Schaltfläche Alle ausführen alle Operatoren in der visuellen Datenaufbereitung auf einmal aus. Siehe Führe die vollständige visuelle Datenvorbereitung durch.
  • Genaue Zeilenanzahl für jeden Operator: Man kann jetzt ganz einfach die genaue Zeilenanzahl für jeden Operator sehen. Führe einen Operator im Max-Modus aus, um seine exakte Ausgabezeilenzahl unter dem Operator auf der Leinwand anzuzeigen. Siehe Vorschau-Ergebnisse.
  • Wende Änderungen der Ergebnistabelle als Operatoren auf die Leinwand an: Filtere und transformiere deine Daten direkt in der Ausgabetabelle. Nachdem Sie eine Spalte in die Ausgabetabelle umbenannt, gefiltert oder eingefügt haben, klicken Sie auf Auf Leinwand anwenden , um Operatoren zu erstellen, die genau das reproduzieren, was Sie in der Ergebnistabelle gemacht haben. Siehe Daten direkt in der Ergebnistabelle transformieren.
  • Lade mehr Filterwerte: Wenn du den Filteroperator verwendest, kannst du jetzt mehr Werte einer Spalte auf Abruf laden, anstatt nur eine Stichprobe. Siehe Filter.
  • @-Menü für Spalten und Funktionen: Gib @ in einen Ausdruckseditor ein, um die Eingabespalten des Operators und die integrierten SQL-Funktionen zu durchsuchen, und füge dann den gewünschten Eintrag ein. Siehe benutzerdefinierte Spalten.
  • Visueller Unterschied auf der Arbeitsfläche in der Versionsgeschichte: Die Versionsgeschichte zeigt nun einen visuellen Unterschied auf der Arbeitsfläche und hebt die Operatoren hervor, die zwischen Versionen hinzugefügt, entfernt oder geändert wurden. Siehe Versionsverlauf.

Genie Code ist jetzt als Lakeflow Jobs-Aufgabe (Beta) verfügbar.

27. August 2026

Du kannst jetzt Prompts mit Genie Code als Aufgabe in einem Lakeflow-Job ausführen. Genie Code führt dein Prompt autonom aus. Es kann vorgelagerte Aufgabenausgaben lesen und bei Bedarf Werkzeuge aufrufen. Die Aufgabe gibt einen Link zur resultierenden Genie-Code-Konversation einschließlich ihrer Antwort zurück. Siehe Genie Code Task für Aufträge.

Genie Code für KI-Laufzeitumgebung (Öffentliche Vorschau)

27. August 2026

Nutzen Sie Genie Code, um Deep-Learning-Workloads in Notebooks zu entwickeln und zu beheben, die mit AI Runtime verbunden sind. Jetzt in der öffentlichen Vorschau generiert es verteilten Trainingscode, behebt Umwelt- und Abhängigkeitsprobleme und debuggt GPU- und verteilte Workload-Ausfälle. Siehe Use Genie Code with AI Runtime.

Teilen Sie ausländische Delta-Tabellen mit OpenSharing (öffentliche Vorschau)

27. August 2026

Sie können jetzt OpenSharing verwenden, um ausländische Delta-Tabellen zu teilen, das sind Delta-Format-Tabellen, die in einem ausländischen Katalog wie OneLake, einem Hive Metastore oder AWS Glue registriert sind. Anbieter fügen einer Freigabe externe Delta-Tabellen hinzu, und Empfänger greifen im Nur-Lese-Format auf die freigegebenen Daten zu. Siehe Externe Delta-Tabellen zu einer Freigabe hinzufügen und Daten in einer freigegebenen externen Delta-Tabelle lesen.

Die Zerobus-Datenaufnahme in Streaming-Tabellen ist jetzt allgemein verfügbar

26. August 2026

Das Einlesen in Streaming-Tabellen mit Zerobus Ingest in Lakeflow Connect ist jetzt allgemein möglich. Das Schreiben in eine Streaming-Tabelle funktioniert genauso wie das Schreiben in eine verwaltete Delta-Tabelle, mit denselben Limits und Quoten. Siehe Erstellen oder identifizieren Sie die Zieltabelle.

Abfragetext ist nun standardmäßig in Systemtabellen und APIs maskiert.

26. August 2026

Da SQL-Anweisungen sensible Informationen enthalten können, maskiert Azure Databricks nun Abfragetexte an folgenden Stellen:

  • statement_text in system.query.history gibt <REDACTED> zurück.
  • query_text in der Query History API sowie der List Queries API liefert <REDACTED>.
  • Schlüssel in request_params , system.access.audit die SQL-Definitionen enthalten, werden weggelassen.

Kontoadministratoren und Mitglieder der databricks_pii_access Kontogruppe können unmaskierte Anfragetexte lesen. Um Zugang zu gewähren, erstellt ein Kontoadministrator die Gruppe und fügt Mitglieder hinzu. Siehe Gruppe erstellen und verwaltendatabricks_pii_access. Für Details zu den maskierten Feldern siehe Access masked statement text und Access masked request parameters.

Zhipu AI GLM 5.3 Flash ist jetzt als von Databricks gehostetes Modell verfügbar

26. August 2026

Auf Azure Databricks ist GLM 5.3 Flash als von Databricks gehostetes Modell über ADI Services verfügbar, bereitgestellt von Databricks. Dieses native multimodale Expertenmischung (MoE) Modell hat insgesamt 320 Milliarden Parameter und 18 Milliarden aktive Parameter. Es unterstützt Text- und Bildeingabe, ein Kontextfenster mit 1 Million Tokens, Argumentation, Codierung und die Nutzung von agentischen Werkzeugen. Für Einrichtung und Zugriff siehe ADI-Dienste.

Kunden sind dafür verantwortlich, ihre Einhaltung der geltenden Bedingungen sicherzustellen.

Die Genie One Desktop-App für macOS befindet sich in der Beta

25. August 2026

Die Genie One Desktop-App befindet sich jetzt in der Beta. Die native macOS-App öffnet Genie One auf Ihrem Desktop statt im Browser-Tab, sodass Geschäftskunden mit Daten in natürlicher Sprache chatten, mit ihren Threads und Dokumenten arbeiten und Genie Agents ohne Browser nutzen können. Siehe Use Genie One on Desktop.

ai_prep_search unterstützt Klartext und Markdown-Eingabe (Beta)

25. August 2026

Die ai_prep_search() SQL-Funktion akzeptiert nun Klartext und Markdown-Inhalte STRING zusätzlich zur strukturierten VARIANT Ausgabe von ai_parse_document. Sie können jetzt Text, der Ihnen bereits als Zeichenfolge vorliegt, für die Indizierung der KI-Suche und Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines segmentieren und vorbereiten, ohne ihn zuvor durch die Dokumentanalyse zu schicken.

Siehe ai_prep_search Funktion.

Das Gateway für private Netzwerke ist als private Vorschau verfügbar.

24. August 2026

Das Private Network Gateway befindet sich in der privaten Vorschau. Ein privates Netzwerk-Gateway verbindet Azure Databricks serverloses Rechnen mit Ressourcen in Ihrem VNet, lokalen Systemen und dem Internet über ein einziges verwaltetes Gateway und verwendet Ihre bestehende Netzwerkkonnektivitätskonfiguration (NCC) wieder. Nutzen Sie es für breite private Konnektivität, ohne jede Ressource einzeln zu integrieren, um serverlose Ausgänge über Ihre eigenen Sicherheitsappliances zur Inhaltsinspektion zu leiten oder um Ausgänge von einer stabilen IP-Adressengruppe zu senden. Siehe Privates Netzwerk-Gateway.

Verbinden Sie sich mit der Databricks Genie-App in Microsoft Teams mit Ihrer Arbeitsplatz-URL (öffentliche Vorschau).

24. August 2026

Wenn Sie sich in der Databricks Genie-App in Microsoft Teams anmelden, können Sie nun Ihre Arbeitsbereichs-URL statt eines Server-Hostnamens eingeben, um sich mit Ihrem Azure Databricks-Konto zu verbinden. Siehe Databricks Genie App in Microsoft Teams.

Die INSERT, UPDATE und DELETE-Privilegien befinden sich in der Beta-Phase.

24. August 2026

Die UPDATE, DELETE und INSERT-Privilegien sind in Beta in Unity Catalog. Diese Privilegien sind Alternativen mit minimalen Rechten zu MODIFY, mit denen Sie Schreibzugriff auf die Daten einer Tabelle gewähren können, ohne zugleich die Möglichkeit zu gewähren, das Schema der Tabelle oder andere Metadaten zu ändern.

Die Rechte erfordern Databricks Runtime 18.1 oder höher.

Für Details siehe Fein-granulare DML-Privilegien.

Überwachen Sie alle KI-Aktivitäten mit der einheitlichen Trace-Tabelle (Beta)

21. August 2026

Die einheitliche Trace-Tabelle befindet sich in der Beta-Phase. Es erfasst jede Anfrage und Antwort über Ihre Unity-AI-Gateway-Dienste in einer Unity-Katalogtabelle im OpenTelemetrie-Format, sodass Sie einen einzigen Ort haben, um alle KI-Aktivitäten zu überwachen, zu debuggen, zu sichern und zu prüfen.

Siehe Alle KI-Aktivitäten überwachen mit der einheitlichen Trace-Tabelle.

Die Standard-Python-Paket-Repositories sind GA für Lakeflow-Pipelines und Classic Compute

21. August 2026

Die Konfiguration der Standard-Python-Paket-Repositories ist jetzt allgemein für Lakeflow-Pipelines und für klassische Rechenleistungen, die über UI und API erstellt werden, verfügbar. Workspace-Administratoren können private oder authentifizierte Registrierungen als Workspace-Standard für diese Workloads festlegen. Siehe Standard-Paket-Repositorien konfigurieren.

Kontextattribute in ABAC-Spaltenmasken- und Zeilenfilter-Richtlinien (Beta)

21. August 2026

Kontextattribute für attributbasierte Zugriffskontrollrichtlinien (ABAC) befinden sich in der Beta-Phase. Man kann nun Unity Catalog ABAC-Richtlinienbedingungen schreiben, die auf den Kontext einer Anfrage abzielen, wie zum Beispiel, welche OAuth-Anwendung (request.client_id) aufruft und ob die Anfrage im Namen eines Benutzers ausgeführt wird (request.is_on_behalf_of). Die Funktionen has_context_attribute und has_context_attribute_value werden in der WHEN-Klausel von Richtlinien für Zeilenfilter und Spaltenmasken unterstützt.

Eine häufige Anwendung besteht darin, die Daten, die ein Agent im Namen eines Benutzers liest, beim Verbinden über eine registrierte OAuth-Anwendung einzuschränken, während der Benutzer die vollständigen Daten auch lesen kann, wenn er sie direkt im Arbeitsbereich abfragt.

Siehe Kontextattributfunktionen (Beta).

Der Performance-Modus gilt nun für Aktualisierungen materialisierter Ansichten und von Streaming-Tabellen bei dbt-Tasks

Dienstag, 20. August 2026

Die Einstellung des Leistungsmodus auf Job-Ebene wirkt sich nun auch auf die Aktualisierungen von materialisierten Ansichten und Streaming-Tabellen aus, die durch dbt-Aufgaben ausgelöst werden. Sie können diese Jobs auf Standardmodus stellen, um die Kosten zu optimieren, oder den Standardmodus für Leistungsoptimierung für schnelleren Start beibehalten. Früher wurden DBT-Aufgaben immer im Leistungsoptimierten Modus aktualisiert.

Im Standardmodus kann sich die Startlatenz beim Aktualisieren von unter einer Minute auf vier bis sechs Minuten erhöhen, zugunsten geringerer Rechenkosten. Diese Änderung betrifft nur Aktualisierungen, die als materialisierte Ansicht oder Streaming-Tabelle erscheinen, sodass die meisten DBT-Projekte, die reguläre Tabellen erstellen, nicht betroffen sind.

Siehe Auswählen eines Leistungsmodus für geplante Aktualisierungen.

Schreibe Daten aus Google Sheets zurück in Azure Databricks

Dienstag, 20. August 2026

Der Databricks Connector für Google Sheets ermöglicht es Ihnen nun, Daten aus Google Sheets zurück in eine Unity-Katalog-Tabelle zu schreiben. Du kannst eine neue Tabelle erstellen oder eine bestehende Tabelle überschreiben, ohne Google Sheets zu verlassen. Siehe Daten zurück zu Azure Databricks aus Google Sheets schreiben.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) ist allgemein verfügbar

19. August 2026

Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) ist jetzt allgemein verfügbar. RBAC ermöglicht es Nutzern, eine Rolle in Azure Databricks zu übernehmen. Wenn ein Nutzer eine Rolle übernimmt, gelten nur die Berechtigungen dieser Rolle, nicht die angesammelten Berechtigungen des Benutzers. Dies ermöglicht exklusiven Zugriff. Nutzer müssen aktiv eine Rolle übernehmen, um auf sensible Daten zuzugreifen, wodurch sie nicht unter ihrer eigenen Identität darauf zugreifen und Daten über Anwendungsfälle, klinische Studien, Projekte oder Klienten hinweg vermischen.

Um RBAC zu aktivieren, muss ein Kontoadministrator die Funktion auf Kontoebene aktivieren. Arbeitsbereichsadministratoren aktivieren sie dann in jedem Arbeitsbereich.

Siehe Rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC).

Wähle ein Aufwandsniveau in Genie Code

19. August 2026

Sie können jetzt den Aufwandsaufwand für Genie Code einstellen, um Qualität der Antwort und Kosten auszubalancieren. Auto (Standard) liefert dir die qualitativ hochwertigsten Antworten. Für einfachere Aufgaben wählen Sie Low aus, um ein schnelleres und kostengünstigeres Modell zu verwenden. Siehe Wähle ein Niveau des Aufwands.

ai_extract Der Präzisionsmodus ist jetzt allgemein verfügbar

19. August 2026

Du kannst jetzt den Präzisionsmodus für fortgeschrittene Extraktions-Workloads verwenden ai_extract , einschließlich mehrseitiger Dokumente, Schemata mit 50 oder mehr Feldern, viele extrahierte Elemente pro Dokument und komplexe bedingte Feldlogik. Siehe ai_extract Funktion.

Die Session-Wiederherstellung für serverlose Jobs befindet sich jetzt in der Beta

17. August 2026

Stelle die Python-Variablen und die Spark-Sitzung aus einem serverlosen Compute-Job in ein neues interaktives Notizbuch zurück, sodass du einen Fehler debuggen oder Ergebnisse erkunden kannst, ohne den Job erneut ausführen zu müssen. Azure Databricks erfasst automatisch einen Zustandssnapshot, wenn ein berechtigter Run fehlschlägt, 30 Minuten oder länger läuft oder abgebrochen wird, und behält ihn 7 Tage nach Abschluss des Runs. Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Siehe Sitzungswiederherstellung für serverlose Jobs.

Basisumgebungen werden jetzt auf Classic Compute (Beta) unterstützt.

17. August 2026

Man kann jetzt Basisumgebungen nutzen, um Python-Abhängigkeiten von Classic Computing zu verwalten. Du kannst von Databricks bereitgestellte Umgebungen oder benutzerdefinierte Arbeitsbereichsumgebungen verwenden. Siehe Abhängigkeiten verwalten mit Umgebungen.

Identitätsattribute in ABAC-Spaltenmaskierungsrichtlinien (Beta)

17. August 2026

Die Identitätsattribute befinden sich in der Beta-Phase. Sie können jetzt Bedingungen für Unity Catalog ABAC-Richtlinien zur Spaltenmaskierung definieren, die zusätzlich zur Gruppenzugehörigkeit auf Benutzer anhand von Attributen abzielen, die von Ihrem Identitätsanbieter synchronisiert wurden, wie department oder country. Die Funktionen has_identity_attribute_value und has_identity_attribute_tag_match werden in der WHEN-Klausel von Richtlinien für Spaltenmaskierung unterstützt.

Siehe Identitätsattribute.

Workiva-Stecker (Beta)

14. August 2026

Der Workiva-Connector ist jetzt in Lakeflow Connect in Beta verfügbar. Arbeitsbereichsadministratoren können den Zugriff auf dieses Feature über die Vorschauseite steuern.

Der Connector überträgt Auditaktivitäten, Nutzer und Rollen aus Ihrer Workiva-Organisation in Azure Databricks. Die Authentifizierung verwendet die Client-Zugangsdaten von Workiva OAuth2.

Siehe Workiva Connector.

Das Teilen verwalteter Eisberg-Tabellen ist jetzt allgemein verfügbar

14. August 2026

Das Teilen verwalteter Iceberg-Tabellen in Databricks-to-Databricks-Sharing und Open Sharing ist jetzt allgemein verfügbar. Anbieter können nun auch verwaltete Iceberg-Tabellen mit externen Iceberg-Kunden teilen. Siehe Hinzufügen von verwalteten Eisberg-Tabellen zu einer Freigabe und Lesen von shared verwalteten Eisberg-Tabellen.

Genie Code unterstützt Dateihochladungen

14. August 2026

Du kannst jetzt Dateien in Genie Code hochladen, um sie als Kontext für den aktuellen Chat zu verwenden. Siehe Dateien anhängen.

Die SQL-Alert-Aufgabe in Lakeflow Jobs ist jetzt standardmäßig für Arbeitsbereiche mit aktiviertem Compliance-Sicherheitsprofil verfügbar

13. August 2026

Die SQL-Alert-Aufgabe in Lakeflow Jobs unterstützt nun alle Compliance-Sicherheitsprofilstandards, die Azure Databricks unterstützt, und ist standardmäßig für Arbeitsbereiche mit aktiviertem Compliance-Sicherheitsprofil verfügbar.

Verwenden Sie die Aufgabe, um eine DATAbricks SQL-Warnung als Teil eines Lakeflow-Auftrags auszuwerten. Die Aufgabe gibt den Auswertungsstatus als Ausgabewert einer Aufgabe zurück, sodass nachgeschaltete Aufgaben auf das Ergebnis verzweigen können.

Siehe SQL-Warnungsaufgabe für Aufträge.

SendGrid-Anschluss (Beta)

13. August 2026

Der SendGrid-Connector ist jetzt in Lakeflow Connect in Beta verfügbar. Arbeitsbereichsadministratoren können den Zugriff auf dieses Feature über die Vorschauseite steuern.

Der Connector überträgt das SendGrid-Unterbenutzerverzeichnis und die IP-Zugriffsverwaltung für das Elternkonto und jeden Unterbenutzer in Azure Databricks. Die Authentifizierung verwendet einen SendGrid-Elternkonto-API-Schlüssel, der sowohl für die globale als auch für die EU-Datenresidenz-Endpunkte Unterstützung bietet.

Siehe SendGrid Connector.

Das Teilen von Daten hinter einer Firewall mit SecureConnect ist in der Regel verfügbar

13. August 2026

OpenSharing SecureConnect ist jetzt allgemein verfügbar. Anbieter können Daten aus Cloud-Speicher hinter einer Firewall oder einem privaten Endpunkt teilen, ohne das Netzwerk jedes Empfängers in eine Zulassungsliste aufnehmen zu müssen, und Empfänger greifen über ihr bestehendes OpenSharing-Setup auf die Freigaben zu. Siehe Freigeben von Daten hinter einer Firewall mit SecureConnect - und OpenSharing-Empfängerfirewallkonfiguration für SecureConnect.

SecureConnect wird standardmäßig für Anbieterkonten fortlaufend verfügbar gemacht. Siehe OpenSharing SecureConnect wird standardmäßig für alle Konten verfügbar sein.

Azure Databricks erweitert die SecureConnect-Netzwerkabrechnung auf mehr Gebührenarten und Zugriffsszenarien, einschließlich Gebühren für Empfänger. Siehe Erweiterte Netzwerkabrechnung für OpenSharing SecureConnect.

Gmail-Konnektor in Lakeflow Connect (Beta)

13. August 2026

Sie können jetzt Daten aus einem Gmail-Postfach in Azure Databricks mit dem verwalteten Gmail-Connector in Lakeflow Connect einschleusen. Der Connector erfasst Nachrichten, Labels, Entwürfe, Filter und Profildaten mithilfe eines Google-Dienstkontos und synchronisiert die Tabellen messages und message_labels inkrementell über die Gmail History API. Dieses Feature befindet sich in der Betaversion.

Siehe Gmail Connector.

Identitätsattribute (Beta)

13. August 2026

Die Identitätsattribute befinden sich in der Beta-Phase. Azure Databricks können neun von IdP-Quellen stammende Attribute wie Titel, Abteilung und Kostenstelle bei Kontobenutzern speichern, sodass sie in den Unity Catalog ABAC-Spaltenmaskierungsrichtlinien referenziert werden können. Kontoadministratoren stellen diese Attribute von ihrem Identitätsanbieter mittels automatischer Identitätsverwaltung oder Account SCIM 2.1 bereit und steuern mit der Identity Attribute Control List, welche Attribute geschrieben werden können.

Siehe Identitätsattribute.

Seite „Tags“ im Governance Hub (Beta)

13. August 2026

Die Tags-Seite im Governance Hub befindet sich jetzt in der Beta-Phase. Die Tags-Seite bietet eine zentrale Übersicht darüber, wie Tags in Ihrem Konto angewendet werden. Es fasst die geregelte Tag-Nutzung zusammen, zeigt aktuelle Tag-Zuweisungen und deren Quellen und bringt Empfehlungen vor, ungültige Tag-Werte zu korrigieren und Tags zu wichtigen Assets hinzuzufügen, denen diese fehlen.

Kontoadministratoren können den Governance Hub über die Seite " Vorschauen " der Kontokonsole aktivieren. Siehe Tags-Übersicht.

Google Gemini 3.7 Flash ist jetzt als von Databricks gehostetes Modell verfügbar

13. August 2026

Model Serving unterstützt nun Google Gemini 3.7 Flash als Databricks-gehostetes Modell. Sie können mit Foundation Model-APIs auf dieses Modell zugreifen.

Kunden sind dafür verantwortlich, ihre Einhaltung der geltenden Bedingungen sicherzustellen.

Geteilte Tabellen, die von Standardspeicher unterstützt werden, sind jetzt allgemein verfügbar

13. August 2026

OpenSharing-Unterstützung für Tabellen, die durch Standardspeicher gestützt werden, ist nun allgemein verfügbar und wird standardmäßig für Konten fortlaufend aktiviert. Anbieter können diese Tabellen mit beliebigen Empfängern teilen, ob offene oder Azure-Databricks-Empfänger, einschließlich solcher Empfänger, die klassische Compute-Ressourcen verwenden. Wenn die Funktion für dein Konto noch nicht standardmäßig aktiviert ist, kann ein Kontoadministrator sie in der Kontokonsole aktivieren.

Weitere Details zur Funktion finden Sie unter Einschränkungen und Freigaben erstellen für OpenSharing. Weitere Details zur Aktivierung finden Sie unter Freigabetabellen, die den Standardspeicher verwenden, werden standardmäßig für alle Konten aktiviert.

13. August 2026

Du kannst jetzt den general_access privaten Endpunkt nutzen, um Azure Databricks Arbeitsbereiche über eingehenden Private Link mit deiner eigenen URL (<my-custom-account-name>.azuredatabricks.net) zu erreichen. Ein einziger allgemeiner Zugriffsendpunkt kann Arbeitsbereiche und Ressourcen auf Kontoebene regionsübergreifend bedienen, und Sie können registrierte Endpunkte über kontextbasierten Ingress auf eine Zulassungsliste setzen. Siehe Eingehende private Verbindung für Arbeitsbereiche konfigurieren.

Geschäftskonzepte mit Pages (Beta) definieren

12. August 2026

Sie können Pages jetzt nutzen, um Geschäftsbegriffe, Abkürzungen und KPIs eine einheitliche geordnete Definition zu geben. Als Teil der Unity Catalog-Semantik bilden Pages die menschenmodellierte Schicht der Genie-Ontologie , auf die Genie One zurückgreift, um ihre Antworten zu ergründen. Siehe Seiten.

Benutzerdefinierte Trace-Ansichten im MLflow-Trace-Explorer befinden sich in der Beta

12. August 2026

Sie können jetzt benutzerdefinierte Trace-Ansichten im Azure Databricks MLflow Trace Explorer erstellen. Beschreiben Sie das gewünschte Layout in klarer Sprache, und Genie generiert eine wiederverwendbare Ansicht, die die Trace-Felder, Metriken und Feedback-Controls hervorhebt, die für Ihren Review-Workflow am relevantesten sind. Siehe Erstellen einer benutzerdefinierten Trace-Ansicht.

Der Google Search Console Connector ist in Beta verfügbar

12. August 2026

Der verwaltete Google Search Console Connector ist jetzt in der Beta in Databricks Lakeflow Connect verfügbar. Nutzen Sie es, um Suchleistungsdaten, Site-Metadaten und Sitemap-Informationen aus der Google Search Console in Azure Databricks zu übertragen.

Der Connector unterstützt tägliche und stündliche Suchanalyse-Dimensionen (Datum, Land, Gerät, Seite, Abfrage) sowie verifizierte Seiten und eingereichte Sitemaps. Die inkrementelle Datenaufnahme wird für alle Suchanalysetabellen unterstützt.

Amplitudenstecker (Beta)

12. August 2026

Der Amplitude-Connector in Lakeflow Connect befindet sich jetzt in der Beta-Phase. Importieren Sie Produktanalyse-Eventdaten zusammen mit Event-, Kohorten- und Annotationsmetadaten von Amplitude. Siehe Amplitudenstecker.

ERSETZEN DURCH-Flows für eigenständige Streaming-Tabellen (Beta)

11. August 2026

ERSETZEN DURCH-Flows sind jetzt für eigenständige Streaming-Tabellen in Beta verfügbar.

Verwenden Sie einen „REPLACE USING“-Flow, wenn Ihre Quelle aus einer Reihe von Teil-Snapshots besteht, die nach Spalten indiziert sind. Bei jedem Update ersetzt der Fluss alle Zeilen, die mit den angegebenen Schlüsselspalten übereinstimmen, und lässt alle anderen Zeilen unverändert. Eine Spalte SEQUENCE BY ordnet die Updates, sodass die höchste Reihenfolge für einen Schlüssel immer gewinnt, selbst wenn Updates nicht in der richtigen Reihenfolge eintreffen. REPLACE USING benötigt keinen Change-Data-Capture-Feed mit expliziten Einfügen-, Update- und Löschoperationen und keinen Primärschlüssel.

Siehe Partielle Snapshot-Ersetzung mit REPLACE USING-Flows anwenden.

Die ABAC-Richtlinien GRANT von Unity Catalog unterstützen in der Beta-Version weitere sicherheitsrelevante Typen

11. August 2026

ABAC-Richtlinien GRANT gewähren dynamisch Unity-Katalog-Privilegien an Securables, deren verwaltete Tags einer Bedingung entsprechen. Diese Richtlinien waren zuvor nur für Modelle verfügbar, unterstützen nun aber auch Modelldienste, Modellanbieter-Dienste, Model Context Protocol (MCP)-Dienste und Agentendienste. Alle unterstützten Typen befinden sich in der Beta.

Weitere Informationen finden Sie unter ABAC-Richtlinien GRANT (Beta).

READ METADATA-Berechtigung ist allgemein verfügbar (AV)

10. August 2026

Das PrivilegREAD METADATA ist jetzt allgemein im Unity-Katalog verfügbar.

READ METADATA bietet schreibgeschützte Einsicht in dieselben Metadaten, die dem Besitzer des Objekts oder einem Benutzer mit MANAGE zur Verfügung stehen, einschließlich sicherheitssensibler Informationen, die BROWSE nicht preisgibt, wie Berechtigungsvergaben, Zeilenfilter und Spaltenmaskierungen sowie ABAC-Richtlinien. Es ist für Nutzer gedacht, die Zugriffskontrollen inspizieren und debuggen, wie Sicherheitsprüfer, Daten-Governance-Teams und SREs.

Du kannst READ METADATA für eine Reihe von Objekttypen gewähren. Für die vollständige Liste der relevanten Objekttypen siehe READ METADATA.

Siehe METADATEN LESEN.

Notion-Konnektor (Beta)

10. August 2026

Der verwaltete Notion-Connector in Lakeflow Connect ist jetzt in der Beta verfügbar. Der Connector importiert Seiten, Datenquellen, Datenbanken, Blöcke, Kommentare und Benutzer von Notion in Azure Databricks. Siehe Notion-Stecker.

Koordinieren von kontinuierlichen Pipelines mit kontinuierlichen Jobs

10. August 2026

Sie können nun eine kontinuierliche Lakeflow-Pipeline mit einem kontinuierlichen Job ausführen. Wenn ein kontinuierlicher Job eine Pipeline orchestriert, bestimmt der Job den Ausführungsmodus, und die Pipeline kann Job-Level-Funktionen wie serverlosen Standard-Leistungsmodus und zusätzliche Benachrichtigungsziele verwenden. Databricks empfiehlt dieses Muster anstelle der integrierten Einstellung für kontinuierliche Pipelines, die jedoch weiterhin verfügbar bleibt.

Siehe Eine kontinuierliche Pipeline mit einem kontinuierlichen Auftrag ausführen und Eine Pipeline mit einem kontinuierlichen Auftrag kontinuierlich ausführen.

Eine Azure-Kapazitätsreservierungsgruppe für klassische Computeressourcen festlegen

10. August 2026

Sie können jetzt eine Azure-Kapazitätsreservierungsgruppe anvisieren, wenn Sie einen klassischen Cluster oder Instanzpool erstellen oder bearbeiten, indem Sie das neue capacity_reservation_group Feld in azure_attributesverwenden. Kapazitätsreservierungen garantieren die Rechenkapazität für eingeschränkte VM-Typen, einschließlich GPUs, die sonst aufgrund von Azure-Stockouts nicht starten könnten. Das Feld ist über die Clusters- und Instance Pools-APIs sowie die Azure Databricks SDKs auf Arbeitsbereichen verfügbar, die VNet-Injektionen verwenden.

Benachrichtigungssystemtabellen sind in der öffentlichen Vorschau verfügbar

10. August 2026

Das Schema system.alert befindet sich in der öffentlichen Vorschau. Dieses Schema enthält die Tabelle alerts , die die Konfiguration jeder Warnung aufzeichnet, und die Tabelle alert_evaluation_history , die eine Zeile pro Warnungsbewertung aufzeichnet. Nutzen Sie diese Tabellen, um Alarmdefinitionen zu prüfen, Bewertungstrends zu analysieren und Alert-Workloads in großem Umfang zu überwachen.

Siehe Referenz zu den Alert-Systemtabellen.

Automatisierungen für Tags (Beta)

7. August 2026

Tag-Automatisierungen befinden sich jetzt in der Beta-Phase. Eine Tag-Automatisierung weist verwaltete Tags den Unity Catalog-Tabellen oder -Volumes zu oder entfernt sie, die den von dir definierten Bedingungen entsprechen, sodass die Tags korrekt bleiben, wenn sich deine Daten und Metadaten ändern. Verwenden Sie sie, um vertrauenswürdige Daten zu zertifizieren, veraltete Daten als veraltet zu kennzeichnen, die Sensibilität von Spalten auf die Tabellenebene hochzustufen, Assets zu markieren, denen erforderliche Tags fehlen, und veraltete Tags zu bereinigen.

Du kannst eine Automatisierung erstellen, indem du Genie deine Regel in natürlicher Sprache beschreibst oder Bereich, Bedingungen und Aktion selbst ausfüllst. Das Speichern einer Automatisierung startet einen Testlauf, der die Assets aufzeichnet, auf die sie zutreffen würde, ohne Tags zuzuweisen.

Siehe Tag-Zuweisung automatisieren.

Datenfeed bei materialisierten Ansichten ändern (Beta)

7. August 2026

Sie können jetzt einen Änderungsdatenfeed aus einer materialisierten Ansicht lesen, die in einer Lakeflow-Pipeline oder in Databricks SQL erstellt wurde, mit Databricks Runtime 18 LTS oder höher. Nutzen Sie dies, um materialisierte Ansichtsänderungen auf Ziele außerhalb von Azure Databricks zu replizieren oder um eine Historie materialisierter Ansichtsänderungen für Audits und Berichterstattung zu führen. Materialisierte Ansichten verwenden einen automatischen Änderungsdatenfeed, sodass der Änderungsdatenfeed für jede materialisierte Ansicht mit aktivierter Zeilenverfolgung verfügbar ist, ohne jede materialisierte Ansicht konfigurieren zu müssen. Dieses Feature befindet sich in der Betaversion.

Siehe Lesen Sie einen Änderungsdatenfeed aus einer materialisierten Ansicht.

ai_search Funktion (Beta)

7. August 2026

Die ai_search() SQL-Funktion ruft Informationen aus einem oder mehreren KI-Suchindizes ab, die als Wissensquellen konfiguriert sind. Gegeben eine Abfrage in natürlicher Sprache, erzeugt die Funktion optimierte Suchanfragen, ruft Ergebnisse über Quellen hinweg ab und dedupliziert sie, ordnet sie nach Relevanz neu und liefert die relevantesten Dokumente zurück. Standardmäßig generiert es außerdem auf Grundlage dieser Dokumente eine quellenbasierte Antwort in natürlicher Sprache.

Verwenden Sie ai_search, um Betriebsdaten in großem Maßstab mit relevantem Kontext anzureichern, Batch-Pipelines für Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu erstellen oder Retrieval als Werkzeug für ein zusammengesetztes KI-System bereitzustellen. Dieses Feature befindet sich in der Betaversion.

Siehe ai_search Funktion.

Zerobus Ingest ist jetzt standardmäßig für Arbeitsbereiche mit dem Compliance-Sicherheitsprofil aktiviert

6. August 2026

Der Zerobus Ingest-Connector in Lakeflow Connect ist jetzt standardmäßig für Arbeitsbereiche mit aktiviertem Compliance-Sicherheitsprofil aktiviert. Siehe Zerobus Ingest-Übersicht.

JAR-Aufgaben auf serverloser Berechnung sind jetzt allgemein verfügbar

6. August 2026

Paketiere Scala- oder Java-Code als JAR und führe ihn als Aufgabe in einem Lakeflow-Job auf serverloser Rechenleistung aus, ohne Provisionierung oder Verwaltung von Clustern. Siehe JARs auf serverloser Rechenleistung erstellen und ausführen.

Die von Databricks verwalteten MCP-Connectors sind jetzt mit dem Unity AI Gateway (Beta) integriert

6. August 2026

Alle von Databricks verwalteten MCP-Connectoren für Genie One und Genie Code sind auf das Unity AI Gateway migriert. Dadurch werden von Databricks verwaltete Connectors unter Unity AI Gateway integriert, die zentrale Governance, Zugriffskontrollen und Sichtbarkeit neben Ihren anderen MCP-Servern und -Tools ermöglichen.

Benutzer müssen ihre Connectors erneut authentifizieren, um sie weiterhin mit Genie One und Genie Code zu verwenden. Eine Benachrichtigung in Genie fordert betroffene Nutzer auf, sich wieder zu verbinden.

„REPLACE USING“-Flows für Pipelines (Beta)

5. August 2026

„REPLACE USING“-Flows sind nun in Lakeflow-Pipelines in der Beta-Phase verfügbar.

Verwenden Sie einen „REPLACE USING“-Flow, wenn Ihre Quelle aus einer Reihe von Teil-Snapshots besteht, die nach Spalten indiziert sind. Bei jedem Update ersetzt der Fluss alle Zeilen, die mit den angegebenen Schlüsselspalten übereinstimmen, und lässt alle anderen Zeilen unverändert. Eine Spalte SEQUENCE BY ordnet die Updates, sodass die höchste Reihenfolge für einen Schlüssel immer gewinnt, selbst wenn Updates nicht in der richtigen Reihenfolge eintreffen. REPLACE USING benötigt keinen Change-Data-Capture-Feed mit expliziten Einfügen-, Update- und Löschoperationen und keinen Primärschlüssel.

Siehe Teilweises Ersetzen von Snapshots mit REPLACE USING-Flows.

Suchen und ersetzen Sie Text über Dateien hinweg

5. August 2026

Sie können jetzt Text in einem Azure Databricks Git-Ordner oder Declarative Automation Bundles-Projekt aus dem Suchfenster suchen und ersetzen. Siehe Suchen und Ersetzen in Dateien.

Genie One ist jetzt in Google Sheets verfügbar

5. August 2026

Du kannst Genie One jetzt direkt im Databricks Connector für Google Sheets verwenden. Abfragen Sie Ihre verwalteten Azure Databricks-Daten in natürlicher Sprache ab und importieren Sie die Ergebnisse als native Zeilen und Spalten in Google Sheets. Siehe Use Genie One in Google Sheets.

Genie One ist jetzt in Microsoft Excel verfügbar

5. August 2026

Du kannst Genie One jetzt direkt im Azure Databricks Excel Add-in verwenden. Abfragen Sie Ihre verwalteten Azure Databricks-Daten in natürlicher Sprache und importieren Sie die Ergebnisse als native Zeilen und Spalten in Microsoft Excel. Siehe Use Genie One in Microsoft Excel.

Unity AI Gateway ist jetzt allgemein verfügbar

4. August 2026

Das Unity AI Gateway ist jetzt allgemein verfügbar. Unity AI Gateway ist die Azure Databricks Governance-Lösung für Unternehmens-KI und Teil des Unity Catalog. Mit Unity AI Gateway können Sie:

  • Kontrollieren Sie, welche KI-Dienste Teams nutzen können.
  • Leiten und verwalten Sie den KI-Verkehr über Anbieter hinweg.
  • Verwalten Sie MCP-Server, um Zugriff und Kosten zu kontrollieren.
  • Überwachen Sie Nutzung, Kosten, Zugang und Herkunft von einem Ort aus.

Einige Funktionen, einschließlich Servicerichtlinien und Agentendienste, befinden sich weiterhin in der Beta-Phase.

Siehe KI-Governance mit Unity AI Gateway und KI-Governance-Leitfaden.

Die Freigabe von Delta-Tabellen mit aktivierten Iceberg-Lesezugriffen ist nun allgemein verfügbar

4. August 2026

Die Freigabe von Delta-Tabellen mit aktivierten Iceberg-Lesezugriffen ist nun allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützungsmatrix für Delta Lake-Features.

Das Teilen von Delta-Tabellen mit Löschvektoren und Spaltenzuordnung ist jetzt allgemein verfügbar

4. August 2026

Das Teilen von Delta-Tabellen mit aktivierten Löschvektoren oder aktivierter Spaltenzuordnung ist jetzt allgemein verfügbar. Siehe Tabellen mit Löschvektoren oder Spaltenzuordnung zu einer Freigabe hinzufügen.

SharePoint-Konnektor (GA)

4. August 2026

Der SharePoint-Connector in Lakeflow Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Siehe SharePoint Connector.

Formatiere AI/BI-Dashboard-Widget-Titel und Beschreibungen mit Rich Text

4. August 2026

Visualisierungs-Widget-Titel und -Beschreibungen unterstützen Rich-Text-Formatierung. Klicken Sie auf den Titel oder die Beschreibung eines Widgets, um eine Formatierungsleiste zu öffnen, in der Sie Textstil, Links und Tabellen anwenden oder direkt Markdown eingeben können.

Siehe Formatieren von Widget-Titel und Beschreibungen.

PagerDuty-Konnektor (Beta)

4. August 2026

Der verwaltete PagerDuty-Connector in Lakeflow Connect ist jetzt in der Beta verfügbar. Der Connector überträgt Incident-, On-Call-, Service- und Audit-Daten von PagerDuty in Azure Databricks. Siehe PagerDuty-Connector.

NetSuite-Anschluss (GA)

4. August 2026

Der verwaltete NetSuite-Connector in Lakeflow Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Der Connector ermöglicht es Ihnen, ERP- und Finanzdaten von Oracle NetSuite in Azure Databricks zu übertragen. Siehe NetSuite Connector.

Google Drive Connector (GA)

4. August 2026

Der Google Drive Connector in Lakeflow Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Siehe Google Drive-Connector.

Ganzseitiger Genie-Code ist jetzt allgemein verfügbar

4. August 2026

Der ganzseitige Genie-Code ist jetzt allgemein verfügbar. Die Vollbildansicht von Genie Code bietet eine Arbeitsumgebung wie eine Steuerzentrale, in der der aktive Chat prominent angezeigt wird, Notizbücher und Dateien daneben als Tabs geöffnet sind und Sie mehrere Chats parallel nutzen können. Beginne direkt in Genie Code und passe an, wie es mit Skills, Anweisungen und MCP-Servern funktioniert. Siehe Genie-Code für ganze Seite.

Wartungsupdates für Databricks Runtime (04.08.)

4. August 2026

Neue Wartungsupdates sind für unterstützte Databricks-Runtime-Versionen verfügbar. Zu diesen Updates gehören Fehlerkorrekturen, Sicherheitspatches und Leistungsverbesserungen. Einzelheiten dazu finden Sie unter:

Secrets im Unity Catalog sind allgemein verfügbar

3. August 2026

Secrets in Unity Catalog ist jetzt allgemein verfügbar. Sie können Geheimnisse als sichere Objekte im Unity Catalog speichern, steuern und darauf zugreifen. Ein Unity-Katalogschlüssel verwendet den Namespace der drei Ebenen (catalog.schema.secret) und unterliegt den Unity-Katalogrechten, sodass Sie dieselben Zugriffssteuerelemente und -überwachungen anwenden können, die Sie für andere Datenobjekte verwenden. Siehe Geheimnisse im Unity Catalog.

Organisiere deine Arbeit mit Räumen

3. August 2026

Du kannst jetzt Spaces verwenden, um deine Arbeit im Azure Databricks-Editor zu organisieren. Jeder Bereich ermöglicht es dir, dich auf einen bestimmten Ordner oder ein Projekt zu konzentrieren, während du deine offenen Tabs behältst, sodass du problemlos dort weitermachen kannst, wo du aufgehört hast.

Siehe Organisiere deine Arbeit mit Räumen.

Umgebungsvariablen für serverlose Jobs befinden sich in der Beta

3. August 2026

Umgebungsvariablen für serverlose Lakeflow-Jobs-Aufgaben befinden sich in der Beta. Sie können auf Jobebene benannte Umgebungsvariableneinträge definieren und für jede Aufgabe einen auswählen, um deployment-spezifische Konfigurationen an Ihren Anwendungscode zu übertragen. Ein Workspace-Administrator muss die Vorschau auf der Workspace-Vorschauseite aktivieren. Siehe Konfiguration von Umgebungsvariablen für serverlose Jobs.

Serverlose Rechenzugriffskontrolle ist jetzt allgemein verfügbar

3. August 2026

Serverlose Rechenzugriffskontrolle ist jetzt allgemein verfügbar. Workspace-Administratoren können steuern, wer serverlose Workloads über zwei integrierte serverlose Compute-Objekte ausführt: Default Interactive Compute (steuert den Zugriff auf Notebooks und Databricks Connect) und Default Automated Compute (steuert den Zugriff auf Jobs und Spark Declarative Pipelines auf Lakeflow). Alle Workspace-Nutzer haben standardmäßig Can Use auf beiden Objekten, sodass bestehende Workloads weiterhin ohne Änderungen ausgeführt werden.

Siehe Serverlose Rechenleistung verwalten.

Automatische Kostenzuordnung für materialisierte Ansichten und Streamingtabellen in Databricks SQL

3. August 2026

Aktualisierungen von materialisierten Ansichten und Streamingtabellen in Databricks SQL übernehmen jetzt benutzerdefinierte Tags aus der zugehörigen SQL-Warehouse-Umgebung. Diese Tags werden an Abrechnungsoberflächen wie system.billing.usage weitergegeben, wodurch eine korrekte Kostenzuordnung von Aktualisierungen materialisierter Ansichten und Streamingtabellen zum SQL-Quell-Warehouse ermöglicht wird. Siehe Attributkosten für das SQL-Lager mit benutzerdefinierten Tags.

MANAGE erfordert USE CATALOG oder USE SCHEMA am selben Objekt nicht mehr

3. August 2026

Das PrivilegMANAGE erfordert kein Nutzungsrecht (USE CATALOG oder USE SCHEMA) mehr für das Objekt, wobei MANAGE gewährt wird. Diese Änderung sorgt dafür, dass sich MANAGE im Hinblick auf die Objektbesitzverhältnisse konsistenter verhält.

Früher MANAGE trat bei einem Katalog oder Schema nur dann in Kraft, wenn man auch die entsprechenden Nutzungsrechte für dieses Objekt besaß. Sie benötigen weiterhin Nutzungsrechte für alle übergeordneten Container:

  • MANAGE Für einen Katalog sind keine Nutzungsberechtigungen erforderlich.
  • MANAGE auf einem Schema erfordert USE CATALOG auf dem übergeordneten Katalog, erfordert jedoch nicht mehr USE SCHEMA auf dem Schema.
  • MANAGE für eine Tabelle, Ansicht, ein Volume oder eine Funktion bleibt unverändert. Es erfordert weiterhin USE CATALOG für den übergeordneten Katalog und USE SCHEMA für das übergeordnete Schema.

Alle anderen Privilegien bleiben unbeeinflusst und erfordern weiterhin Nutzungsrechte als Voraussetzung, selbst für Benutzer mit MANAGE. Zum Beispiel erfordert das Abfragen einer Tabelle weiterhin SELECT für die Tabelle sowie USE CATALOG und USE SCHEMA für den übergeordneten Katalog und das Schema.

Wenn du MANAGE weitreichend gewährt hast, ohne auch die entsprechenden Nutzungsrechte zu gewähren, sind diese Berechtigungen nun aktiv, und deren Inhaber können das Objekt verwalten. Azure Databricks empfiehlt, bestehende MANAGE Zuschüsse zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie Ihren beabsichtigten Zugriff widerspiegeln.

Siehe Nutzungsrechtanforderungen für MANAGE.

Kostenlose Nutzung von Genie One und Genie Agents bis zum 31. Januar 2027 verlängert

3. August 2026

Die kostenlose Nutzung von Genie One und Genie Agents wird bis zum 31. Januar 2027 verlängert. Diese Aktion sollte ursprünglich am 31. Juli 2026 enden. Budgetkontrollen gelten während der Aktionszeit nicht für diese Produkte.

Die Aktion gilt ausschließlich für die Nutzung durch Nutzer. Service Principals sind ausgeschlossen, und ihre Nutzung von Genie One und Genie Agents wird weiterhin abgerechnet.

Genie Code ist nicht in der kostenlosen Nutzungsaktion enthalten. Jeder Genie-Code-Nutzer erhält weiterhin 150 kostenlose Databricks-Einheiten (DBUs) pro Monat, und die Nutzung darüber hinaus erhält bis zum 31. Januar 2027 einen 25% Aktionsrabatt. Der Aktionsrabatt wird zusammen mit den geltenden Rabatten für die Serverless Real-Time Inference SKU angewendet. Weitere Informationen zu Preisen finden Sie unter Azure Databricks Preise.

Um die kostenlose und abgerechnete Nutzung in den Abrechnungssystemtabellen zu verfolgen, siehe Überwachen und verstehen Sie Ihre Genie-Kosten.

Filter-Updates für das Azure Databricks Excel-Add-in

3. August 2026

Das Azure Databricks Excel-Add-in unterstützt jetzt kaskadierte Filter und den Zeichenfolgenabgleich ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Außerdem sind die LIKEFilter , NOT LIKE, IN, NOT IN, und ILIKE in der Filterliste nicht mehr verfügbar.

Siehe Importierte Daten filtern.

Aktualisieren Sie materialisierte Ansichten und Streaming-Tabellen, ohne den Pipeline-Besitzer von ABAC-Richtlinien auszunehmen

3. August 2026

Sie können nun eine pipeline-verwaltete materialisierte Ansicht oder Streaming-Tabelle aktualisieren, selbst wenn der Pipeline-Besitzer oder die Run-as-Identität einer attributbasierten Zugriffskontrollrichtlinie (ABAC) unterliegt.

Bisher erforderte die Aktualisierung einer von einer Pipeline verwalteten materialisierten Ansicht oder Streaming-Tabelle, dass der Pipeline-Besitzer oder die „Run-as“-Identität von allen anwendbaren ABAC-Richtlinien ausgenommen war. Diese Einschränkung wurde entfernt.

Wenn eine Pipeline eine materialisierte Ansicht oder eine Streaming-Tabelle aktualisiert, werden die Richtlinien anhand der Identität des Pipeline-Besitzers oder der „Run-as“-Identität evaluiert. Wenn Sie nicht möchten, dass die persistierten Daten maskiert oder gefiltert werden, fügen Sie den Pipeline-Besitzer oder die Run-as-Identität zur EXCEPT-Klausel der ABAC-Richtlinien hinzu, die allen Tabellen zugeordnet sind, die beim Aktualisieren der Pipeline gelesen werden. Verwenden Sie die TO Klausel, um anzugeben, welche Benutzer und Gruppen maskierte oder gefilterte Daten erhalten.

Siehe ABAC-Richtlinien zu materialisierten Ansichten und Streaming-Tabellen.

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