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Azure Databricks lanzó estas funciones y mejoras en agosto de 2026.
Note
Las versiones se publican por fases. Es posible que su cuenta de Azure Databricks no se actualice hasta una semana o más después de la fecha de lanzamiento inicial.
La tabla del sistema de eventos de canalización está en fase beta
31 de agosto de 2026
La pipeline_events tabla del sistema está en Beta. Esta tabla registra las entradas del registro de eventos de las canalizaciones de Lakeflow para las canalizaciones de su cuenta, y recopila transiciones del ciclo de vida, el progreso del flujo, métricas de calidad de los datos, errores y otros datos operativos en todas las canalizaciones y espacios de trabajo de una región. Utilízalo para consultar la actividad histórica de la oleoducción, crear alertas sobre fallos de la tubería y correlacionar el comportamiento de la tubería con otras tablas del sistema Lakeflow.
Consulta la referencia de la tabla del sistema de eventos de pipeline.
Restringir los secretos OAuth del principal de servicio a ámbitos específicos de API
29 de agosto de 2026
Ahora puedes restringir el secreto OAuth de un principal de servicio a ámbitos específicos de API, como sql o jobs, en lugar de a todas las APIs. Un token acuñado a partir de un secreto con alcance no puede superar esos ámbitos, lo que limita el impacto de un secreto filtrado. Consulte Autorizar el acceso del principal de servicio a Azure Databricks con OAuth.
Zhipu AI GLM 5.3 ahora disponible como modelo alojado en Databricks
29 de agosto de 2026
En Azure Databricks, GLM 5.3 está disponible como modelo alojado en Databricks en regiones de EE. UU. soportadas a través de ADI Services, proporcionados por Databricks. Este modelo de mezcla solo textual de expertos (MoE) soporta una ventana de contexto de hasta 1.048.576 tokens, hasta 65.536 tokens de salida, llamada a funciones, salida estructurada, codificación, uso de herramientas agentes y razonamiento siempre activo. Para configuración y acceso, consulta Servicios ADI.
Los clientes son responsables de garantizar su cumplimiento con los términos aplicables.
Capacidades de Unity Catalog (Beta)
28 de agosto de 2026
Ahora puedes publicar, gobernar y compartir habilidades de agente con Unity Catalog. Una habilidad es un objeto protegible de primera clase en Unity Catalog (catalog.schema.skill) que sigue la especificación SKILL.md, por lo que la registras una sola vez y controlas quién puede descubrirla, usarla y actualizarla con los mismos permisos, etiquetas y auditoría que protegen tus tablas. Los agentes de codificación descargan habilidades publicadas o las cargan en directo a través de MCP. Consulta qué son las habilidades del catálogo de Unity.
Versión de agosto de Lakeflow Designer
27 de agosto de 2026
La versión de agosto de Lakeflow Designer añade el operador Único, amplía los operadores Aggregate, Select y Python, y mejora la experiencia de canvas, vista previa e historial de versiones. Las siguientes actualizaciones ya están disponibles:
- Operador Unique: Usa el nuevo operador Unique para eliminar filas duplicadas, opcionalmente usando como clave un subconjunto de columnas y ordenando las filas para controlar qué fila duplicada se conserva. Consulte Unique.
-
Contar distintos: El operador de agregación ahora admite una función
COUNT DISTINCTpara contar los valores únicos de una columna. Véase Agregación. - Selección dinámica de columnas: El operador Select puede ahora elegir columnas dinámicamente por tipo de dato, patrón de nombre o fórmula, de modo que la salida se adapta a medida que cambia el esquema de entrada. Consulte Seleccionar.
-
Modo de vista previa de Python: El operador de Python puede ejecutar código diferente durante las previsualizaciones que durante las ejecuciones completas comprobando
config["is_preview"], así que puedes saltarte efectos secundarios como escrituras y notificaciones durante la previsualización. Consulta el modo de vista previa de Python. - Transmisión en tiempo real de la salida de Python: La salida del operador Python ahora se muestra en el panel de salida en tiempo real mientras se ejecuta, por lo que puedes ver los resultados antes de que finalice la ejecución. Consulta Python.
- Activa y desactiva operadores y grupos: Desactiva operadores individuales o grupos enteros para excluirlos de las ejecuciones, y luego actícalos de nuevo cuando los necesites. Ver Grupo.
- Resaltado de linaje del operador: Selecciona un operador para resaltar su linaje desde fuentes aguas arriba hasta sumideros aguas abajo en el lienzo. Consulta Operadores.
- Ejecutar todo: Ejecuta todos los operadores en la preparación de datos visuales a la vez con el nuevo botón Ejecutar todo . Consulte Ejecutar la preparación completa de datos visuales.
- Recuento exacto de filas para cada operador: Ahora puedes ver fácilmente el recuento exacto de filas para cada operador. Ejecuta un operador en modo Max para mostrar el recuento exacto de filas de salida debajo del operador en el lienzo. Consulta los resultados preliminares.
- Aplique los cambios de la tabla de resultados al lienzo como operadores: Filtre y transforme sus datos directamente en la tabla de salida. Después de renombrar, filtrar o insertar una columna en la tabla de salida, haz clic en Aplicar a lienzo para crear operadores que reproduzcan exactamente lo que hiciste en la tabla de resultados. Transforma los datos directamente en la tabla de resultados.
- Carga más valores de filtro: Cuando usas el operador Filtro, ahora puedes cargar más valores de una columna bajo demanda en lugar de solo una muestra. Consulte Filtro.
-
Menú de @mención para columnas y funciones: Escribe
@en un editor de expresiones para buscar las columnas de entrada del operador y las funciones SQL integradas, e insertar la que quieras. Ver Columnas personalizadas. - Diferencia visual en el lienzo en el historial de versiones: El historial de versiones ahora muestra una diferencia visual en el lienzo, destacando los operadores que se añadieron, eliminaron o cambiaron entre versiones. Consulta el historial de versiones.
Genie Code ya está disponible como tarea de Lakeflow Jobs (Beta)
27 de agosto de 2026
Ahora puedes ejecutar solicitudes con Genie Code como una tarea en un job de Lakeflow. Genie Code ejecuta tu prompt de forma autónoma. Puede leer los resultados de tareas anteriores e invocar herramientas según sea necesario. La tarea devuelve un enlace a la conversación resultante del Código Genio con su respuesta. Consulta la tarea de Código Genie para los trabajos.
Código Genie para tiempo de ejecución de IA (Vista previa pública)
27 de agosto de 2026
Utiliza Genie Code para desarrollar y solucionar cargas de trabajo de aprendizaje profundo en portátiles conectados a AI Runtime. Ahora, en Vista Previa Pública, genera código de entrenamiento distribuido, resuelve problemas de entorno y dependencias, y depura fallos de GPU y cargas de trabajo distribuidas. Consulta Usar Genie Code con entorno de ejecución de IA.
Compartir tablas Delta extranjeras con OpenSharing (Vista previa pública)
27 de agosto de 2026
Ahora puedes usar OpenSharing para compartir tablas Delta extranjeras, que son tablas de formato Delta registradas en un catálogo extranjero como OneLake, una metatienda Hive o AWS Glue. Los proveedores añaden tablas Delta extranjeras a un recurso compartido, y los destinatarios acceden a los datos compartidos en formato de solo lectura. Consulta Añadir tablas Delta externas a un recurso compartido y Leer datos de una tabla Delta externa compartida.
Zerobus Ingest en tablas de streaming ya está disponible de forma general
26 de agosto de 2026
La ingesta de datos en tablas de transmisión con Zerobus Ingest en Lakeflow Connect ya es de disponibilidad general. Escribir en una tabla de streaming funciona igual que escribir en una tabla Delta gestionada, con los mismos límites y cuotas. Consulte Crear o identificar la tabla de destino.
El texto de consulta ahora está enmascarado por defecto en las tablas del sistema y APIs
26 de agosto de 2026
Debido a que las sentencias SQL pueden contener información sensible, Azure Databricks ahora enmascara el texto de consulta en los siguientes lugares:
-
statement_textensystem.query.historydevuelve<REDACTED>. -
query_texten la API de Historial de Consultas y en la API de Consultas de Lista devuelve<REDACTED>. - Se omiten las claves de
request_paramsensystem.access.auditque contienen definiciones SQL.
Los administradores de la cuenta y los miembros del grupo de la databricks_pii_access cuenta pueden leer el texto de la consulta sin enmascarar. Para conceder acceso, un administrador de cuenta crea el grupo y añade miembros. Consulta Crear y gestionar el databricks_pii_access grupo. Para obtener más información sobre los campos enmascarados, consulte Acceder al texto de la instrucción enmascarada y Acceder a los parámetros de la solicitud enmascarados.
Zhipu AI GLM 5.3 Flash ahora disponible como modelo alojado en Databricks
26 de agosto de 2026
En Azure Databricks, GLM 5.3 Flash está disponible como modelo alojado en Databricks a través de ADI Services, proporcionados por Databricks. Este modelo multimodal nativo de mezcla de expertos (MoE) tiene 320 mil millones de parámetros en total y 18 mil millones de parámetros activos. Admite entrada de texto e imágenes, una ventana de contexto de 1 millón de tokens, razonamiento, programación y uso de herramientas por parte de agentes. Para configuración y acceso, consulta Servicios ADI.
Los clientes son responsables de garantizar su cumplimiento con los términos aplicables.
La aplicación de escritorio Genie One para macOS está en Beta
25 de agosto de 2026
La aplicación de escritorio Genie One está ahora en Beta. La app nativa de macOS abre Genie One en tu escritorio en lugar de en una pestaña del navegador, así que los usuarios empresariales pueden chatear con los datos en lenguaje natural, trabajar con sus hilos y documentos, y usar Genie Agents sin un navegador. Consulta Usar Genie One en escritorio.
ai_prep_search soporta texto plano y entrada de markdown (Beta)
25 de agosto de 2026
La ai_prep_search() función SQL ahora acepta texto plano y contenido de markdown STRING además de la salida estructurada VARIANT de ai_parse_document. Ahora puedes fragmentar y preparar el texto que ya tienes en forma de cadena para la indexación de AI Search y las canalizaciones de generación aumentada por recuperación (RAG), sin tener que pasarlo primero por el procesamiento de documentos.
Consulte la ai_prep_search función.
La pasarela de red privada está en Vista previa privada
24 de agosto de 2026
La pasarela de red privada está en Vista previa privada. Una pasarela de red privada conecta la computación serverless de Azure Databricks a recursos en tu VNet, sistemas locales e internet a través de una única pasarela gestionada, reutilizando tu configuración de conectividad de red (NCC) existente. Úsalo para una conectividad privada amplia sin incorporar cada recurso individualmente, para enrutar la salida serverless a través de tus propios dispositivos de seguridad para inspección de contenido, o para enviar salidas desde un conjunto estable de direcciones IP. Consulta la pasarela de red privada.
Conéctate a la app Databricks Genie en Microsoft Teams con la URL de tu espacio de trabajo (Vista previa pública)
24 de agosto de 2026
Cuando inicias sesión en la app Databricks Genie en Microsoft Teams, ahora puedes introducir la URL de tu espacio de trabajo en lugar de un nombre de host de servidor para conectarte a tu cuenta de Azure Databricks. Consulte la aplicación Databricks Genie en Microsoft Teams.
Los privilegios INSERT, UPDATE y DELETE están en versión beta
24 de agosto de 2026
Los privilegios INSERT, UPDATE y DELETE se encuentran en Beta en Unity Catalog. Estos privilegios son alternativas de privilegio mínimo a MODIFY que permiten conceder acceso de escritura a los datos de una tabla sin conceder también la capacidad de modificar su esquema ni otros metadatos.
Los privilegios requieren Databricks Runtime 18.1 o posterior.
Para obtener más información, consulte Privilegios DML granulares.
Monitoriza toda la actividad de IA con la tabla de trazados unificada (Beta)
21 de agosto de 2026
La tabla unificada de trazos está en Beta. Captura todas las solicitudes y respuestas de tus servicios Unity AI Gateway en una sola tabla del Catálogo Unity en formato OpenTelemetry, ofreciéndote un único lugar para monitorizar, depurar, asegurar y auditar toda la actividad de IA.
Consulta Supervisa toda la actividad de IA mediante la tabla unificada de rastreo.
Los repositorios de paquetes por defecto de Python son GA para pipelines Lakeflow y cómputo clásico
21 de agosto de 2026
La configuración de repositorios de paquetes Python por defecto está ahora generalmente disponible para pipelines Lakeflow y para computación clásica creada mediante la interfaz y la API. Los administradores de espacios de trabajo pueden establecer registros privados o autenticados como el estándar de estas cargas de trabajo. Consulta Configurar repositorios de paquetes por defecto.
Atributos de contexto en las políticas ABAC de enmascaramiento de columnas y filtrado de filas (Beta)
21 de agosto de 2026
Los atributos de contexto para las políticas de control de acceso basados en atributos (ABAC) están en Beta. Ahora puedes escribir condiciones de política ABAC para Unity Catalog que se dirijan al contexto de una petición, como qué aplicación OAuth está llamando (request.client_id) y si la solicitud se ejecuta en nombre de un usuario (request.is_on_behalf_of). Las funciones has_context_attribute y has_context_attribute_value son compatibles con la cláusula WHEN de las políticas de filtrado de filas y enmascaramiento de columnas.
Un uso común es restringir los datos que un agente lee en nombre de un usuario cuando se conecta a través de una aplicación OAuth registrada, mientras que el usuario puede seguir leyendo los datos completos cuando los consulta directamente en el espacio de trabajo.
Consulta funciones de atributos contextuales (Beta).
El modo rendimiento ahora se aplica a la visualización materializada y a las actualizaciones de tablas en streaming desde tareas de DBT
20 de agosto de 2026
La configuración del modo de rendimiento en el nivel de trabajo ahora se propaga a las actualizaciones de vistas materializadas y tablas de streaming activadas por tareas de dbt. Puedes poner estos trabajos en modo Standard para optimizar el coste, o mantener el modo Optimizado por rendimiento por defecto para un arranque más rápido. Anteriormente, las tareas de DBT siempre realizaban actualizaciones en modo optimizado para el rendimiento.
El modo estándar puede aumentar la latencia de inicio de refresco de menos de un minuto a cuatro o seis minutos a cambio de menores costes de cálculo. Este cambio solo afecta a los refrescos que se materializan como una vista materializada o tabla de streaming, por lo que la mayoría de los proyectos DBT, que crean tablas regulares, no se ven afectados.
Consulte Seleccionar un modo de rendimiento para las actualizaciones programadas.
Escribe los datos de nuevo en Azure Databricks desde Google Sheets
20 de agosto de 2026
El Databricks Connector para Google Sheets ahora permite volver a escribir datos de Google Sheets en una tabla de Unity Catalog. Puedes crear una tabla nueva o sobrescribir una tabla existente sin salir de Google Sheets. Consulta Escribir datos de nuevo en Azure Databricks desde Google Sheets.
El control de acceso basado en roles (RBAC) está generalmente disponible
19 de agosto de 2026
El control de acceso basado en roles (RBAC) está ahora disponible de forma general. RBAC permite a los usuarios asumir un rol en Azure Databricks. Cuando un usuario asume un rol, solo se aplican los permisos de ese rol, en lugar de los permisos acumulados del usuario. Esto permite el acceso exclusivo. Los usuarios deben asumir activamente un papel para acceder a datos sensibles, impidiéndoles acceder a ellos bajo su propia identidad y mezclar datos entre casos de uso, ensayos clínicos, proyectos o clientes.
Para habilitar RBAC, un administrador de cuenta debe activar la función a nivel de cuenta. Después, los administradores del área de trabajo lo habilitan en cada área de trabajo.
Consulte Control de acceso basado en rol (RBAC).
Elige un nivel de esfuerzo en Genie Code
19 de agosto de 2026
Ahora puedes establecer el nivel de esfuerzo de Genie Code para equilibrar la calidad de la respuesta y el coste. El automático (por defecto) te da las respuestas de mayor calidad. Para tareas más sencillas, selecciona Bajo para usar un modelo más rápido y de menor coste. Ver Seleccionar un nivel de esfuerzo.
ai_extract El modo de precisión está ahora generalmente disponible
19 de agosto de 2026
Ahora puedes usar ai_extract el modo de precisión para cargas de trabajo avanzadas de extracción, incluyendo documentos de varias páginas, esquemas con 50 o más campos, muchos elementos extraídos por documento y lógica de campos condicionales complejas. Consulte la ai_extract función.
La restauración de sesiones para trabajos serverless ya está en Beta
17 de agosto de 2026
Restaura las variables de Python y la sesión de Spark desde la ejecución de un trabajo de cómputo sin servidor en un nuevo notebook interactivo, para que puedas depurar un fallo o explorar los resultados sin volver a ejecutar el trabajo. Azure Databricks captura automáticamente una instantánea de estado cuando una ejecución elegible falla, dura 30 minutos o más, o se cancela, y la mantiene durante 7 días después de completar la ejecución. Esta característica se encuentra en su versión beta. Consulta Restauración de sesión para trabajos sin servidor.
Los entornos base ahora son compatibles con computación clásica (Beta)
17 de agosto de 2026
Ahora puedes usar entornos base para gestionar dependencias de Python en la computación clásica. Puedes usar entornos proporcionados por Databricks o entornos personalizados a nivel de espacio de trabajo. Consulta Gestionar dependencias usando entornos.
Atributos de identidad en las directivas de enmascaramiento de columnas de ABAC (Beta)
17 de agosto de 2026
Los atributos de identidad están en Beta. Ahora puedes escribir condiciones de las políticas de enmascaramiento de columnas ABAC para Unity Catalog dirigidas a usuarios según atributos sincronizados desde tu proveedor de identidad, como department o country, además de la pertenencia a grupos. Las funciones has_identity_attribute_value y has_identity_attribute_tag_match se admiten en la cláusula WHEN de las políticas de enmascaramiento de columnas.
Conector de Workiva (Beta)
14 de agosto de 2026
El conector Workiva ya está disponible en Lakeflow Connect en Beta. Los administradores del área de trabajo pueden controlar el acceso a esta característica desde la página Vistas previas .
El conector ingiere la actividad de auditoría, los usuarios y los roles desde tu organización de Workiva a Azure Databricks. La autenticación utiliza las credenciales del cliente Workiva OAuth2.
Consulta el conector Workiva.
El uso compartido de tablas Iceberg gestionadas ya está disponible de forma general
14 de agosto de 2026
El uso compartido de tablas Iceberg administradas en el uso compartido de Databricks a Databricks y en el uso compartido abierto ya está disponible de forma generalizada. Los proveedores ahora también pueden compartir tablas Iceberg gestionadas con clientes externos de Iceberg. Consulte Añadir tablas Iceberg administradas a un recurso compartido y Leer tablas Iceberg administradas compartidas.
Genie Code soporta subidas de archivos
14 de agosto de 2026
Ahora puedes subir archivos a Genie Code para usarlos como contexto en el chat actual. Consulta Adjuntar archivos.
La tarea de alerta SQL en Lakeflow Jobs ahora está disponible por defecto para los espacios de trabajo con el perfil de seguridad de cumplimiento activado
13 de agosto de 2026
La tarea de alerta SQL en Lakeflow Jobs ahora soporta todos los estándares de perfil de seguridad de cumplimiento que soporta Azure Databricks y está disponible por defecto para los espacios de trabajo con el perfil de seguridad de cumplimiento habilitado.
Use la tarea para evaluar una alerta de SQL de Databricks como parte de un trabajo de Lakeflow. La tarea devuelve su estado de evaluación como un valor de salida de la tarea, por lo que las tareas posteriores pueden ramificarse en función del resultado.
Consulte Tarea de alerta SQL para trabajos.
Conector de SendGrid (Beta)
13 de agosto de 2026
El conector SendGrid ya está disponible en Lakeflow Connect en versión Beta. Los administradores del área de trabajo pueden controlar el acceso a esta característica desde la página Vistas previas .
El conector ingiere el directorio de subusuarios de SendGrid y la actividad de gestión de acceso IP para la cuenta principal y cada subusuario en Azure Databricks. La autenticación utiliza una clave API de cuenta madre de SendGrid, con soporte tanto para los endpoints globales como para los de residencia de datos de la UE.
Consulta el conector SendGrid.
Compartir datos protegidos por un cortafuegos con SecureConnect ya está disponible de forma general
13 de agosto de 2026
OpenSharing SecureConnect ya está disponible de forma general. Los proveedores pueden compartir datos desde almacenamiento en la nube detrás de un cortafuegos o punto final privado sin añadir la red de cada destinatario a una lista de permisos, y los destinatarios acceden a los recursos compartidos usando su configuración OpenSharing existente. Consulte Uso compartido de datos detrás de un firewall con SecureConnect y Configuración del firewall de destinatarios de OpenSharing para SecureConnect.
SecureConnect está disponible por defecto para cuentas de proveedores de forma continua. Consulta OpenSharing SecureConnect estará disponible por defecto para todas las cuentas.
Azure Databricks está ampliando la facturación de red de SecureConnect a más tipos de cargos y escenarios de acceso, incluyendo cargos para los destinatarios. Consulta Ampliación de la facturación de redes para OpenSharing SecureConnect.
Conector de Gmail en Lakeflow Connect (Beta)
13 de agosto de 2026
Ahora puedes ingir datos de un buzón de Gmail en Azure Databricks usando el conector gestionado de Gmail en Lakeflow Connect. El conector ingiere mensajes, etiquetas, borradores, filtros y datos de perfil mediante una cuenta de servicio de Google, y sincroniza de forma incremental las tablas messages y message_labels a través de la API de historial de Gmail. Esta característica se encuentra en su versión beta.
Consulta el conector de Gmail.
Atributos de identidad (Beta)
13 de agosto de 2026
Los atributos de identidad están en Beta. Azure Databricks puede almacenar nueve atributos de origen IdP, como título, departamento y centro de costes, en los usuarios de la cuenta, para que puedan ser referenciados en las políticas de enmascaramiento de columnas ABAC del Unity Catalog. Los administradores de cuentas proporcionan estos atributos desde su proveedor de identidad mediante gestión automática de identidad o SCIM de cuentas 2.1, y utilizan la Lista de Control de Atributos de Identidad para determinar qué atributos pueden escribirse.
Página de etiquetas en Governance Hub (Beta)
13 de agosto de 2026
La página de etiquetas en Governance Hub está ahora en fase beta. La página de Etiquetas ofrece una vista centralizada de cómo se aplican las etiquetas en toda tu cuenta. Resume el uso regulado de etiquetas, muestra asignaciones recientes de etiquetas y sus fuentes, y destaca recomendaciones para corregir valores inválidos de etiquetas y añadir etiquetas a activos importantes que los carecen.
Los administradores de cuentas pueden habilitar el Centro de gobernanza desde la página De vista previa de la consola de la cuenta. Ver resumen de etiquetas.
Google Gemini 3.7 Flash ahora disponible como modelo alojado en Databricks
13 de agosto de 2026
Model Serving ahora soporta Google Gemini 3.7 Flash como modelo alojado en Databricks. Puede acceder a este modelo mediante las API de Foundation Model.
Los clientes son responsables de garantizar su cumplimiento con los términos aplicables.
La posibilidad de compartir tablas basadas en almacenamiento predeterminado ya está disponible de forma general.
13 de agosto de 2026
El soporte para OpenSharing para tablas respaldadas por almacenamiento por defecto está ahora generalmente disponible y se habilita por defecto para cuentas de forma progresiva. Los proveedores pueden compartir estas tablas con cualquier destinatario, ya sea Open o Azure Databricks, incluidos los destinatarios que usan cómputo clásico. Si la función aún no está activada por defecto para tu cuenta, un administrador de cuenta puede activarla en la consola de cuentas.
Para obtener más información sobre la función, consulta Limitaciones y Crear recursos compartidos para OpenSharing. Para obtener más detalles sobre la activación, consulta El uso compartido de tablas respaldadas por el almacenamiento predeterminado se habilitará de forma predeterminada para todas las cuentas.
Acceso entre espacios de trabajo para serverless (Beta)
13 de agosto de 2026
Ahora puedes controlar el tráfico de red serverless entre los espacios de trabajo de Azure Databricks. Los administradores de la cuenta utilizan el acceso entre espacios de trabajo para definir qué espacios de trabajo de origen pueden acceder a un espacio de trabajo (entrada) y a qué espacios de trabajo de destino pueden enviar tráfico las cargas de trabajo sin servidor de un espacio de trabajo (salida). El tráfico fluye solo cuando tanto las reglas de salida del espacio de trabajo de origen como las reglas de entrada del espacio de trabajo de destino lo permiten. Consulta Acceso entre espacios de trabajo.
Acceso mediante URL personalizada a espacios de trabajo mediante Private Link entrante (Beta)
13 de agosto de 2026
Ahora puedes usar el general_access endpoint privado para acceder a los espacios de trabajo de Azure Databricks a través de Private Link entrante con tu URL personalizada (<my-custom-account-name>.azuredatabricks.net). Un único punto de acceso general puede dar servicio a área de trabajo y recursos en el nivel de cuenta en todas las regiones, y puedes incluir en la lista de permitidos los puntos de acceso registrados mediante el control de acceso de entrada basado en el contexto. Consulte Configurar Private Link de entrada para área de trabajo.
Defina conceptos de negocio con Pages (Beta)
12 de agosto de 2026
Ahora puedes usar Pages para dar a términos empresariales, acrónimos e KPIs una única definición gobernada. Como parte de la semántica del Catálogo Unity, las Páginas forman la capa modelada por humanos de la Ontología del Genio en la que el Genio Uno se basa para fundamentar sus respuestas. Consulte Páginas.
Las vistas de trazas personalizadas en el explorador de trazas de MLflow están en fase beta
12 de agosto de 2026
Ahora puedes crear vistas de trazos personalizadas en el explorador de trazas MLflow de Azure Databricks. Describe el diseño que quieres en lenguaje sencillo y Genie genera una vista reutilizable que muestra los campos de trazo, métricas y controles de feedback más relevantes para tu flujo de trabajo de revisión. Consulte Crear una vista de seguimiento personalizada.
El conector de Google Search Console está disponible en Beta
12 de agosto de 2026
El conector gestionado de Google Search Console ya está disponible en versión Beta en Lakeflow Connect de Databrick. Úsalo para integrar datos de rendimiento de búsqueda, metadatos del sitio e información del mapa del sitio desde Google Search Console en Azure Databricks.
El conector soporta dimensiones de análisis de búsqueda diarias y horarias (fecha, país, dispositivo, página, consulta), así como sitios verificados y mapas de sitios enviados. La ingestión incremental está soportada para todas las tablas de análisis de búsqueda.
Conector Glean en Lakeflow Connect (Beta)
12 de agosto de 2026
Ahora puedes ingir datos de Glean en Azure Databricks usando el conector gestionado de Glean en Lakeflow Connect. El conector ingiere información de uso a nivel de empresa para búsqueda, Asistente y agentes, junto con los atajos (go links) definidos en tu despliegue de Glean, usando un token de API de cliente de Glean. Esta característica se encuentra en su versión beta.
Consulte conector de Glean.
Conector de amplitud (Beta)
12 de agosto de 2026
El conector Amplitude en Lakeflow Connect está ahora en fase beta. Ingiere datos de eventos de analítica de producto junto con metadatos de eventos, cohortes y anotaciones de Amplitude. Ver conector de amplitud.
Flujos REPLACE USING para tablas de streaming independientes (Beta)
11 de agosto de 2026
Los flujos REPLACE USING ya están disponibles para tablas de streaming independientes en Beta.
Utilice un flujo REPLACE USING cuando la fuente sea una serie de instantáneas parciales identificadas por una columna. En cada actualización, el flujo reemplaza todas las filas que coinciden con las columnas clave especificadas y deja todas las demás filas sin cambios. Una columna ordena las actualizaciones, así que la secuencia más alta para una clave siempre gana, incluso cuando las SEQUENCE BY actualizaciones llegan fuera de orden. REPLACE USING no requiere un flujo de captura de datos de cambios con operaciones explícitas de inserción, actualización y eliminación, y tampoco requiere una clave primaria.
Consulte Aplicar la sustitución de instantáneas parciales con flujos REPLACE USING.
Las políticas ABAC GRANT de Unity Catalog soportan tipos más seguros en Beta
11 de agosto de 2026
Las políticas ABAC GRANT otorgan dinámicamente privilegios de Unity Catalog a los objetos protegibles cuyas etiquetas gobernadas cumplen una condición. Estas políticas antes solo estaban disponibles para modelos, pero ahora también soportan servicios de modelo, servicios de proveedor de modelo, servicios del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y servicios de agentes. Todos los tipos soportados están en Beta.
Para más información, consulte las políticas de ABAC GRANT (Beta).
READ METADATA El privilegio está disponible de forma general
10 de agosto de 2026
El READ METADATA privilegio ya está disponible de forma general en Unity Catalog.
READ METADATA proporciona visibilidad de solo lectura sobre los mismos metadatos disponibles para el propietario del objeto o un usuario con MANAGE, incluyendo información sensible a la seguridad que BROWSE no expone, como concesiones de privilegios, filtros de fila y máscaras de columna, y políticas ABAC. Está destinado a usuarios que inspeccionan y depuran controles de acceso, como auditores de seguridad, equipos de gobernanza de datos y SREs.
Puedes conceder READ METADATA en una variedad de tipos de objetos. Para la lista completa de tipos de objetos aplicables, véase READ METADATA.
Consulta READ METADATA.
Conector de Notion (Beta)
10 de agosto de 2026
El conector gestionado de Notion en Lakeflow Connect ya está disponible en versión Beta. El conector ingiere páginas, fuentes de datos, bases de datos, bloques, comentarios y usuarios de Notion en Azure Databricks. Consulta el conector Notion.
Orqueste canalizaciones continuas con trabajos continuos
10 de agosto de 2026
Ahora puede ejecutar una canalización continua de Lakeflow con un trabajo continuo. Cuando una tarea continua organiza un canal de procesamiento, la tarea determina el modo de ejecución y el canal de procesamiento puede usar funciones de la tarea, como el modo de rendimiento Estándar sin servidor y destinos de notificación adicionales. Databricks recomienda este patrón en lugar de la configuración continua integrada de la canalización, que no se está eliminando.
Consulte Ejecutar una canalización continua con un trabajo continuo y Ejecutar una canalización continuamente con un trabajo continuo.
Elegir como destino un grupo de reserva de capacidad de Azure para proceso clásico
10 de agosto de 2026
Ahora puedes dirigir un grupo de reservas de capacidad de Azure cuando crees o editas un clúster clásico o un pool de instancias, usando el nuevo capacity_reservation_group campo en azure_attributes. Las reservas de capacidad garantizan capacidad de cálculo para tipos de máquinas virtuales restringidas, incluidas las GPUs, que de otro modo podrían no iniciarse debido a la falta de stock en Azure. El campo está disponible a través de las API de clústeres y grupos de instancias y los SDK de Azure Databricks en áreas de trabajo que utilizan inyección de VNet.
Las tablas del sistema de alertas están en la Vista Previa Pública
10 de agosto de 2026
El system.alert esquema está en Vista Previa Pública. Este esquema contiene la alerts tabla, que registra la configuración de cada alerta, y la alert_evaluation_history tabla, que registra una fila por cada evaluación de alerta. Utiliza estas tablas para auditar definiciones de alertas, analizar tendencias de evaluación y monitorizar las cargas de trabajo de alertas a gran escala.
Consulta la referencia de tablas del sistema de alertas.
Automatizaciones de etiquetas (Beta)
7 de agosto de 2026
Las automatizaciones de etiquetas ya están en Beta. Una automatización de etiquetas asigna o elimina etiquetas gobernadas en las tablas o volúmenes del Catálogo de Unity que cumplen con las condiciones que defines, de modo que las etiquetas permanezcan precisas a medida que cambian tus datos y metadatos. Úselos para certificar datos fiables, marcar como obsoletos los datos desactualizados, consolidar la sensibilidad de las columnas en una categoría de nivel de tabla, marcar los activos a los que les faltan etiquetas obligatorias y limpiar etiquetas obsoletas.
Puedes crear una automatización describiendo tu regla a Genie en lenguaje natural, o completando tú mismo el alcance, las condiciones y la acción. Guardar una automatización inicia una simulación, que registra los activos con los que coincidiría sin asignarles ninguna etiqueta.
Consulta Automatizar asignación de etiquetas.
Cambiar la fuente de datos en vistas materializadas (Beta)
7 de agosto de 2026
Ahora puede leer una fuente de datos de cambios desde una vista materializada que se crea en una canalización Lakeflow o en Databricks SQL, usando Databricks Runtime 18 LTS o superior. Úsalo para replicar cambios materializados en vistas a destinos fuera de Azure Databricks, o para mantener un historial de cambios materializados en vistas para auditoría e informes. Las vistas materializadas usan flujo automático de datos de cambio, por lo que el flujo de datos de cambio está disponible para cualquier vista materializada con seguimiento de filas activado, sin configurar cada vista materializada. Esta característica se encuentra en su versión beta.
Consulte Leer una fuente de datos de cambios de una vista materializada.
ai_search función (Beta)
7 de agosto de 2026
La ai_search() función SQL recupera información de uno o más índices de búsqueda de IA configurados como fuentes de conocimiento. Dada una consulta en lenguaje natural, la función genera consultas de búsqueda optimizadas, recupera y desduplica resultados entre fuentes, los reclasifica por relevancia y devuelve los documentos más relevantes. Por defecto, también sintetiza una respuesta fundamentada en lenguaje natural sobre esos documentos.
Utilice ai_search para enriquecer los datos operativos con contexto relevante a gran escala, crear canalizaciones por lotes de generación aumentada por recuperación (RAG) o exponer la recuperación como herramienta a un sistema de IA compuesta. Esta característica se encuentra en su versión beta.
Consulte la ai_search función.
Zerobus Ingest ahora está activado por defecto para los espacios de trabajo con el perfil de seguridad de cumplimiento
6 de agosto de 2026
El conector Zerobus Ingest en Lakeflow Connect ahora está habilitado por defecto para espacios de trabajo con el perfil de seguridad de cumplimiento activado. Consulta la visión general de Zerobus Ingest.
Las tareas JAR en cómputo sin servidor ya están disponibles de forma general
6 de agosto de 2026
Empaquetar código Scala o Java como JAR y ejecutarlo como tarea en un Lakeflow Job en computación serverless, sin provisionar ni gestionar clústeres. Consulta Crear y ejecutar JARs en computación sin servidor.
Los conectores MCP gestionados por Databricks están ahora integrados con Unity AI Gateway (Beta)
6 de agosto de 2026
Todos los conectores MCP gestionados por Databricks para Genie One y Genie Code han migrado al Unity AI Gateway. Esto incorpora los conectores gestionados por Databricks bajo Unity AI Gateway, permitiendo una gobernanza centralizada, controles de acceso y visibilidad junto con tus otros servidores y herramientas MCP.
Los usuarios deben volver a autenticar sus conectores para poder seguir usándolos con Genie One y Genie Code. Una notificación en Genie solicita a los usuarios que se reconecten.
Flujos REPLACE USING para canalizaciones (Beta)
5 de agosto de 2026
Los flujos REPLACE USING ya están disponibles en las canalizaciones de Lakeflow en Beta.
Utilice un flujo REPLACE USING cuando la fuente sea una serie de instantáneas parciales identificadas por una columna. En cada actualización, el flujo reemplaza todas las filas que coinciden con las columnas clave especificadas y deja todas las demás filas sin cambios. Una columna ordena las actualizaciones, así que la secuencia más alta para una clave siempre gana, incluso cuando las SEQUENCE BY actualizaciones llegan fuera de orden. REPLACE USING no requiere un flujo de captura de datos de cambios con operaciones explícitas de inserción, actualización y eliminación, y tampoco requiere una clave primaria.
Consulte Reemplazo parcial de instantáneas con flujos REPLACE USING.
Buscar y reemplazar texto entre archivos
5 de agosto de 2026
Ahora puedes buscar y reemplazar texto entre archivos en una carpeta Git de Azure Databricks o en un proyecto Declarative Automation Bundles desde el panel de búsqueda. Consulta Buscar y reemplazar entre archivos.
Genie One ya está disponible en Google Sheets
5 de agosto de 2026
Ahora puedes usar Genie One directamente en el Databricks Connector para Google Sheets. Consulta tus datos gobernados de Azure Databricks en lenguaje natural e importa los resultados en Google Sheets como filas y columnas nativas. Consulta Usar Genie One en Google Sheets.
Genie One ya está disponible en Microsoft Excel
5 de agosto de 2026
Ahora puedes usar Genie One directamente en el complemento Azure Databricks Excel. Consulta tus datos gobernados de Azure Databricks en lenguaje natural e importa los resultados a Microsoft Excel como filas y columnas nativas. Consulta Usar Genie One en Microsoft Excel.
Unity AI Gateway ya está disponible de forma general
4 de agosto de 2026
Unity AI Gateway ya está disponible de forma general. Unity AI Gateway es la solución de gobernanza de Azure Databricks para IA empresarial, parte de Unity Catalog. Con Unity AI Gateway puedes:
- Controla qué servicios de IA pueden usar los equipos.
- Enruta y gestiona el tráfico de IA entre proveedores.
- Gobernar los servidores MCP para controlar el acceso y los costes.
- Monitoriza el uso, el coste, el acceso y la ascendencia desde un solo lugar.
Algunas capacidades, incluidas las políticas de servicio y los servicios de agente, permanecen en Beta.
Consulta la gobernanza de la IA con Unity AI Gateway y la guía de gobernanza de la IA.
Compartir tablas Delta con lecturas Iceberg activadas está ahora generalmente disponible
4 de agosto de 2026
El uso compartido de tablas Delta con Iceberg reads habilitado ya está disponible de forma general. Consulte Matriz de compatibilidad de características de Delta Lake.
El uso compartido de tablas Delta con vectores de eliminación y mapeo de columnas ya está disponible de forma general
4 de agosto de 2026
El uso compartido de tablas Delta con vectores de eliminación o asignación de columnas habilitados ya está disponible de forma general. Consulte Añadir tablas con vectores de eliminación o asignación de columnas a un recurso compartido.
Conector de SharePoint (GA)
4 de agosto de 2026
El conector SharePoint en Lakeflow Connect ahora está disponible en general. Consulte conector de SharePoint.
Formatea los títulos y descripciones de widgets de paneles de IA/BI con texto enriquecido
4 de agosto de 2026
Los títulos y descripciones de widgets de visualización soportan formato de texto enriquecido. Haz clic en el título o descripción de un widget para abrir una barra de herramientas de formato, donde puedes aplicar estilo de texto, enlaces y tablas, o escribir markdown directamente.
Consulta Dar formato a los títulos y descripciones de los widgets.
Conector de PagerDuty (Beta)
4 de agosto de 2026
El conector PagerDuty gestionado en Lakeflow Connect ya está disponible en versión Beta. El conector ingiere datos de incidentes, de guardias, de servicio y de auditoría de PagerDuty a Azure Databricks. Consulta el conector PagerDuty.
Conector de NetSuite (GA)
4 de agosto de 2026
El conector NetSuite gestionado en Lakeflow Connect está ahora disponible de forma general. El conector te permite incorporar datos ERP y financieros de Oracle NetSuite en Azure Databricks. Consulta el conector NetSuite.
Conector de Google Drive (GA)
4 de agosto de 2026
El conector de Google Drive en Lakeflow Connect ya está disponible en general. Consulte Conector de Google Drive.
Código Genie a página completa está ahora disponible de forma general
4 de agosto de 2026
Código Genie a página completa está ahora disponible de forma general. Código Genie a página completa es una experiencia de centro de mando donde el chat activo aparece de forma destacada, los cuadernos y archivos se abren como pestañas junto a él, y puede ejecutar varios chats en paralelo. Empieza a trabajar directamente desde Genie Code y personaliza cómo funciona con habilidades, instrucciones y servidores MCP. Consulta página completa Genie Code.
Actualizaciones de mantenimiento en tiempo de ejecución de Databricks (04/08)
4 de agosto de 2026
Hay nuevas actualizaciones de mantenimiento disponibles para las versiones admitidas de Databricks Runtime. Estas actualizaciones incluyen correcciones de errores, revisiones de seguridad y mejoras de rendimiento. Para obtener detalles, consulte:
- Databricks Runtime 18 LTS
- Databricks Runtime 18.2
- Databricks Runtime 18.1
- Databricks Runtime 17.3 LTS
- Databricks Runtime 16.4 LTS
- Databricks Runtime 15.4 LTS
- Databricks Runtime 14.3 LTS
- Databricks Runtime 13.3 LTS
Los secretos de Unity Catalog son de disponibilidad general
3 de agosto de 2026
El catálogo Secrets in Unity está ahora disponible de forma general. Puedes almacenar, gobernar y acceder a secretos como objetos seguros en el Catálogo de Unity. Un secreto de catálogo de Unity usa el espacio de nombres de tres niveles (catalog.schema.secret) y se rige por privilegios de catálogo de Unity, por lo que puede aplicar los mismos controles de acceso y auditoría que usa para otros recursos de datos. Consulte Secretos en el catálogo de Unity.
Organice su trabajo con espacios
3 de agosto de 2026
Ahora puedes usar espacios para organizar tu trabajo en el editor de Azure Databricks. Cada espacio te permite centrarte en una carpeta o proyecto específico mientras conservas las pestañas abiertas, para que puedas retomar fácilmente donde lo dejaste.
Consulta Organiza tu trabajo con espacios.
Las variables de entorno para trabajos sin servidor están en Beta
3 de agosto de 2026
Las variables de entorno para las tareas de Lakeflow Jobs sin servidor están en Beta. Puedes definir entradas de variables de entorno nombradas a nivel de trabajo y seleccionar una para cada tarea para pasar la configuración específica del despliegue al código de tu aplicación. Un administrador de espacio de trabajo debe habilitar la vista previa desde la página de Previsualizaciones del espacio de trabajo. Consulta Configurar variables de entorno para trabajos sin servidor.
El control de acceso a cómputo sin servidor está ahora disponible de forma general
3 de agosto de 2026
El control de acceso a computación sin servidor está ahora generalmente disponible. Los administradores del espacio de trabajo pueden controlar quién ejecuta cargas de trabajo sin servidor mediante dos objetos integrados de cómputo sin servidor: Computación interactiva predeterminada (controla el acceso a cuadernos y Databricks Connect) y Computación automatizada predeterminada (controla el acceso a trabajos y a las canalizaciones declarativas de Spark en Lakeflow). Todos los usuarios del espacio de trabajo tienen por defecto Can Use en ambos objetos, por lo que las cargas de trabajo existentes continúan ejecutándose sin cambios.
Consulta Administrar la computación sin servidor.
Atribución automática de costos para vistas materializadas y tablas de streaming en Databricks SQL
3 de agosto de 2026
Las actualizaciones de vistas materializadas y tablas de streaming en Databricks SQL ahora heredan etiquetas personalizadas del entorno de almacén SQL que las contiene. Estas etiquetas se propagan a superficies de facturación como system.billing.usage, lo que permite una atribución adecuada de los costes de las actualizaciones de vistas materializadas y tablas de streaming al almacén SQL de origen. Consulte Costos de atributos en SQL Warehouse con etiquetas personalizadas.
MANAGE ya no requiere USE CATALOG ni USE SCHEMA en el mismo objeto
3 de agosto de 2026
El MANAGE privilegio ya no requiere un privilegio de uso (USE CATALOG o USE SCHEMA) sobre el objeto donde MANAGE se concede. Este cambio hace MANAGE que se comporte de forma más coherente con la propiedad del objeto.
Anteriormente, MANAGE en un catálogo o esquema solo se aplicaba si también poseías los privilegios de uso apropiados sobre ese objeto. Aún necesitas privilegios de uso en cualquier contenedor padre:
-
MANAGEen un catálogo no necesita privilegios de uso. -
MANAGEen un esquema requiereUSE CATALOGen el catálogo principal, pero ya no requiereUSE SCHEMAen el esquema. -
MANAGEen una tabla, la vista, el volumen o la función no cambia. Sigue requiriendoUSE CATALOGen el catálogo principal yUSE SCHEMAen el esquema principal.
Todos los demás privilegios no se ven afectados y aún requieren privilegios de uso como requisitos previos, incluso para usuarios con MANAGE. Por ejemplo, consultar una tabla sigue requiriendo SELECT en la tabla, además de USE CATALOG y USE SCHEMA en el catálogo padre y el esquema padre.
Si concediste MANAGE de forma amplia sin conceder también los privilegios de uso correspondientes, esos beneficios ahora están activos y los poseedores pueden gestionar el objeto. Azure Databricks recomienda auditar las subvenciones existentes MANAGE para confirmar que reflejan el acceso que pretendes.
Consulte Requisitos de privilegio de uso para MANAGE.
Uso gratuito de Genie One y Genie Agents se extiende hasta el 31 de enero de 2027
3 de agosto de 2026
El uso gratuito de Genie One y Genie Agents se extiende hasta el 31 de enero de 2027. Esta promoción estaba prevista para finalizar el 31 de julio de 2026. Los controles presupuestarios no se aplican a estos productos durante el periodo promocional.
La promoción cubre únicamente el uso por parte de los usuarios. Las entidades de servicio quedan excluidas, y el uso que hacen de Genie One y agentes de Genie se seguirá facturando.
El Código Genie no está incluido en la promoción de uso gratuito. Cada usuario de Código Genie sigue recibiendo 150 unidades Databricks (DBUs) gratuitas al mes, y el uso superior a esa franquicia recibe un descuento promocional de 25% hasta el 31 de enero de 2027. El descuento promocional se combina con los descuentos aplicables en el SKU de inferencia en tiempo real sin servidor. Para obtener más información sobre los precios, consulte precios de Azure Databricks.
Para hacer un seguimiento del uso gratuito y facturado en las tablas del sistema de facturación, consulta Monitorizar y entender tu coste de Genie.
Actualizaciones de filtro para el complemento Azure Databricks Excel
3 de agosto de 2026
El complemento de Excel de Azure Databricks ahora admite filtros en cascada y la comparación de cadenas sin distinción entre mayúsculas y minúsculas. Además, los LIKEfiltros , NOT LIKE, IN, NOT IN, y ILIKE ya no están disponibles en la lista de filtros.
Actualizar las visualizaciones materializadas y las tablas de streaming sin eximir al propietario de la canalización de las directivas ABAC
3 de agosto de 2026
Ahora puedes refrescar una vista materializada o una tabla de streaming gestionada por un pipeline, incluso cuando el propietario del pipeline o la identidad de ejecución estén sujetos a una política de control de acceso basado en atributos (ABAC).
Anteriormente, actualizar una vista materializada o una tabla de streaming que gestiona una canalización requería que el propietario de la canalización o la identidad de ejecución estuviera exento de cualquier directiva ABAC aplicable. Esa limitación se ha quitado.
Cuando una canalización actualiza una vista materializada o una tabla de flujo, las directivas se evalúan en función de la identidad del propietario de la canalización o de la identidad de ejecución. Si no quiere que los datos almacenados se enmascaren ni se filtren, añada el propietario de la canalización o la identidad de ejecución a la cláusula EXCEPT de las directivas ABAC asociadas a todas las tablas que se leen durante la actualización de la canalización. Use la TO cláusula para especificar qué usuarios y grupos reciben datos enmascarados o filtrados.
Consulta las políticas de ABAC sobre vistas materializadas y tablas de streaming.