Août 2026

Azure Databricks a publié ces fonctionnalités et améliorations en août 2026.

La table du système des événements de pipeline est en version Bêta

31 août 2026

La pipeline_events table système est en version bêta. Cette table enregistre les entrées du journal d’événements des pipelines Lakeflow pour les pipelines de votre compte, capturant les transitions du cycle de vie, la progression du flux, les métriques de qualité des données, les erreurs et d’autres données opérationnelles à travers tous les pipelines et espaces de travail d’une région. Utilisez-le pour interroger l’activité historique du pipeline, créer des alertes sur les défaillances de pipeline et corréler le comportement du pipeline avec d’autres tables du système Lakeflow.

Voir la référence de la table du système des événements de pipeline.

Restreignez les secrets OAuth du principal de service à des champs d’API spécifiques

29 août 2026

Vous pouvez désormais restreindre le secret OAuth d’un principal de service à des champs d’API spécifiques, tels que sql ou jobs, au lieu de toutes les API. Un jeton frappé à partir d’un secret à portée de contrôle ne peut pas dépasser ces portées, ce qui limite l’impact d’un secret divulgué. Consultez Autoriser l'accès principal de service pour Azure Databricks avec OAuth.

Zhipu AI GLM 5.3 désormais disponible en tant que modèle hébergé sur Databricks

29 août 2026

Sur Azure Databricks, GLM 5.3 est disponible en tant que modèle hébergé sur Databricks dans les régions américaines prises en charge via ADI Services, fournis par Databricks. Ce modèle mixte uniquement textuel d’experts (MoE) supporte une fenêtre de contexte allant jusqu’à 1 048 576 jetons, jusqu’à 65 536 jetons de sortie, l’appel de fonctions, la sortie structurée, le codage, l’utilisation d’outils agents et le raisonnement toujours activé. Pour la configuration et l’accès, voir les services ADI.

Les clients sont responsables de la conformité avec les conditions applicables.

Compétences du catalogue Unity (Bêta)

28 août 2026

Vous pouvez désormais publier, gouverner et partager les compétences d’agent avec Unity Catalog. Une compétence est un Unity Catalog sécurisé de première classe (catalog.schema.skill) qui suit la spécification SKILL.md, donc vous l’enregistrez une fois et contrôlez qui peut la découvrir, l’utiliser et la mettre à jour avec les mêmes permissions, tags et audits qui protègent vos tables. Les agents de programmation téléchargent des compétences publiées ou les chargent en direct via MCP. Voir le support des compétences dans Unity Gateway.

Surveiller et plafonner les coûts des fournisseurs externes

28 août 2026

Unity Gateway peut désormais suivre et limiter les dépenses sur des fournisseurs de modèles externes, tels qu’Amazon Bedrock et Azure AI Foundry, et pas seulement sur les modèles fournis par Azure Databricks. Si votre organisation a déjà des engagements de capacité directement avec un fournisseur, Unity Gateway devient le point unique pour suivre cette utilisation et imposer des limites de dépenses entre équipes et cas d’usage. Pour l’activer, activez Dépenses de modèle externe dans les budgets (Bêta) sur la page Aperçu de la console de compte, puis sélectionnez Inclure l’utilisation de modèle externe lorsque vous créez un budget porté au type de ressource Unity Gateway.

Voir Inclure l’utilisation des modèles externes.

Sortie d’août du Lakeflow Designer

27 août 2026

La version d’août de Lakeflow Designer ajoute l’opérateur Unique, étend les opérateurs Aggregate, Select et Python, et améliore l’expérience canvas, preview et historique des versions. Les mises à jour suivantes sont maintenant disponibles :

• Opérateur unique : Utilisez le nouvel opérateur Unique pour supprimer les lignes dupliquées, en choisissant éventuellement un sous-ensemble de colonnes et en ordonnant les lignes pour contrôler quel doublon est conservé. Voir Unique.
• Comptage distinct : L’opérateur Aggregate prend désormais en charge une COUNT DISTINCT fonction pour compter les valeurs uniques dans une colonne. Voir Agrégat.
• Sélection dynamique des colonnes : L’opérateur Select peut désormais choisir dynamiquement les colonnes par type de données, motif de nom ou formule, de sorte que la sortie s’adapte au fur et à mesure que le schéma d’entrée change. Voir Sélectionner.
• Mode aperçu Python : L’opérateur Python peut exécuter un code différent lors des prévisualisations que lors des exécutions complètes en vérifiant config["is_preview"], ce qui permet de sauter des effets secondaires comme les écritures et notifications lors de l’aperçu. Voir le mode de prévisualisation Python.
• Sortie Python en continu : La sortie de l’opérateur Python s’affiche désormais en continu dans le volet de sortie pendant son exécution, ce qui vous permet de voir les résultats avant la fin de l’opération. Voir Python.
• Activez et désactivez les opérateurs et groupes : désactivez des opérateurs individuels ou des groupes entiers pour les exclure des exécutions, puis réactivez-les lorsque vous en aurez besoin. Voir Groupe.
• Mise en évidence de la lignée de l’opérateur : Sélectionnez un opérateur pour mettre en évidence sa lignée depuis les sources en amont jusqu’aux puits en aval sur la toile. Consultez Opérateurs.
• Exécuter tout : Exécutez tous les opérateurs de la préparation visuelle des données en même temps avec le nouveau bouton Exécuter tout . Voir Exécuter la préparation complète des données visuelles.
• Nombre exact de lignes pour chaque opérateur : Vous pouvez désormais facilement voir le nombre exact de lignes pour chaque opérateur. Exécutez un opérateur en mode maximal pour afficher sous celui-ci le nombre exact de lignes de sortie dans la zone de travail. Consultez les résultats de l’aperçu.
• Appliquer les modifications du tableau de résultats au canevas en tant qu’opérateurs : filtrez et transformez vos données directement dans le tableau de sortie. Après avoir renommé, filtré ou inséré une colonne dans la table de sortie, cliquez sur Appliquer à la toile pour créer des opérateurs qui reproduisent exactement ce que vous avez fait dans la table des résultats. Voir les données de transformation directement dans le tableau des résultats.
• Chargez plus de valeurs de filtre : Lorsque vous utilisez l’opérateur Filtre, vous pouvez désormais charger davantage de valeurs d’une colonne à la demande au lieu de seulement un échantillon. Voir Filtre.
• Menu de mentions @ pour les colonnes et fonctions : Tapez @ un éditeur d’expressions pour rechercher les colonnes d’entrée de l’opérateur et les fonctions SQL intégrées, puis insérez celle que vous souhaitez. Voir Colonnes personnalisées.
• Différenciation visuelle de la toile dans l’historique des versions : L’historique des versions affiche désormais une différence visuelle sur la toile, mettant en évidence les opérateurs qui ont été ajoutés, supprimés ou modifiés entre les versions. Voir l’historique des versions.

Genie Code est désormais disponible en tant que tâche Lakeflow Jobs (Bêta)

27 août 2026

Vous pouvez désormais exécuter des prompts avec Genie Code en tant que tâche dans un job Lakeflow. Genie Code exécute votre invite de façon autonome. Il peut lire les sorties des tâches en amont et appeler des outils selon les besoins. La tâche renvoie un lien vers la conversation Genie Code résultante avec sa réponse. Voir la tâche Genie Code pour les emplois.

Code Genie pour l’exécution IA (Aperçu public)

27 août 2026

Utilisez Genie Code pour développer et résoudre les problèmes liés à des charges de travail d’apprentissage profond dans des notebooks connectés à AI Runtime. Désormais en Aperçu public, il génère du code d’entraînement distribué, résout les problèmes d’environnement et de dépendances, et débogue les défaillances GPU et de charges de travail distribuées. Voir Utiliser du code Genie avec l’exécution IA.

Partagez des tables Delta étrangères avec OpenSharing (Aperçu public)

27 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser OpenSharing pour partager des tables Delta étrangères, qui sont des tables au format Delta enregistrées dans un catalogue étranger tel que OneLake, un métastore Hive ou AWS Glue. Les fournisseurs ajoutent des tables Delta étrangères à un partage, et les destinataires accèdent aux données partagées en lecture seule. Voir Ajouter des tables Delta étrangères à un partage et Lire les données dans une table Delta étrangère partagée.

L’ingestion Zerobus dans les tables de streaming est désormais en disponibilité générale

26 août 2026

L’ingestion dans les tables de streaming avec Zerobus Ingest dans Lakeflow Connect est désormais généralement disponible. Écrire sur une table de streaming fonctionne de la même manière que sur une table Delta gérée, avec les mêmes limites et quotas. Voir Créer ou identifier la table cible.

Le texte de requête est désormais masqué par défaut dans les tables système et les API

26 août 2026

Parce que les instructions SQL peuvent contenir des informations sensibles, Azure Databricks masque désormais le texte de requête aux endroits suivants :

• statement_text dans system.query.history renvoie <REDACTED>.
• query_text dans l’API Query History et l’API List Queries retourne <REDACTED>.
• Les clés d’entrée request_paramssystem.access.audit contenant des définitions SQL sont omises.

Les administrateurs de compte et les membres du databricks_pii_access groupe de compte peuvent lire le texte de requête non masqué. Pour accorder l’accès, un administrateur de compte crée le groupe et ajoute des membres. Voir Créer et gérer le databricks_pii_access groupe. Pour plus de détails sur les champs masqués, voir Accéder au texte masqué de l’instruction et Accéder aux paramètres masqués de la requête.

Zhipu AI GLM 5.3 Flash est désormais disponible sur Unity Gateway

26 août 2026

Sur Azure Databricks, Zhipu AI GLM 5.3 Flash est disponible via les services ADI avec gouvernance unifiée via Unity Gateway, pour le raisonnement multimodal, le codage et les charges de travail agentiques. Accéder-y via la même API gouvernée que les autres modèles, avec des permissions centralisées, des garde-fous, des contrôles de dépenses et de l’observabilité, et des modèles de commutateurs sans changer de code applicatif.

Les clients sont responsables de la conformité avec les conditions applicables.

Pour la configuration et l’accès, voir les services ADI.

Les polices ABAC GRANT sont généralement disponibles pour les modèles et services

31 août 2026

Les politiques ABAC GRANT pour les modèles, les services modèles, les services fournisseurs de modèles, les services du protocole de contexte modèle (MCP) et les services d’agent sont désormais généralement disponibles. Ces politiques accordent dynamiquement des privilèges du catalogue Unity aux objets sécurisés dont les balises gouvernées correspondent à une condition, au lieu d’accorder des privilèges individuellement à chaque objet. Voir les politiques ABACGRANT.

L’application de bureau Genie One pour macOS est en version bêta

25 août 2026

L’application de bureau Genie One est maintenant en version Bêta. L’application native macOS ouvre Genie One sur votre bureau au lieu d’un onglet navigateur, permettant aux utilisateurs professionnels de discuter avec les données en langue naturelle, de travailler avec leurs threads et documents, et d’utiliser Genie Agents sans navigateur. Voir Utiliser Genie One sur ordinateur.

ai_prep_search prend en charge le texte brut et la saisie markdown (Beta)

25 août 2026

La ai_prep_search() fonction SQL accepte désormais du texte brut et du contenu marqué STRING en plus de la sortie structurée VARIANT de ai_parse_document. Vous pouvez désormais fragmenter et préparer le texte que vous possédez déjà comme chaîne pour les pipelines d’indexation et de génération augmentée par recherche IA (RAG), sans passer d’abord par l’analyse analytique des documents.

Consultez Fonction ai_prep_search.

Unity Gateway prend désormais en charge le débit provisionné

24 août 2026

Gouverner le trafic à débit provisionné (PT) via Unity Gateway, en mettant les modèles PT sous les mêmes contrôles d’accès, suivi d’usage, limites de fréquence, journalisation des charges utiles et garde-fous que les autres trafics modélistes.

Consultez la gouvernance IA avec Unity AI Gateway.

La passerelle réseau privée est en Aperçu privé

24 août 2026

La passerelle réseau privée est en aperçu privé. Une passerelle de réseau privé connecte les ressources de calcul serverless d’Azure Databricks aux ressources de votre réseau virtuel (VNet), aux systèmes locaux et à Internet par le biais d’une passerelle gérée unique, en réutilisant votre configuration existante de connectivité réseau (NCC). Utilisez-le pour une connectivité privée large sans intégrer chaque ressource individuellement, pour acheminer la sortie sans serveur via vos propres appliances de sécurité pour l’inspection du contenu, ou pour envoyer une sortie depuis un ensemble stable d’adresses IP. Voir passerelle réseau privée.

Connectez-vous à l’application Databricks Genie dans Microsoft Teams avec l’URL de votre espace de travail (Aperçu public)

24 août 2026

Lorsque vous vous connectez à l’application Databricks Genie dans Microsoft Teams, vous pouvez désormais entrer l’URL de votre espace de travail au lieu d’un nom d’hôte serveur pour vous connecter à votre compte Azure Databricks. Consultez l’application Databricks Genie dans Microsoft Teams.

Les autorisations INSERT, UPDATE et DELETE sont en bêta

24 août 2026

Les privilèges INSERT, UPDATE et DELETE sont en version bêta dans Unity Catalog. Ces privilèges sont des alternatives MODIFY de privilège minimal qui permettent d’accorder un accès en écriture aux données d’une table sans aussi permettre de modifier son schéma ou d’autres métadonnées.

Ces privilèges nécessitent Databricks Runtime 18.1 ou supérieur.

Pour plus de détails, voir Privilèges DML à grain fin.

Surveillez toute l’activité de l’IA avec la table de trace unifiée (Bêta)

21 août 2026

La table de trace unifiée est en version Bêta. Il capture toutes les requêtes et réponses de vos services Unity Gateway dans une seule table du catalogue Unity au format OpenTelemetry, vous offrant un seul endroit pour surveiller, déboguer, sécuriser et auditer toute activité d’IA.

Voir Surveiller toute l’activité de l’IA à l’aide de la table de traces unifiée.

Les dépôts par défaut de paquets Python sont GA pour les pipelines Lakeflow et le calcul classique

21 août 2026

La configuration des dépôts de paquets Python par défaut est désormais généralement disponible pour les pipelines Lakeflow et pour le calcul classique créé via l’interface utilisateur et l’API. Les administrateurs d’espace de travail peuvent définir des registres privés ou authentifiés comme norme par défaut pour ces charges de travail. Voir Configurer les dépôts de paquets par défaut.

Attributs de contexte dans les politiques ABAC de masquage de colonne et de filtrage des lignes (version bêta)

21 août 2026

Les attributs contextuels pour les politiques de contrôle d’accès basés sur les attributs (ABAC) sont en version Bêta. Vous pouvez désormais écrire des conditions de politique ABAC pour Unity Catalog qui ciblent le contexte d’une requête, comme quelle application OAuth appelle (request.client_id) et si la requête s’exécute au nom d’un utilisateur (request.is_on_behalf_of). Les fonctions has_context_attribute et has_context_attribute_value sont prises en charge dans la clause WHEN des stratégies de filtrage des lignes et de masquage des colonnes.

Une utilisation courante consiste à restreindre les données qu’un agent lit au nom d’un utilisateur lorsqu’il se connecte via une application OAuth enregistrée, tandis que l’utilisateur peut toujours lire l’intégralité des données lorsqu’il les interroge directement dans l’espace de travail.

Voir Fonctions d’attribut contextuelles (Bêta).

Le mode performance s’applique désormais aux actualisations de la vue matérialisée et aux actualisations de tables en streaming issues des tâches DBT

20 août 2026

Le paramètre du mode de performance au niveau du travail s’applique désormais aussi aux actualisations des vues matérialisées et des tables de streaming déclenchées par des tâches dbt. Vous pouvez mettre ces tâches en mode Standard pour optimiser le coût, ou garder le mode par défaut Optimisé en performance pour un démarrage plus rapide. Auparavant, les tâches dbt effectuaient toujours des actualisations en mode optimisé pour les performances.

Le mode standard peut augmenter la latence au démarrage de l’actualisation, la faisant passer de moins d’une minute à quatre à six minutes, en contrepartie de coûts de calcul plus faibles. Ce changement n’affecte que les actualisations qui se matérialisent sous forme de vue matérialisée ou de table en streaming, donc la plupart des projets DBT, qui génèrent des tables régulières, ne sont pas affectés.

Consultez Sélectionner un mode de performances pour les actualisations planifiées.

Réécrire les données sur Azure Databricks depuis Google Sheets

20 août 2026

Le Databricks Connector pour Google Sheets vous permet désormais d’écrire des données de Google Sheets dans une table Unity Catalog. Vous pouvez créer une table ou remplacer une table existante sans quitter Google Sheets. Voir Écrire les données vers Azure Databricks depuis Google Sheets.

Le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) est généralement disponible

19 août 2026

Le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) est désormais généralement disponible. RBAC permet aux utilisateurs d’assumer un rôle dans Azure Databricks. Lorsqu’un utilisateur assume un rôle, seules les permissions de ce rôle s’appliquent, et non les permissions accumulées de l’utilisateur. Cela permet un accès exclusif. Les utilisateurs doivent assumer activement un rôle pour accéder aux données sensibles, les empêchant ainsi d’y accéder sous leur propre identité et de mélanger les données entre cas d’utilisation, essais cliniques, projets ou clients.

Pour activer RBAC, un administrateur de compte doit activer la fonctionnalité au niveau du compte. Les administrateurs de l’espace de travail l’activent ensuite dans chaque espace de travail.

Consultez le contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC).

Choisissez un niveau d’effort dans Genie Code

19 août 2026

Vous pouvez désormais définir le niveau d’effort pour Genie Code afin d’équilibrer qualité de réponse et coût. Auto (par défaut) vous donne les réponses de la plus haute qualité. Pour des tâches plus simples, sélectionnez Faible pour utiliser un modèle plus rapide et moins coûteux. Voir Sélectionner un niveau d’effort.

ai_extract Le mode de précision est désormais généralement disponible

19 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser ai_extract le mode précision pour des charges de travail d’extraction avancées, y compris des documents multi-pages, des schémas avec 50 champs ou plus, de nombreux éléments extraits par document, et une logique complexe des champs conditionnels. Consultez Fonction ai_extract.

La restauration de session pour les jobs serverless est maintenant en version bêta

17 août 2026

Restaurez les variables Python et la session Spark d’un travail de calcul serverless dans un nouveau notebook interactif, afin de pouvoir déboguer une défaillance ou explorer les résultats sans relancer le travail. Azure Databricks capture automatiquement un instantané d’état lorsqu’une exécution éligible échoue, dure 30 minutes ou plus, ou est annulée, et la conserve pendant 7 jours après la fin de l’exécution. Cette fonctionnalité est en version bêta. Consultez Restauration de session pour les tâches serverless.

Les environnements de base sont désormais pris en charge sur le calcul classique (Bêta)

17 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser des environnements de base pour gérer les dépendances Python sur le calcul classique. Vous pouvez utiliser des environnements fournis par Databricks ou des environnements de travail personnalisés. Voir Gérer les dépendances à l’aide d’environnements.

Attributs d’identité dans les stratégies de masquage de colonnes ABAC (bêta)

17 août 2026

Les attributs d’identité sont en version bêta. Vous pouvez désormais écrire, dans Unity Catalog, des conditions de stratégie de masquage de colonne ABAC qui ciblent les utilisateurs en fonction d’attributs synchronisés à partir de votre fournisseur d’identité, tels que department ou country, en plus de leur appartenance à un groupe. Les fonctions has_identity_attribute_value et has_identity_attribute_tag_match sont prises en charge dans la clause WHEN des stratégies de masquage de colonnes.

Voir attributs d’identité.

Connecteur Workiva (Bêta)

14 août 2026

Le connecteur Workiva est désormais disponible dans Lakeflow Connect en version Bêta. Les administrateurs d’espace de travail peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité à partir de la page Aperçus .

Le connecteur intègre l’activité d’audit, les utilisateurs et les rôles de votre organisation Workiva dans Azure Databricks. L’authentification utilise les identifiants client Workiva OAuth2.

Voir connecteur Workiva.

Le partage de tables Iceberg gérées est désormais généralement disponible

14 août 2026

Le partage de tables Iceberg gérées dans le partage Databricks vers Databricks et le partage ouvert est désormais en disponibilité générale. Les fournisseurs peuvent désormais également partager des tables Iceberg gérées avec des clients Iceberg externes. Consultez Ajouter des tables Iceberg managées à un partage et Lire des tables Iceberg managées partagées.

Genie Code prend en charge le téléchargement de fichiers

14 août 2026

Vous pouvez maintenant télécharger des fichiers sur Genie Code pour les utiliser comme contexte pour le chat en cours. Voir Joindre fichiers.

La tâche d’alerte SQL dans Lakeflow Jobs est désormais disponible par défaut pour les espaces de travail avec le profil de sécurité conformité activé

13 août 2026

La tâche d’alerte SQL dans Lakeflow Jobs prend désormais en charge toutes les normes de profil de sécurité de conformité prises en charge par Azure Databricks et est disponible par défaut pour les espaces de travail avec le profil de sécurité de conformité activé.

Utilisez la tâche pour évaluer une alerte Databricks SQL dans le cadre d’un travail Lakeflow. La tâche renvoie son état d’évaluation sous la forme d’une valeur de sortie de la tâche, afin que les tâches suivantes puissent orienter leur exécution en fonction du résultat.

Consultez la section Tâche d’alerte SQL pour les travaux.

Routage intelligent : Réduisez les coûts de l’IA en orientant chaque tâche vers le bon modèle

13 août 2026

Smart Routing (Beta) choisit automatiquement le bon modèle et le bon harnais d’agent pour chaque tâche, en fonction de la complexité, des autorisations et du budget. Il déplace le travail de routine vers des modèles à moindre coût et réserve les modèles frontières aux problèmes difficiles, chaque décision de routage étant visible et auditable. Smart Routing fonctionne avec Claude Code et Codex lorsque vous les passez via Omnigent ou ucode, et reroute à la fois sur des modèles propriétaires et ouverts. Seul Omnigent peut effectuer un routage entre des chaînes d’outils de codage, et pas seulement entre des modèles. Lors de tests de référence internes, il a atteint un niveau de qualité comparable à celui des meilleurs modèles tout en réduisant le coût global des tâches de plus de 30 %.

Voir Smart Routing pour les agents de codage.

Bloquer ou expurger les données sensibles dans les requêtes et réponses

13 août 2026

La Garde de Détection de Données Sensibles (Bêta) détecte les données sensibles structurées (telles que les numéros de sécurité sociale, les numéros de carte bancaire, les IBAN et les numéros de téléphone) et bloque soit l’interaction, soit expurge les valeurs correspondantes en place. La détection est déterministe (expressions régulières plus sommes de contrôle et mots-clés contextuels, sans modèle évaluateur), elle ajoute donc moins de 50 ms pour une conversation de 100 tours et restitue le même résultat à chaque fois. Pour l’utiliser, activez l’aperçu amélioré de la passerelle Unity sur la page des Aperçus de la console de compte.

Cette version inclut également les améliorations suivantes :

• Les interactions bloquées retournent désormais une réponse HTTP 200 standard avec la raison du blocage, au lieu d’une erreur 4xx, donc les agents de codage qui envoient l’historique ne redéclenchent pas le même bloc à chaque tour.
• Les garde-fous intégrés de type « LLM as a judge » peuvent désormais évaluer une fenêtre des tours récents de la conversation, ou l’ensemble de l’historique de la conversation, au lieu du seul dernier message.
• Une nouvelle vue du flux d’exécution montre l’ordre dans lequel les garde-fous sont exécutés, de bout en bout.

Voir Détecter les données sensibles avec une politique de service.

Connecteur SendGrid (Beta)

13 août 2026

Le connecteur SendGrid est désormais disponible dans Lakeflow Connect en version Bêta. Les administrateurs d’espace de travail peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité à partir de la page Aperçus .

Le connecteur ingère le répertoire des sous-utilisateurs SendGrid et l’activité de gestion d’accès IP pour le compte parent et chaque sous-utilisateur dans Azure Databricks. L’authentification utilise une clé API de compte parent SendGrid, avec une prise en charge des points de terminaison de résidence des données dans le monde et dans l’EU.

Voir connecteur SendGrid.

Le partage de données derrière un pare-feu avec SecureConnect est généralement disponible

13 août 2026

OpenSharing SecureConnect est désormais généralement disponible. Les fournisseurs peuvent partager des données depuis un stockage cloud derrière un pare-feu ou un point de terminaison privé sans ajouter le réseau de chaque destinataire à une liste d’autorisation, et les destinataires accèdent aux partages via leur configuration OpenSharing existante. Consultez Partager des données derrière un pare-feu avec SecureConnect et Configuration du pare-feu du destinataire OpenSharing pour SecureConnect.

SecureConnect est disponible par défaut pour les comptes fournisseurs de façon continue. Voir OpenSharing : SecureConnect sera disponible par défaut pour tous les comptes.

Azure Databricks étend la facturation réseau SecureConnect à davantage de types de frais et de scénarios d’accès, y compris des frais pour les destinataires. Voir Facturation réseau élargie pour OpenSharing SecureConnect.

Connecteur Gmail dans Lakeflow Connect (Bêta)

13 août 2026

Vous pouvez désormais ingérer des données d’une boîte aux lettres Gmail dans Azure Databricks en utilisant le connecteur Gmail géré dans Lakeflow Connect. Le connecteur ingère les messages, les libellés, les brouillons, les filtres et les données de profil à l’aide d’un compte de service Google, et synchronise les tables messages et message_labels de manière incrémentielle via l’API History de Gmail. Cette fonctionnalité est en version bêta.

Voir connecteur Gmail.

Attributs d’identité (Bêta)

13 août 2026

Les attributs d’identité sont en version Bêta. Azure Databricks peut stocker neuf attributs issus de l’IDP, tels que le titre, le département et le centre de coûts, sur les utilisateurs du compte, afin qu’ils puissent être référencés dans les politiques de masquage de colonnes ABAC du catalogue Unity. Les administrateurs de compte fournissent ces attributs depuis leur fournisseur d’identité en utilisant la gestion automatique d’identité ou SCIM de compte 2.1, et utilisent la liste de contrôle des attributs d’identité pour déterminer quels attributs peuvent être écrits.

Voir attributs d’identité.

Page des balises dans Governance Hub (Bêta)

13 août 2026

La page des balises dans Governance Hub est maintenant en version Bêta. La page des Tags offre une vue centralisée de la façon dont les tags sont appliqués sur l’ensemble de votre compte. Il résume l’utilisation réglementée des tags, montre les assignations récentes et leurs sources, et met en avant des recommandations pour corriger des valeurs de tag invalides et ajouter des tags aux assets importants qui les manquent.

Les administrateurs de compte peuvent activer le hub de gouvernance à partir de la page Aperçus de la console de compte. Voir aperçu des tags.

Google Gemini 3.7 Flash est désormais disponible sur Unity Gateway

13 août 2026

Google Gemini 3.7 Flash est désormais disponible sur Unity Gateway pour des tâches quotidiennes rapides et économiques. Accéder-y via la même API gouvernée que les autres modèles, avec des permissions centralisées, des garde-fous, des contrôles de dépenses et de l’observabilité, et des modèles de commutateurs sans changer de code applicatif.

Les clients sont responsables de la conformité avec les conditions applicables.

Pour interroger le modèle et voir les régions prises en charge, voir Utiliser les modèles de fondation.

Le partage de tables reposant sur le stockage par défaut est désormais disponible de manière générale

13 août 2026

Le support OpenSharing pour les tables soutenues par un stockage par défaut est désormais généralement disponible et est activé par défaut pour les comptes de manière progressive. Les fournisseurs peuvent partager ces tables avec n’importe quel destinataire, qu’il soit Open ou Azure Databricks, y compris les destinataires utilisant le calcul classique. Si la fonction n’est pas encore activée par défaut pour votre compte, un administrateur de compte peut l’activer dans la console du compte.

Pour plus de détails sur cette fonctionnalité, consultez Limitations et Créer des partages pour OpenSharing. Pour plus de détails sur l’activation, voir Partage des tables soutenues par le stockage par défaut sera activé par défaut pour tous les comptes.

Accès inter-espaces de travail pour l’architecture sans serveur (Bêta)

13 août 2026

Vous pouvez désormais contrôler le trafic réseau serverless entre les espaces de travail Azure Databricks. Les administrateurs de compte utilisent l’accès inter-espaces de travail pour définir quels espaces de travail sources peuvent accéder à un espace de travail (trafic entrant) et vers quels espaces de travail de destination les charges de travail serverless d’un espace de travail peuvent envoyer du trafic (trafic sortant). Le trafic ne circule que lorsque les règles de sortie de l’espace de travail source et celles de l’espace de travail de destination le permettent. Voir l’accès inter-espaces de travail.

Accès à des espaces de travail via une URL personnalisée sur un Private Link entrant (Bêta)

13 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser le general_access point de terminaison privé pour accéder aux espaces de travail Azure Databricks via le Private Link entrant avec votre URL personnalisée (<my-custom-account-name>.azuredatabricks.net). Un seul point de terminaison à accès général peut servir des espaces de travail et des ressources au niveau du compte dans plusieurs régions, et vous ajoutez des points de terminaison enregistrés via une entrée en fonction du contexte à une liste d’autorisation. Voir Configurer le lien Private Link entrant pour les espaces de travail.

Définir les concepts métier avec Pages (Bêta)

12 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser Pages pour donner aux termes métier, acronymes et KPI une définition unique et gouvernée. Faisant partie de la sémantique du catalogue Unity, les Pages forment la couche modélisée par l’homme de l’ontologie du Génie sur laquelle le Génie Un s’appuie pour ancrer ses réponses. Voir Pages.

Les vues de traces personnalisées dans l’explorateur de traces MLflow sont en version Bêta

12 août 2026

Vous pouvez désormais créer des vues de trace personnalisées dans l’explorateur de traces MLflow d’Azure Databricks. Décrivez la mise en page que vous souhaitez en un langage simple, et Genie génère une vue réutilisable qui met en avant les champs de trace, les métriques et les contrôles de retour les plus pertinents pour votre flux de travail de revue. Voir Construire une vue de trace personnalisée.

Le connecteur Google Search Console est disponible en version Bêta

12 août 2026

Le connecteur géré Google Search Console est désormais disponible en version bêta sur Databricks Lakeflow Connect. Utilisez-le pour intégrer les données de performance de recherche, les métadonnées du site et les informations de sitemap de Google Search Console dans Azure Databricks.

Le connecteur prend en charge les dimensions d’analyse de recherche quotidiennes et horaires (date, pays, appareil, page, requête), ainsi que les sites vérifiés et les sitemaps envoyés. L’ingestion incrémentale est prise en charge pour toutes les tables d’analyse de recherche.

Connecteur Glean dans Lakeflow Connect (bêta)

12 août 2026

Vous pouvez désormais ingérer des données de Glean dans Azure Databricks en utilisant le connecteur Glean géré dans Lakeflow Connect. Le connecteur intègre des informations d’utilisation à l’échelle de l’entreprise pour la recherche, l’Assistant et les agents, ainsi que les raccourcis (go links) définis dans votre déploiement Glean, en utilisant un jeton API client Glean. Cette fonctionnalité est en version bêta.

Voir le connecteur Glean.

Connecteur d’amplitude (Bêta)

12 août 2026

Le connecteur Amplitude dans Lakeflow Connect est maintenant en version Bêta. Ingérer les données d’événements d’analyse produit ainsi que les métadonnées d’événements, cohortes et annotations provenant d’Amplitude. Voir connecteur Amplitude.

Flux REPLACE USING pour des tables en streaming autonomes (Beta)

11 août 2026

Les flux REPLACE USING sont désormais disponibles pour les tables de streaming autonomes en bêta.

Utilisez un flux REPLACE USING lorsque votre source est une série d’instantanés partiels indexés par colonne. À chaque mise à jour, le flux remplace toutes les lignes correspondant aux colonnes clés spécifiées et laisse toutes les autres lignes inchangées. Une SEQUENCE BY colonne permet d’ordonner les mises à jour, de sorte que le numéro de séquence le plus élevé pour une clé prévaut toujours, même lorsque les mises à jour arrivent dans le désordre. REPLACE USING ne nécessite pas de flux de capture des données modifiées comprenant des opérations explicites d’insertion, de mise à jour et de suppression, et ne nécessite pas non plus de clé primaire.

Consultez Remplacement partiel d’un instantané avec des flux REPLACE USING.

Les politiques ABAC GRANT couvrent désormais les types de ressources Unity Gateway (Bêta)

11 août 2026

Les politiques de contrôle d’accès basées sur les attributs (ABAC) GRANT accordent dynamiquement des privilèges du catalogue Unity aux sécurables dont les tags gouvernés correspondent à une condition. Ils supportent désormais les services modèles, les services fournisseurs de modèles, les services Model Context Protocol (MCP) et les services agents, qui sont les types de ressources que Unity Gateway gouverne. Cela vous permet d’accorder l’accès aux ressources de passerelle par tag au lieu d’une à une. Tous les types pris en charge sont en version Bêta.

Voir les politiques ABACGRANT.

Les stratégies ABAC GRANT d’Unity Catalog prennent en charge davantage de types d’objets sécurisables en bêta

11 août 2026

Les politiques ABAC GRANT accordent dynamiquement des privilèges dans Unity Catalog aux objets sécurisables dont les balises gérées correspondent à une condition. Ces politiques étaient auparavant réservées aux modèles, mais prennent désormais aussi en charge les services de modèles, les services de fournisseur de modèles, les services du protocole de contexte modèle (MCP) et les services d’agent. Tous les types pris en charge sont en version Bêta.

Pour plus d’informations, consultez les politiques de l’ABACGRANT.

Le privilège READ METADATA est disponible de façon générale

10 août 2026

Ce READ METADATA privilège est désormais généralement disponible dans le catalogue Unity.

READ METADATA offre une visibilité en lecture seule sur les mêmes métadonnées auxquelles a accès le propriétaire de l’objet ou un utilisateur disposant de MANAGE, y compris des informations sensibles en matière de sécurité que BROWSE n’expose pas, telles que les attributions de privilèges, les filtres de lignes, les masques de colonnes et les politiques ABAC. Il est destiné aux utilisateurs qui inspectent et déboguent les contrôles d’accès, tels que les auditeurs de sécurité, les équipes de gouvernance des données et les SRE.

Vous pouvez accorder READ METADATA sur une gamme de types d’objets. Pour la liste complète des types d’objets applicables, voir READ METADATA.

Voir LIRE LES MÉTADONNÉES.

Connecteur Notion (Bêta)

10 août 2026

Le connecteur Notion géré dans Lakeflow Connect est désormais disponible en version Bêta. Le connecteur intègre des pages, sources de données, bases de données, blocs, commentaires et utilisateurs de Notion dans Azure Databricks. Voir connecteur Notion.

Orchestrer des pipelines continus avec des travaux continus

10 août 2026

Vous pouvez désormais exécuter un pipeline continu Lakeflow à l’aide d’un travail continu. Lorsqu’un travail continu orchestre un pipeline, le job détermine le mode d’exécution, et le pipeline peut utiliser des fonctionnalités au niveau du travail telles que le mode performance standard sans serveur et des destinations de notification supplémentaires. Databricks recommande cette approche plutôt que le paramètre continu intégré au pipeline, qui ne sera pas supprimé.

Voir Exécuter un pipeline continu avec un travail continu et Exécuter un pipeline en continu avec un travail continu.

Ciblez un groupe de réservation de capacité Azure pour le calcul classique

10 août 2026

Vous pouvez désormais cibler un groupe de réservation de capacité Azure lorsque vous créez ou modifiez un cluster ou un pool d’instances classique, en utilisant le nouveau capacity_reservation_group champ dans azure_attributes. Les réservations de capacité garantissent la capacité de calcul pour les types de machines virtuelles contraintes, y compris les GPU, qui pourraient autrement échouer à se lancer à cause des ruptures de stock Azure. Le champ est disponible via les API Clusters et Instance Pools ainsi que les SDK Azure Databricks sur les espaces de travail utilisant l’injection VNet.

Les tables du système d’alerte sont en version préliminaire publique

10 août 2026

Le system.alert schéma est disponible en Aperçu Public. Ce schéma contient la alerts table, qui enregistre la configuration de chaque alerte, et la alert_evaluation_history table, qui enregistre une ligne par évaluation d’alerte. Utilisez ces tableaux pour auditer les définitions des alertes, analyser les tendances d’évaluation et surveiller les charges de travail des alertes à grande échelle.

Voir la référence des tables du système d’alerte.

Automatisations de balisage (Bêta)

7 août 2026

Les automatisations des tags sont maintenant en version Bêta. Une automatisation des tags attribue ou supprime des tags gouvernés sur les tables ou volumes du catalogue Unity qui correspondent aux conditions que vous définissez, afin que les tags restent précis à mesure que vos données et métadonnées changent. Utilisez-les pour certifier des données fiables, déprécier les données obsolètes, regrouper la sensibilité des colonnes à un niveau de tableau, signaler les éléments manquants des tags requis et nettoyer les tags obsolètes.

Vous pouvez construire une automatisation en décrivant votre règle à Genie en langage naturel, ou en complétant vous-même le portée, les conditions et l’action. L’enregistrement d’une automatisation lance un test à blanc, qui enregistre les ressources auxquelles elle correspondrait sans attribuer d’étiquettes.

Voir Automatisation de l’attribution des tags.

Modifier le flux de données sur les vues matérialisées (Bêta)

7 août 2026

Vous pouvez désormais lire un flux de données de modification depuis une vue matérialisée créée dans un pipeline Lakeflow ou dans Databricks SQL, en utilisant Databricks Runtime 18 LTS ou supérieur. Utilisez cela pour reproduire les modifications matérialisées de la vue vers des destinations en dehors d’Azure Databricks, ou pour conserver un historique des modifications matérialisées de la vue pour l’audit et le rapport. Les vues matérialisées utilisent le flux automatique de données de changement, donc le flux de données de changement est disponible pour toute vue matérialisée avec le suivi de ligne activé, sans configurer chaque vue matérialisée. Cette fonctionnalité est en version bêta.

Voir Lire un flux de données de changement à partir d’une vue matérialisée.

ai_search fonction (Bêta)

7 août 2026

La ai_search() fonction SQL récupère des informations à partir d’un ou plusieurs index de recherche IA configurés comme sources de connaissances. Étant donné une requête en langage naturel, la fonction génère des requêtes de recherche optimisées, récupère et déduplique les résultats entre les sources, les reclasse selon leur pertinence et renvoie les documents les plus pertinents. Par défaut, il synthétise aussi une réponse ancrée en langage naturel sur ces documents.

Utilisez ai_search pour enrichir les données opérationnelles avec un contexte pertinent à grande échelle, créer des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) par lots, ou exposer la fonction de récupération en tant qu’outil à un système d’IA composite. Cette fonctionnalité est en version bêta.

Consultez Fonction ai_search.

Zerobus Ingest est désormais activé par défaut pour les espaces de travail avec le profil de sécurité de conformité

6 août 2026

Le connecteur Zerobus Ingest dans Lakeflow Connect est désormais activé par défaut pour les espaces de travail avec le profil de sécurité de conformité activé. Voir la présentation de Zerobus Ingest.

API Unity Gateway : Gérer les ressources avec les SDK, la clé de code et Terraform

6 août 2026

Vous pouvez gérer les ressources Unity Gateway de manière programmatique au lieu de cliquer sur l’interface, avec un support complet de création, lecture, mise à jour, liste et suppression des points de terminaison, fournisseurs de modèles et serveurs MCP. L’API est disponible via les outils standards de développement Azure Databricks :

• Python SDK : databricks-sdk 0.125.0 et versions ultérieures
• SDK Go : databricks-sdk-go v0.170.0 et versions ultérieures
• Java SDK : databricks-sdk-java 0.143.0 et ultérieurs
• Databricks CLI : v1.11.0 et ultérieurs
• Fournisseur Terraform : 1.124.0 et versions ultérieures

Voir la référence de l’API Unity Gateway.

Les tâches JAR sur le calcul serverless sont désormais généralement disponibles

6 août 2026

Empaqueter du code Scala ou Java en JAR et l’exécuter comme une tâche dans un Lakeflow Job sur un calcul serverless, sans provisionner ni gérer les clusters. Voir Créer et exécuter des fichiers JAR dans un environnement serverless.

Les connecteurs MCP gérés par Databricks sont désormais intégrés à Unity Gateway (Beta)

6 août 2026

Tous les connecteurs MCP gérés par Databricks pour Genie One et Genie Code ont migré vers la passerelle Unity. Cela regroupe les connecteurs gérés par Databricks sous Unity Gateway, permettant une gouvernance centralisée, des contrôles d’accès et une visibilité en parallèle avec vos autres serveurs et outils MCP.

Les utilisateurs doivent réauthentifier leurs connecteurs pour continuer à les utiliser avec Genie One et Genie Code. Une notification dans Genie a incité les utilisateurs à se reconnecter.

Flux REPLACE USING pour les pipelines (bêta)

5 août 2026

Les flux REPLACE USING sont désormais disponibles dans les pipelines Lakeflow en version bêta.

Utilisez un flux REPLACE USING lorsque votre source est une série d’instantanés partiels indexés par colonne. À chaque mise à jour, le flux remplace toutes les lignes correspondant aux colonnes clés spécifiées et laisse toutes les autres lignes inchangées. Une SEQUENCE BY colonne permet d’ordonner les mises à jour, de sorte que le numéro de séquence le plus élevé pour une clé prévaut toujours, même lorsque les mises à jour arrivent dans le désordre. REPLACE USING ne nécessite pas de flux de capture des données modifiées comprenant des opérations explicites d’insertion, de mise à jour et de suppression, et ne nécessite pas non plus de clé primaire.

Consultez Remplacement partiel d’un instantané avec des flux REPLACE USING.

Rechercher et remplacer le texte entre les fichiers

5 août 2026

Vous pouvez désormais rechercher et remplacer du texte entre des fichiers dans un dossier Git d’Azure Databricks ou un projet Declarative Automation Bundles depuis le volet de recherche. Voir Rechercher et remplacer entre fichiers.

Genie One est désormais disponible sur Google Sheets

5 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser Genie One directement dans le connecteur Databricks pour Google Sheets. Interrogez vos données Azure Databricks gouvernées en langage naturel et importez les résultats dans Google Sheets sous forme de lignes et colonnes natives. Voir Utiliser Genie One dans Google Sheets.

Genie One est désormais disponible en Microsoft Excel

5 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser Genie One directement dans l’extension Azure Databricks Excel. Interrogez vos données Azure Databricks gouvernées en langage naturel et importez les résultats dans Microsoft Excel sous forme de lignes et colonnes natives. Voir Utiliser Genie One dans Microsoft Excel.

Unity Gateway est désormais généralement disponible

4 août 2026

Unity Gateway est désormais généralement disponible. Unity Gateway est la solution de gouvernance Azure Databricks pour l’IA d’entreprise, faisant partie du catalogue Unity. Avec Unity Gateway, vous pouvez :

• Contrôlez quels services d’IA les équipes peuvent utiliser.
• Orienter et gérer le trafic IA entre les fournisseurs.
• Gouverner les serveurs MCP pour contrôler l’accès et les coûts.
• Surveillez l’utilisation, le coût, l’accès et la lignée à partir d’un seul endroit.

Certaines fonctionnalités, y compris les politiques de service et les services aux agents, restent en version Bêta.

Consultez la gouvernance de l’IA avec Unity AI Gateway et le guide de gouvernance de l’IA.

Le partage des tables Delta avec la lecture Iceberg activée est désormais en disponibilité générale

4 août 2026

Le partage des tables Delta avec les lectures Iceberg activées est désormais généralement disponible. Consultez Matrice de prise en charge des fonctionnalités Delta Lake.

Le partage des tables Delta avec des vecteurs de suppression et le mappage de colonnes est désormais disponible de manière générale

4 août 2026

Le partage de tables Delta avec les vecteurs de suppression ou le mappage de colonnes activés est désormais en disponibilité générale. Voir l’article Ajouter des tables avec des vecteurs de suppression ou un mappage de colonnes à un partage.

Connecteur SharePoint (GA)

4 août 2026

Le connecteur SharePoint dans Lakeflow Connect est désormais généralement disponible. Consultez SharePoint connecteur.

Les connexions HTTP au niveau schéma dans le catalogue Unity sont désormais généralement disponibles

4 août 2026

Les connexions HTTP dans le catalogue Unity sont désormais généralement disponibles au niveau du schéma. Vous pouvez créer une connexion HTTP dans un schéma, et pas uniquement au niveau du metastore. Une connexion au niveau schéma utilise l’espace de noms à trois niveaux (catalog.schema.connection) et hérite des privilèges du catalogue Unity de son schéma parent, ce qui permet d’appliquer les mêmes contrôles d’accès et audits que pour d’autres actifs de données. Les connexions HTTP au niveau Metastore restent en Aperçu public. Consultez Se connecter aux services HTTP externes.

Formatez les titres et descriptions des widgets de tableau de bord AI/BI avec du texte enrichi

4 août 2026

Les titres et descriptions des widgets de visualisation prennent en charge la mise en forme du texte enrichi. Cliquez sur le titre ou la description d’un widget pour ouvrir une barre de mise en forme, où vous pouvez appliquer le style de texte, les liens et les tableaux, ou taper directement le markdown.

Voir les titres et descriptions du widget Format.

Connecteur PagerDuty (Beta)

4 août 2026

Le connecteur PagerDuty géré dans Lakeflow Connect est désormais disponible en version Bêta. Le connecteur intègre les données d’incident, d’appel, de service et d’audit de PagerDuty dans Azure Databricks. Voir connecteur PagerDuty.

Connecteur NetSuite (GA)

4 août 2026

Le connecteur NetSuite géré dans Lakeflow Connect est désormais généralement disponible. Le connecteur vous permet d’ingérer les données ERP et financières d’Oracle NetSuite dans Azure Databricks. Voir connecteur NetSuite.

Connecteur Google Drive (GA)

4 août 2026

Le connecteur Google Drive dans Lakeflow Connect est désormais généralement disponible. Consultez le connecteur Google Drive.

Le code Genie en pleine page est désormais généralement disponible

4 août 2026

Une page complète de Genie Code est désormais généralement disponible. Genie Code pleine page est une expérience de centre de commande où le chat actif est affiché en bonne place, les carnets et fichiers s’ouvrent en onglets à côté, et vous pouvez lancer plusieurs discussions en parallèle. Commencez à travailler directement depuis Genie Code, et personnalisez son fonctionnement avec les compétences, les instructions et les serveurs MCP. Voir Full page Genie Code.

Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime (04/08)

4 août 2026

Les nouvelles mises à jour de maintenance sont disponibles pour les versions de Databricks Runtime prises en charge. Ces mises à jour incluent les correctifs de bogues, les correctifs de sécurité et les améliorations des performances. Pour plus d’informations, consultez :

• 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

Secrets dans Unity Catalog est en disponibilité générale

3 août 2026

Le catalogue Secrets in Unity est désormais généralement disponible. Vous pouvez stocker, gouverner et accéder à des secrets comme objets sécurisés dans le catalogue Unity. Un secret de catalogue Unity utilise l’espace de noms de trois niveaux (catalog.schema.secret) et est régi par les privilèges du catalogue Unity. Vous pouvez donc appliquer les mêmes contrôles d’accès et audit que vous utilisez pour d’autres ressources de données. Consultez Secrets dans Unity Catalog.

Organisez votre travail avec des espaces

3 août 2026

Vous pouvez désormais utiliser Spaces pour organiser votre travail dans l’éditeur Azure Databricks. Chaque espace vous permet de vous concentrer sur un dossier ou un projet spécifique tout en préservant vos onglets ouverts, vous permettant ainsi de reprendre facilement là où vous vous étiez arrêté.

Voir Organiser votre travail avec des espaces.

Les variables d’environnement pour les tâches sans serveur sont en bêta

3 août 2026

Les variables d’environnement pour les tâches serverless de Lakeflow Jobs sont en bêta. Vous pouvez définir des entrées nommées de variables d’environnement au niveau du poste et en sélectionner une pour chaque tâche afin de transmettre une configuration spécifique au déploiement vers votre code d’application. Un administrateur d’espace de travail doit activer l’aperçu depuis la page Aperçu de l’espace de travail. Voir Configurer les variables d’environnement pour les tâches serverless.

Le contrôle d’accès au calcul sans serveur est désormais généralement disponible

3 août 2026

Le contrôle d’accès au calcul sans serveur est désormais généralement disponible. Les administrateurs de l’espace de travail peuvent contrôler qui peut exécuter des charges de travail sans serveur via deux objets de calcul sans serveur intégrés : Calcul interactif par défaut (contrôle l’accès aux notebooks et à Databricks Connect) et Calcul automatisé par défaut (contrôle l’accès aux tâches et aux pipelines déclaratifs Spark sur Lakeflow). Tous les utilisateurs de l’espace de travail ont par défaut « Peut être utilisé » sur les deux objectifs, donc les charges de travail existantes continuent de s’exécuter sans modifications.

Consultez Gérer l'informatique sans serveur.

Attribution automatique des coûts pour les vues matérialisées et les tables de streaming dans Databricks SQL

3 août 2026

Les actualisations des vues matérialisées et des tables de streaming dans Databricks SQL héritent désormais des balises personnalisées de l’environnement SQL Warehouse associé. Ces balises se propagent à des interfaces de facturation telles que system.billing.usage, ce qui permet d’imputer correctement les coûts des mises à jour des vues matérialisées et des tables de streaming au warehouse SQL source. Consultez Attribuer les coûts au SQL Warehouse à l’aide de balises personnalisées.

MANAGE ne nécessite plus USE CATALOG ni USE SCHEMA sur le même objet

3 août 2026

Le MANAGE privilège ne nécessite plus de privilège d’utilisation (USE CATALOG ou USE SCHEMA) sur l’objet sur lequel MANAGE est accordé. Cette modification rend le comportement de MANAGE plus conforme à la propriété d’objet.

Auparavant, MANAGE sur un catalogue ou un schéma, cela ne prenait effet que si vous déteniez également les privilèges d’utilisation appropriés sur cet objet. Vous avez toujours besoin de privilèges d’utilisation sur tous les conteneurs parents :

• MANAGE sur un catalogue ne nécessite aucun privilège d’utilisation.
• MANAGE sur un schéma nécessite USE CATALOG sur le catalogue parent, mais ne nécessite plus USE SCHEMA sur le schéma.
• MANAGE sur une table, une vue, un volume ou une fonction reste inchangé. Cela nécessite toujours USE CATALOG sur le catalogue parent et USE SCHEMA sur le schéma parent.

Tous les autres privilèges ne sont pas affectés et nécessitent toujours des privilèges d’utilisation comme prérequis, même pour les utilisateurs avec MANAGE. Par exemple, interroger une table nécessite SELECT toujours sur la table, plus USE CATALOG et USE SCHEMA sur le catalogue parent et le schéma.

Si vous avez accordé MANAGE de manière générale sans accorder aussi les privilèges d’usage correspondants, ces concessions sont désormais actives, et les détenteurs peuvent gérer l’objet. Azure Databricks recommande d’auditer les subventions existantes MANAGE afin de confirmer qu’elles reflètent l’accès que vous souhaitez obtenir.

Voir Exigences de privilèges d’utilisation pour MANAGE.

L’utilisation gratuite de Genie One et Genie Agents est prolongée jusqu’au 31 janvier 2027

3 août 2026

L’utilisation gratuite de Genie One et des Agents Génie est prolongée jusqu’au 31 janvier 2027. Cette promotion devait auparavant se terminer le 31 juillet 2026. Les contrôles budgétaires ne s’appliquent pas à ces produits pendant la période promotionnelle.

La promotion ne concerne que l’utilisation par les utilisateurs. Les principaux de service sont exclus, et leur utilisation de Genie One et Genie Agents continue d’être facturée.

Le code Genie n’est pas inclus dans la promotion d’utilisation gratuite. Chaque utilisateur de Genie Code continue de recevoir 150 unités Databricks (DBU) gratuites par mois, et l’utilisation supérieure à cette limite bénéficie d’une remise promotionnelle de 25% jusqu’au 31 janvier 2027. La réduction promotionnelle est combinée aux réductions applicables sur le SKU Serverless Real-Time Inference. Pour plus d’informations sur la tarification, consultez Azure Databricks tarification.

Pour suivre l’utilisation gratuite et facturée dans les tableaux du système de facturation, consultez Surveiller et comprendre votre coût Genie.

Mises à jour du filtre pour le module complémentaire Azure Databricks Excel

3 août 2026

Le complément Excel Azure Databricks prend désormais en charge les filtres en cascade et la correspondance de chaînes insensibles à la casse. De plus, les LIKEfiltres , NOT LIKE, IN, NOT IN, et ILIKE ne sont plus disponibles dans la liste des filtres.

Voir Filtrer les données importées.

Actualiser les vues matérialisées et les tables de streaming sans exempter le propriétaire du pipeline des stratégies ABAC

3 août 2026

Vous pouvez désormais actualiser une vue matérialisée ou une table de streaming gérée par pipeline même lorsque le propriétaire ou l’identité d’identification du pipeline fait l’objet d’une stratégie de contrôle d’accès en fonction des attributs (ABAC).

Auparavant, l’actualisation d’une vue matérialisée ou d’une table de streaming gérée par un pipeline exigeait l’exemption du propriétaire ou de l’identité d’identification du pipeline de toute stratégie ABAC applicable. Cette limitation a été supprimée.

Lorsqu’un pipeline actualise une vue matérialisée ou une table de streaming, les stratégies sont évaluées en utilisant l’identité du propriétaire ou l’identité d’identification. Si vous ne souhaitez pas que les données persistantes soient masquées ou filtrées, ajoutez le propriétaire du pipeline ou l’identité d’identification à la clause EXCEPT des stratégies ABAC associées à toutes les tables lues lors de l’actualisation du pipeline. Utilisez la TO clause pour spécifier les utilisateurs et les groupes qui reçoivent des données masquées ou filtrées.

Voir les politiques ABAC concernant les vues matérialisées et les tables de streaming.