A função time_bucket chegou ao SQL do Azure Databricks pra alinhar timestamp a um intervalo de largura fixa e origem escolhida, útil quando a janela de tempo não é uma unidade de calendário, como 15 minutos ou 3 meses.

O Databricks MVP Geir E. Alstad destacou o path map, novo tipo de visualização nos dashboards AI/BI que desenha linha no mapa a partir de uma coluna de geometria no resultado da consulta, em vez de só marcar ponto isolado.

ABAC DENY policies chegaram em beta no Unity Catalog: uma política pode negar explicitamente o privilégio MANAGE ACCESS CONTROL a um principal específico, incluindo o dono do objeto, e essa negação sempre tem prioridade sobre qualquer concessão.

O Proteus propõe, valida e faz benchmark de kernel de GPU especializado por formato de operação, com um estudo de caso no Gated DeltaNet do Qwen 3.5 122B atingindo de 1,8x a 5,2x de speedup sobre a melhor implementação do vLLM.

O Databricks MVP Domonkos Pal publicou um guia prático sobre quando um skill de agente basta pra gerar relatório e quando vale migrar pra um Databricks App, com skill e app compartilhando a mesma camada de governança.

A versão 6 do ambiente serverless e de compute clássico standard já está disponível no Azure Databricks, e ela é a primeira confirmação pública de que o Databricks Runtime 19 já está em campo, sucessor do Runtime 18 LTS.

A Databricks defende que tratar governança só como segurança deixa passar a parte que mais encarece IA: dar significado e contexto ao dado, unindo cinco pilares de governança numa lente só via Unity Catalog.

O Azure Databricks liberou em beta o compartilhamento de metric views via OpenSharing: quem recebe o share consulta a definição de métrica compartilhada com a função MEASURE(), sem reimplementar a lógica de negócio.

Configurar o Omnigent para rodar com um modelo quantizado local via llama.cpp é mais simples do que parece, e ainda revela que o Ollama, apesar de mais popular, é mais lento e mais trabalhoso de configurar pro mesmo modelo.

O Big Book of AgentOps organiza em seis capítulos e sete fases de projeto o que já vínhamos vendo em pedaços soltos por aqui: MLflow pra avaliação e rastreamento, Unity Gateway pro tráfego de modelo e ferramenta, Unity Catalog pro controle de acesso, com resultado de cliente como FactSet e DXC Technology.