O Databricks MVP Derar Alhussein destacou o suporte a múltiplos gatilhos (Beta) no Lakeflow Jobs: um job pode combinar até cinco triggers de tipos iguais ou diferentes, cada um pausável de forma independente, e qualquer um que disparar inicia a execução.
A Databricks publicou um guia estruturado em cinco pilares pra controlar gasto de SQL warehouse: tag de warehouse e de consulta alimentando system table, orçamento por workspace ou tag no Account Console, alerta de SQL rodando sobre essa mesma system table, e otimização via auto-stop e predictive optimization.
O Genie Code CLI, em Beta, é um agente de codificação que roda localmente no terminal, pré-configurado pra entender Azure Databricks e trabalhar com dado, pipeline, modelo e app via Unity Catalog e Databricks CLI, com acesso a modelo provido e governado pelo Unity Gateway durante o Beta.
A identidade run-as de uma pipeline do Lakeflow agora aceita um grupo de conta, além de usuário e service principal: atualização da pipeline passa a rodar com a permissão do grupo, e a propriedade das tabelas publicadas acompanha essa mesma identidade, útil pra time inteiro ser dono de uma pipeline automatizada.
O Databricks MVP Juan Diaz destacou o RBAC completo do MLflow 3.13: papel reutilizável com permissão agrupada, UI de admin via navegador e matriz de permissão cobrindo experimento, modelo e artefato, fechando uma lacuna de quem hospeda o próprio MLflow em vez de pagar por plataforma gerenciada só por causa de controle de acesso.
O Databricks MVP Hubert Dudek mostrou que o Databricks taskValues pode passar uma lista Python direto para um For Each loop no Lakeflow Jobs, permitindo gerar a lista de forma dinâmica e reaproveitar a mesma task para cada país, tabela ou arquivo.
O Databricks MVP Sudhir Gajre analisou o ai_decide, a nova AI Function de decisão da Databricks compatível com a API da TypeSafe AI, e apontou dois antipadrões: substituir regra determinística por decisão probabilística, e colocar IA em todo loop em tempo real só porque a latência permite.
Cross-engine ABAC chegou em disponibilidade geral: Spark externo lendo tabela Delta ou Iceberg gerenciada do Unity Catalog agora tem política ABAC, row filter e column mask aplicados por uma camada serverless da Azure Databricks, mesmo sem o motor de consulta ser o próprio Databricks.
Workday Data Connect catalog federation (Beta) registra tabela do Workday como foreign table no Unity Catalog, lida direto do cloud storage via autenticação OAuth com Integration System User, sem copiar dado nem construir pipeline de ingestão, mas só em modo de acesso padrão.
O Databricks MVP Maksim Pachkouski construiu uma visualização de linhagem aprimorada sobre Databricks Apps, cobrindo todo o catálogo como um único grafo navegável, com hierarquia completa, jobs, dependências e exportação para draw.io.