O Databricks MVP Pål de Vibe migrou o backend de uma aplicação Postgres da AWS Aurora Serverless para o Databricks Lakebase, relatando ganho radical de performance, corte de custo e simplificação da arquitetura de nuvem da fintech Kvidd.
O Databricks MVP Domonkos Pal apresentou uma arquitetura de referência com três camadas independentemente escaláveis para construir, rodar e monitorar centenas de Databricks Apps em toda a organização, sem precisar de infraestrutura extra fora da plataforma.
O Databricks MVP Abiola David demonstrou como ingerir dados de múltiplas pastas do SharePoint como streaming tables no Unity Catalog usando Declarative Automation Bundles, com schema evolution automática e deploy repetível em Azure Databricks.
Um engenheiro da Databricks construiu um sistema de revisão de segurança com sete agentes especializados (intake, risco, requisitos, revisão dedicada, validação, workflow e aprendizado) rodando sobre Unity Catalog, Foundation Models e Lakeflow Jobs, reduzindo pedido de rotina de dias para minutos sem tirar humano da decisão final.
Databricks Apps ganhou em Beta App Spaces (ambiente governado sem sandbox separada), Serverless Micro Apps (escala a zero quando ociosa) e Genie App Builder (criar app em linguagem natural), fechando justamente a lacuna de custo ocioso que ainda restava na plataforma.
A Databricks adquiriu a Row Zero, startup de planilha que roda cada arquivo numa instância dedicada e aguenta bilhão de linha, pra dar ao Genie uma interface de planilha nativa, governada por Unity Catalog e Unity Gateway, com permissão, auditoria e write-back.
Lakeflow Jobs resolve orquestração sozinho quando a operação vive inteira dentro do Azure Databricks, mas perde força em branching complexo, infraestrutura fora da plataforma e recuperação automática de execução perdida, cenários em que Apache Airflow ainda vale a pena.
A Concurrence consolidou documentação ambiente e resumo de plano de cuidado sobre Lakebase, Unity Catalog e Unity Gateway, processando hoje cerca de 100,8 bilhões de tokens de entrada e 11,2 milhões de chamadas de LLM por mês, taxa anualizada de 1,2 trilhão de tokens, crescimento de cinco vezes desde o fim de 2025.
O Databricks MVP Casper Lubbers elogia o Genie Code por manter quem está acostumado com a UI do Databricks longe da fricção de configurar contexto num IDE, mas aponta que a plataforma ainda não rastreia quem usa o quê dentro do próprio Genie Code, apesar de já ter toda a infraestrutura pronta para isso.
O system.query.history chegou à disponibilidade geral: uma system table única, em nível de conta, com todo o histórico de consulta rodado em SQL warehouse ou compute serverless, incluindo status de execução, duração e origem da consulta.