A Databricks publicou um caso interno onde o rastreamento OpenTelemetry nativo do Unity AI Gateway, cruzado com pergunta em linguagem natural no Genie One, achou sete bugs de ferramenta MCP responsáveis por quase 1,2 milhão de dólares por ano em token e hora de engenharia desperdiçados.
Um pesquisador encontrou uma falha de bounds-check na extensão address_standardizer do PostGIS, explorável por qualquer usuário comum do Lakebase Postgres e do Neon, e a Databricks corrigiu antes da divulgação pública.
Encontro presencial gratuito da Databricks em São Paulo, com sessões técnicas sobre Lakehouse, ferramentas de IA como Unity AI Gateway e MCPs, e como levar esses builds a usuários não técnicos via Genie.
A Databricks liberou o Claude Fable 5.1 da Anthropic no mesmo dia do lançamento, via Unity Gateway, ao lado de Opus 5, Sonnet 5 e mais de 30 modelos. O que chama atenção não é o modelo novo, é a infraestrutura que torna isso rotina.
Dados potencialmente sensíveis em query.history e request_params agora vêm mascarados por padrão nas system tables, liberando acesso amplo sem expor informação sensível a quem não deveria ver.
A Databricks publicou um guia com seis formas práticas de operacionalizar o Genie Ontology, defendendo começar pequeno num domínio de alto valor em vez de esperar um modelo corporativo completo.
A Databricks detalhou como o Lakebase Postgres faz autoscaling automático de VM sem derrubar conexão, combinando uso de CPU, uso de memória e uma estimativa de working set feita com uma variante de HyperLogLog sensível a tempo.
O framework de pipeline metadata-driven dos Databricks Labs mudou de nome, de DLT-META pra SDP-META, na versão 0.1.0, e ganhou CLI própria, Asset Bundles, app de configuração e um MCP Server pra scaffolding assistido por agente.
A pipeline_events system table (Beta) centraliza log de evento de todo pipeline Lakeflow da conta numa única tabela consultável, transição de estado, progresso de flow, métrica de qualidade e erro incluídos.
Em modo de desenvolvimento com source-linked deployment, editar job ou pipeline pela UI propaga a mudança automaticamente pros arquivos YML do bundle, low-code e infra-como-código convivendo, mas exige atenção no Git.