O Databricks MVP Daniel Sahal destacou que a Databricks CLI 1.20.0 removeu de vez o engine Terraform de Databricks Asset Bundles: setar bundle.engine: terraform ou a variável de ambiente equivalente agora retorna erro, e falha de migração de state também vira erro em vez de cair de volta pro Terraform.
Agentes de código rodando em paralelo contra um único banco de desenvolvimento compartilhado criam conflito de schema, interferência de dado e risco de exposição de dado sensível. Branching instantâneo do Lakebase, aplicado por worktree ou por pull request, dá a cada agente seu próprio banco isolado.
Depois que uma Declarative Automation Bundle funciona no notebook de alguém, o problema seguinte é sempre o mesmo: como fazer o deploy acontecer sem um token pessoal sentado num GitHub Secret pra sempre. Mapeei os quatro caminhos recomendados pelo Azure Databricks e o que realmente muda entre eles.
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 trigger on_bundle_deploy em job_runs faz um job rodar automaticamente assim que uma Databricks Asset Bundle é implantada, sem agendamento externo, útil para DDL e povoamento único de tabela logo após o deploy.
A Databricks lançou o Consort, um framework agêntico de código aberto que usa branching de banco do Lakebase Postgres pra levar teste de integração de verdade pro loop interno de desenvolvimento, com agentes assumindo papéis como arquiteto, DBA e desenvolvedor.
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.
Quem prefere trabalhar num IDE local mas às vezes precisa editar ativo direto no Databricks agora tem uma flag que sincroniza essa mudança de volta pro projeto local.
A partir do Runtime 18, a Databricks unificou as release notes: sem mais versão menor pra decorar, features novas chegam como atualizações datadas na mesma página.
Databricks Container Services deixa trocar o runtime gerenciado por uma imagem Docker própria, construída e escaneada no seu próprio pipeline de CI/CD. Resolve certificado corporativo, biblioteca proibida e ambiente travado, mas exige abrir mão de parte do conforto de um cluster totalmente gerenciado.