O Databricks MVP Juan Diaz destacou o Trace Retention & Auto Archival do MLflow 3.13: uma rotina em segundo plano move trace mais antigo que a janela de retenção do backend SQL pra object storage, sem perder leitura via UI nem API.
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.
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.
Genie ZeroOps promete monitorar, investigar e propor correção pra pipelines, jobs e tabelas sozinho. O Databricks MVP Hubert Dudek testou em preview com três cenários reais de falha.
A Databricks documentou o AI SRE, agente interno que roda checagem de plataforma, análise de log e runbook de time em paralelo assim que um incidente dispara, entregando causa raiz com evidência rastreável antes de um engenheiro terminar de montar o contexto manualmente.