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Databricks Runtime
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Databricks 支持数据和 ML 工作负载的本地 IDE 开发
Databricks 增强了其 IDE 集成功能，允许开发人员直接从本地开发环境运行、调试和扩展工作负载。此次更新通过 SSH 隧道连接到 Databricks 计算，包括 Serverless 和 AI Runtime 集群。这些改进通过在本地 IDE 和 Databricks 工作空间之间同步项目文件和依赖项，同时为编码代理提供完整的工作空间上下文，从而简化了数据工程和机器学习的开发。
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Databricks 自动升级在无需手动干预的情况下增强 Unity Catalog 表
Databricks 推出了自动升级（Auto Upgrades）这一新功能，旨在自动将最佳实践增强功能应用于 Unity Catalog 管理的表。该系统在启用行跟踪（Row Tracking）等功能之前会验证工作负载兼容性，旨在无需手动干预即可提高性能、可靠性和节省成本。自动升级会观察表访问模式，验证客户端和表兼容性，然后安全地应用更改，未来还计划将兼容性检查扩展到外部客户端。