Original: Find what you seek with the new navigation UI 翻訳: saki.kitaoka Databricksの新しいUIがリリースされ、ナビゲーションがより簡単になります。 顧客はよりシンプルなナビゲーションを求めています。 Databricksでは、顧客中心の文化があります。ユーザーからのフィードバックを真摯に受け止め、Databricksでのナビゲーション経験の改善を求めています。過去数か月間、多くの顧客と共に問題や改善されたナビゲーション経験を理解しました。 ユーザーはタスクごとにクリック数を減らしたい 話し合いを通じて、ナビゲーション改善に関連する2つの主題が見られました。まず、ワークスペース内でA地点からB地点への移動を容易にしたいとの要望がありました。経験豊富なユーザーや新規ユーザーにとって、目的地までのクリック数が多すぎる場合、時間がかかります。そのため、上部に統合検索を配置し、よく使われるタスクのための「はじめに」セクションを再設計しました

Original: Understanding Caching in Databricks SQL: UI, Result, and Disk Caches 翻訳: junichi.maruyama キャッシングは、同じデータを何度も再計算またはフェッチする必要性を回避することで、データウェアハウスシステムのパフォーマンスを向上させるために不可欠な技術です。Databricks SQLでは、キャッシングによってクエリの実行を大幅に高速化し、ウェアハウスの使用量を最小限に抑えることができるため、コストの削減とリソースの効率的な利用が可能になります。 この記事では、キャッシングの利点を探り、DBSQLの3種類のキャッシング：ユーザー インターフェイス キャッシュ、リザルトキャッシュ（ローカルおよびリモート）、ディスク キャッシュ（旧デルタ キャッシュ）を掘り下げて説明します。 キャッシングのメリット キャッシングは、データウェアハウスにおいて、以下のような多くの利点をもたらします： スピード...

Original Blog : Announcing the General Availability of Predictive I/O for Reads 翻訳： junichi.maruyama 本日、 Databricks SQL (DB SQL) 向けのPredictive I/Oの一般提供を開始します：機械学習を利用した機能で、ポイントのルックアップをより速く、より安くすることができます。Predictive I/Oは、Databricksが大規模なAI/MLシステムを構築してきた長年の経験を活用し、追加のインデックスや高価なバックグラウンドサービスなしで、Lakehouseを最もスマートなデータウェアハウスにすることができます。実際、ポイント検索では、Predictive I/Oは、インデックスと最適化サービスのすべての利点を提供しますが、それらを維持するための複雑さとコストは必要ありません。...

Original Blog : Announcing the Public Preview of Predictive I/O for Updates 翻訳： junichi.maruyama 前回、 Predictive I/O と呼ばれる新技術により、CDWのお客様がノブなしで選択的読み取りを最大35倍まで改善できることをご紹介しました。本日は、もう一つの革新的な飛躍であるPredictive I/O for Updatesのパブリックプレビューを発表し、MERGE、UPDATE、DELETEのクエリパフォーマンスを最大10倍高速化することができるようになりました。 Databricksのお客様は、毎日1エクサバイト以上のデータを処理しており、50%以上のテーブルでMERGE、UPDATE、DELETEなどのデータ操作言語（DML）オペレーションを利用しています。このブログでは、Predictive I/Oが機械学習を使用してこの大規模なパフォーマンス向上を達成した方法を説明します。しかし、良い部分にスキップ

Original Blog : Launching a New Files Experience for the Databricks Workspace 翻訳： junichi.maruyama 本日、Databricksのワークスペースにおけるファイルの一般的な利用可能性を発表することを嬉しく思います。ファイルのサポートにより、DatabricksユーザーはPythonソースコード、リファレンスデータセット、その他あらゆるタイプのファイルコンテンツをノートブックと一緒に直接保存できるようになります。また、Databricksは、インラインコード実行をサポートする新しいリッチファイルエディタを一般的に利用できるようにします。この新しいエディタは、ファイルエディタにノートブックの多くの機能（入力時のオートコンプリート、オブジェクトインスペクション、コードフォールディングなど）をもたらし、より強力な編集体験を提供します。 ワークスペースでのファイルサポート は、Databricks Reposでお馴染みの機能を拡張

Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 2: Identify and prioritize use cases 翻訳： junichi.maruyama 本連載は、データおよびAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有するための複数回シリーズのパート2です。シリーズのパート1は こちら...

Original Blog : Run SQL Queries on Databricks From Visual Studio Code 翻訳： junichi.maruyama 本日、人気のSQLTools拡張機能の プレビュードライバ を使用して、Visual Studio CodeからDatabricks上のSQLクエリを実行できるようになったことをお知らせします。このプレビュー・リリースは、先日公開された VS CodeのDatabricks拡張機能 を補完するもので、これによりユーザーはDatabricksが管理するコンピュート上でローカルに開発したコードを同期して実行することができます。 Databricks...

Original Blog : Databricks SQL Statement Execution API – Announcing the Public Preview 翻訳： junichi.maruyama 本日、AWSとAzureで利用可能なDatabricks SQLステートメント実行APIのパブリックプレビューを発表します。 Databricks SQL ウェアハウスにREST APIで接続し、 Databricks Lakehouse...

Original: Implementing Disaster Recovery for a Databricks Workspace 翻訳: junichi.maruyama この投稿は Disaster Recovery Overview, Strategies, and Assessment や Disaster Recovery Automation and Tooling...