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...

Databricks Notebooksは、データおよびAIプロダクトを構築するすべての人に、シンプルで統一された環境を提供します。本日、Notebooksのエクスペリエンスに関するアップデートを紹介します： オートコンプリートの高速化、シンタックスハイライトの改善、コードの折りたたみなど、より速くコーディングできるようになった新しいエディター。 Blackを使ったPython Code Formatterでコードを読みやすく、レビューしやすく。 ノートブック内で選択されたテキストを実行し、デバッグを加速させる 新しいノートブックエディター 私たちの新しいエディターは、ユーザーにとって、コーディングをより簡単に、より速く、より間違いの少ないものにするための多くの機能を可能にします。IDEからブラウザにシームレスに移行し、同様のユーザーエクスペリエンスにアクセスできるようにしたいと考えています。私たちは、MicrosoftのVS Codeを支えるオープンソースのエディターであるMonacoを採用し、あなたの生活をよ

本日、AWS と Azure で利用可能な Unity Catalog において、データリネージの一般提供を開始したことをお知らせします。データリネージの一般提供により、Databricks レイクハウスプラットフォーム上のミッションクリティカルなワークロードに対して、最高レベルの安定性、サポート、エンタープライズレディネスを期待することができます。データリネージガイド（ AWS | Azure ）を参照してください。 このブログでは、データリネージを実用的なデータガバナンス戦略の重要な手段として活用する方法、GA リリースで利用できる主要機能の一部、および Unity Catalog でデータリネージを開始する方法について説明します。 データリネージでデータの観測性とコンプライアンスを向上させる Unity Catalog は、データ、分析、AIのための統合ガバナンスソリューションで、データチームがすべてのデータとAI資産をカタログ化し、ANSI SQL に基づく使い慣れたインターフェースを使用してきめ細かいア

データウェアハウスの開発者の多くは、常に存在するスタースキーマに精通しています。1990 年代にラルフ・キンボールによって紹介されたスタースキーマは、ビジネスデータをディメンション（時間や商品など）とファクト（金額や数量のトランザクション）に非正規化するために使用されます。スタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことで、データの保存、履歴の維持、更新を効率的に行い、集計とフィルタリングを高速化します。 ビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションをサポートするスタースキーマの一般的な実装は、慣例化し成功しているため、多くのデータモデルの設計者にとってその実装は極めて容易なものになっています。Databricks では、非常に多くのデータアプリケーションを作成しており、経験則によるベストプラクティスのアプローチ、成果につながることを保証する基本的な実装を常に探求しています。 従来のデータウェアハウスと同様に、Delta Lake でもいくつかの簡単な経験則に従うことで、Delta スタースキーマの結