Jun 30 — Jul 7, 2026
この期間は、DatabricksのAI機能、特にAIエージェントとそのガバナンスに重点が置かれ、データ管理と運用分析のためのLakehouseプラットフォームの継続的な強化も行われました。
1.OmnigentとAIエージェントのガバナンス
Databricksは、AIエージェント向けのオープンソースのメタハーネスであるOmnigentを発表しました。これは、さまざまなモデルとエージェントワークフローにわたる構成、制御、コラボレーションを統合するように設計されています。これには、コンテキストポリシーやMLflow Tracingを介した統合された可観測性などの堅牢なガバナンス機能が含まれており、本番環境で複数のAIエージェントを管理する複雑さに対処します。
ソース
- Contextual Policies in Omnigent: Using session state to better govern AI agentsNews · databricks-blog · Jul 6
- OpenAI and Databricks at DAIS 2026: Making enterprise AI realNews · databricks-blog · Jul 6
- What Is a Meta-Harness for AI Agents? Omnigent explainedVideo · Databricks · Jul 6
- Multi-Harness AI Agents Need Multi-Layer Observability: Omnigent in MLflowNews · mlflow-blog · Jul 2
- Introducing Omnigent: The Ultimate Meta-Harness for AI AgentsVideo · Databricks · Jun 30
2.運用データのためのLakebaseとLTAP
Databricksは、LakebaseとLTAP（Lakehouse Transactional Analytical Platform）でデータベースアーキテクチャを再考しています。LakebaseはPostgresの計算ログとデータをクラウドストレージに外部化し、スケーラビリティと弾力性を提供します。一方、LTAPは分析データと運用データを単一のプラットフォームに統合し、従来のETLプロセスを不要にすることを目指しています。
ソース
- Lakebase CDF — destination Delta table not created after successful UI setup (Free Edition)Community · databricks-community · Jul 7
- Databricks launches across the Data + AI stack in 90 secondsVideo · Databricks · Jul 3
- From monolith to Lakebase to LTAP: rethinking the database from storage upNews · databricks-blog · Jun 30
3.宣言的自動化のためのDatabricks Asset Bundles (DABs)
現在Declarative Automation Bundlesと呼ばれるDatabricks Asset Bundles (DABs)は、Databricksのデプロイメントを管理するための主要なツールとして進化を続けています。新しい機能と議論は、ルールを一元化するためのミューテーターや、環境全体で一貫したデプロイメントのためのバージョン保護など、宣言的自動化におけるその使用を強調しています。
ソース
- 134: Declarative Automation Bundles (Formerly Databricks Asset Bundles)|Part 1|Complete IntroductionVideo · Raja's Data Engineering · Jul 6
- DABs: mutators as a good place for central rulesVideo · databricks MVP Hubert Dudek · Jul 5
- Release: v2.12.1 (#1948)Release · databricks/databricks-vscode · Jul 2
- databricks DABs: version protectionVideo · databricks MVP Hubert Dudek · Jul 1
4.AIを活用したデータモデリングと意思決定実行
Databricksは、AIを活用してデータモデリングと意思決定を強化しています。Vibe Data Modelingは、LLMを使用して自然言語から分析ビジネスモデルを作成し、デプロイメントを大幅に高速化します。さらに、Databricksインフラストラクチャ上で完全な意思決定ループを自動化するためのDecision Execution Platforms (DEPs)の概念が導入されました。
5.データ品質と合成データ生成
Databricksエコシステム内でデータ品質と合成データ生成に対処するための新しいプロジェクトとツールが登場しています。DQxはPySpark DataFramesでデータ品質を検証するためのフレームワークを提供し、dbldatagenはテストおよび概念実証プロジェクト向けに大規模で関連性の高い合成データセットを迅速に生成する方法を提供します。