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  • リリースノート

    データプラットフォームのリリースを、最新のものから順に表示します。

    2026年10月5日

    Lakehouse Manager

    • 修正:
      • テーブルレベルのポリシータグを持つテーブルの更新が失敗することはもうありません。
      • パーティション付きテーブルのコピーが再び動作します。
      • 現在または過去のパーティションキーとして使用されている属性の削除または名前変更は、拒否されます。

    Data Processing Engine

    • ジョブログ: 実行ログには、ジョブに関する情報が表示されます。
      • プラットフォームの内部情報と重複エラーはフィルタリングされます。
      • 失敗したアクションは、エラーを1回報告します。
    • **常時アップデプロイメント: PySparkデプロイメントは、再び常時アップできます。
    • 修正:
      • デプロイメントの停止と再デプロイメントは、より信頼性が高くなりました。
      • サーバーが既に実行中のノートブックを開く場合、開始失敗が報告されなくなりました。
      • Python 3.13データサイエンスノートブックイメージは、numpy 2を保持します。

    Apps and API

    • 修正:
      • ビルダーイメージを取得できないビルドは、失敗します。
      • 期限を超えたビルドは、ABORTEDの代わりにFAILUREを報告します。
      • ビルド時間は、期限が誤って設定されても、常に制限されます。

    2026年9月22日

    General

    • 修正:
      • クッキー設定の制御は、ページの下部に留まります。
      • プロジェクタイルには、長い小数値の代わりに丸められたDPU合計が表示されます。
      • 新しいクォータ値が現在の使用量より低い場合に表示されるメッセージは、問題を明確に説明します。
      • サインインと権限チェックは、負荷がかかっていてもより安定して高速になります。

    Data Processing Engine

    • 独自パッケージのログ: インストールしたPythonパッケージが出力するログは、Sparkジョブ、ノートブック、Pythonジョブで削除されなくなりました。
      • パッケージからの警告とエラーは、ジョブログに表示されます。
      • 詳細については、アクションのパラメータでアドバンスモードでlib_log_levelをinfoまたはdebugに設定します。
    • 高速な環境: 環境のPythonパッケージは、並列でインストールされるため、準備が早くなります。
    • 修正:
      • Loadアクションを使用して、パーティション付きテーブルにデータを読み込む場合、失敗しなくなりました。

    2026年9月14日

    General

    • クッキー同意: クッキー設定は、標準のOVHcloud同意マネージャーを使用し、ヘッダーのクッキーアイコンからいつでもアクセスできます。
    • 修正:
      • プロジェクト作成の権限チェックが修正されました。
      • セッションを確認できない場合に、より明確なエラーページが表示されます。

    Lakehouse Manager

    • **行フィルター: テーブルの行をユーザーまたはグループが見ることができる行を制限できます。テーブルを複製する必要はありません。テーブルはデータの1コピーを保持し、各ユーザーは自分のフィルターを通じてクエリを実行します。
      • 条件をデフォルトのビルダーモード(列、演算子、値、Match ALL (AND)またはMatch ANY (OR)と組み合わせる)で記述するか、ビルダーが表現できない条件の場合はSQLモードに切り替えます。
      • 影響パネルには、フィルターが保持する行数と非表示にする行数が報告されます。
      • フィルターはTrinoクエリに適用されるため、Analytics Managerクエリとダッシュボード、Trino消費者をカバーします。PySparkまたはPyIcebergを通じて読み取るノートブックと直接ストレージアクセスはフィルタリングされません。
      • フィルターは非アクティブで保存でき、リストからオンとオフを切り替え、別のテーブルに複製できます。また、プロジェクト構成エクスポートとともに移動します。
    • 修正:
      • プロジェクトを削除すると、そのプロジェクトが付与したデータセット共有も削除されるため、消費プロジェクトは共有データセットのソースプロジェクトが消えたことをリスト表示しなくなりました。

    Data Processing Engine

    • Sparkジョブメモリ: Sparkジョブには、オーバーヘッドを含む完全な割り当てメモリが提供され、メモリ不足の失敗が減少します。
    • カスタムアクションログ: アクションコードからのprint()と標準エラー出力は、ジョブログに表示され、アクションが見つからない場合は、より明確なエラーメッセージが表示されます。
    • **Spark UIと履歴: Sparkアプリケーションには、ジェネリックな名前の代わりにジョブの名前が付きます。
    • 修正:
      • ジョブを停止すると、そのSparkアプリケーションが終了します。
      • ポッドがクラッシュしたジョブは、ハングするのではなく検出され報告されます。
      • 実行中のジョブは、ジョブ履歴からアーカイブされなくなりました。
      • ジョブが終了するのを監視している場合、実行されたジョブに正しく表示され、パイプラインステージは信頼性が高く表示されます。
      • PySparkジョブでIcebergテーブル手順、例えばexpire_snapshotsとremove_orphan_filesが再び動作します。

    Analytics Manager

    • SQLエディタオートコンプリート: エディタは、SQLキーワード、事前構築されたスニペット、および利用可能なすべてのTrino関数とその説明を提案します。
    • 修正:
      • クエリ履歴に表示される実行時間は、正しくフォーマットされます。

    Control Center

    • 監査トレール検索: 新しいフルテキスト検索でイベントを迅速に見つけ、レイアウトがより明確になります。

    Apps and API

    • アプリリソース: アプリに割り当てられた各DPUは、1 vCPUと4 GBのRAMを提供し、DPU定義に一致します。アプリは以前、その半分を受け取っていました。この変更は、アプリの次の再起動時に適用されます。
    • 修正:
      • 止まってしまったビルドは、ステータスメッセージとイベントログで原因を報告します。
      • 同じアプリの2つのビルドは、同時に実行できなくなりました。
      • アプリケーションには、再び正確に1つのアクティブバージョンがあります。

    2026年8月31日

    Lakehouse Manager

    • **ビュー: データセット内に名前付き仮想テーブルとしてSQLSELECTクエリを保存し、テーブルのようにクエリを実行できます。結果は常にソーステーブルからライブで計算されます。
      • 列はSQLから自動的に派生し、人間が読めるエラーとともに、作成と編集のたびに検証されます。
      • ビューは自分の有効または破損ステータスを追跡します。ソーステーブルが変更された場合、自動的に再チェックされ、ソースが復元されたら自動的に回復します。
      • ポリシータグ、データセットの権限、監査トレールは、テーブルと同様にビューに適用され、外部ツールによって作成されたビューは自動的に発見されます。
    • **フィルタリングされたタブ: テーブルセクションのフィルタリングされたビューは、新しいビューと混同を避けるために、フィルタリングされたタブに名前が変更されました。

    Data Processing Engine

    • **重複排除アクション: レイクハウスまたはPostgreSQLテーブルから重複行を削除するための新しい使用可能なアクションで、重複排除キーごとに正確に1行を保持します。
      • キーはテーブルの識別フィールドから事前入力され、読み取り専用スキャンで実行時に削除される行数をプレビューでき、どの行が生き残るかを選択できます(任意の行、最新の行、または最も古い行)。
      • オプションのバックアップテーブルが実行を保護します。レークハウステーブルでは、Time Travelを使用して実行を元に戻すこともできます。
    • 並列ジョブ実行: 同じジョブを複数回並列で実行することは、安全です。各実行は独自のデータと結果を保持します。
    • **Spark History: Sparkアプリケーション履歴は、最新のジョブだけでなく、古いジョブからもアクセスできます。
    • 修正:
      • ジョブがシークレットを読み取れないために失敗した場合、不透明なエラーの代わりに実際の原因が表示されます。
      • リビルドアクションの確認には、リビルドされるテーブルの名前が表示されます。

    2026年8月24日

    Lakehouse Manager

    • Lineage: 新しい組み込みのLineageビューは、プロジェクト内のデータの流れをマッピングします。パイプラインから各テーブルを供給し、そのテーブルから構築されたものまで。
      • 新しいLineageセクションまたはテーブルの詳細ページから直接開くことができ、列レベルのLineageにドリルダウンできます。
      • Lineageは現在PySparkもカバーしています。LoadおよびAggregate PySparkアクションについては自動的に、Custom PySparkアクションおよびPySparkノートブックについてはSDKを通じてオプトインします。
    • 修正:
      • テーブルリストビューのチェックボックスは現在正しく揃えられています。
      • 存在しない消費者プロジェクトとデータセットを共有する場合、ストレージエンジンのエラーの代わりに明確なエラーが返されます。

    Data Processing Engine

    • Notebookをカスタムアクションとしてエクスポート: Data Platform拡張機能は、JupyterLabからノートブックを直接カスタムアクションに変換できます。ノートブックのpipインストールは自動的にアクションの依存関係に変換されます。
    • 修正:
      • ジョブで既に定義されている環境変数は、ジョブが開始されたときに上書きされなくなりました。

    Control Center

    • 修正:
      • ジョブメトリクスチャートは現在、任意の時間範囲で表示されます。測定精度は選択されたウィンドウに適応する代わりに、広い範囲で失敗します。

    2026年8月3日

    General

    • 新しいガイド: Trinoデータ型とキャスト、Lakehouse型とTrino型のマッピングと、Trinoを通じて書き込む際のTYPE_MISMATCHエラーの修正方法をカバーしています。
    • 拡張ドキュメント: データ型、命名規則、ストレージモデル、およびクロスプロジェクト共有に関するより深いLakehouse Managerページ、およびアクション間のコード共有、ワークフローからのノートブックのトリガー、CI/CDに関する新しいData Processing Engineドキュメント。

    Lakehouse Manager

    • 修正:
      • 読み取り専用でデータセットを共有しても、所有者のそのデータセットへの読み書きアクセスがダウングレードされなくなりました。
      • リソースが欠落しているか削除された場合、APIは500の代わりに404エラーを返します。

    Data Processing Engine

    • Data Platform Extension: 新しいJupyterLab拡張機能は、サイドパネルを追加してプロジェクトのデータセットとストレージバケットをブラウズし、クイック読み取り専用のSQLクエリを実行し、使用可能なノートブックギャラリーから開始できます。
    • marimo拡張機能: marimoノートブック拡張機能は現在、すべてのノートブックイメージに事前インストールされています。
      • 両方の拡張機能は新しいものです。試してみてフィードバックを共有してください。
    • カスタムアクションヘルパー: カスタムアクションおよびカスタムPySparkエディタのヘルパーパネルには、カテゴリ別に整理された使用可能なシナリオ、SDKガイド、データをブラウズするためのタブ、FAQが提供されます。

    Control Center

    • 監査トレール: 新しいイベントタイプは、構成のエクスポートとインポート操作を記録します。
    • 修正:
      • Logs Explorerのジョブログは現在、ギャップや重複した行なしで正しい順序で表示され、中断後にストリーミングが再開され、空のログビューの代わりに読み込みエラーが表示されます。
      • ログを開くボタンは現在、正しいパラメータでLogs Explorerを開く代わりに何も行いません。

    Apps and API

    • アプリケーションスケジューリング(ベータ版): アプリケーション(アプリ、API、Superset)を週次アクティビティウィンドウ中に自動的に開始および停止します。アイドル時間の料金を支払わないようにします。
      • タイムゾーンを選択し、開始日と終了時間を含む1つ以上のウィンドウを追加します。これらのウィンドウの外では、アプリケーションが停止します。
      • 遷移は約5分ごとに評価されるため、開始または停止が最大5分遅れることがあります。
    • メモリ内キャッシュ(ベータ版): アプリケーションサービスとともにValkeyまたはRedisキャッシュをデプロイします。
      • キャッシュエンジンのバージョンと割り当てられるDPUの割合(10~50%)を選択します。変更はデプロイされたバージョンを再起動した後に有効になります。
    • SQLiteバックアップ(ベータ版): SQLiteでデータを保存するアプリケーションは現在、自動バックアップを有効にできます。
      • 日次保持期間を日数で設定し、保持する週次および月次バックアップの数を設定し、保存されたバックアップをLakehouseで直接開きます。

    2026年7月20日

    Lakehouse Manager

    • Icebergバケット: バケット画面には現在、プロジェクトのIcebergバケットが読み取り専用モードでリスト表示されます。これはLakehouseテーブルの背後にあるストレージです。

    Data Processing Engine

    • 概要ヒートマップ: ジョブのアクティビティは現在、日ごとと4時間スロットごとにグループ化され、セルごとに実行回数が表示され、完了したジョブのみがカウントされます。
    • ビルドログ: ジョブのビルドフェーズのログは現在利用可能です。ビルド中のエラーは表示され、デバッグが容易になりました。
    • ノートブックのインポートとエクスポート: ノートブックは現在、ZIPアーカイブとしてインポートおよびエクスポートされます。
    • ワークフロー: ワークフローには現在、開始するために少なくとも1つのアクションが含まれている必要があります。空のワークフローは実行できなくなりました。

    2026年7月6日

    General

    • 構成のエクスポートとインポート: 各サービスモジュールは現在、UIから直接インポートできます。構成をインポートするためのエンドポイントを呼び出す必要はありません。

    Lakehouse Manager

    • 修正:
      • Time Travelのスナップショットを探索は現在、スナップショットが読み込まれた状態でExplorerにリダイレクトします。
      • データセットのフルネーム(例: default_dataset)で検索する場合、「データセットがありません」の代わりにデータセットが返されます。
      • 受信プロジェクトから共有データセットを削除しても、Explorerにデータセット名がなくなることはありません。

    Data Processing Engine

    • 概要メトリクス: 新しいリソース消費量、トップ消費者、およびSpark History Serverメトリクス、選択可能な過去7日、30日、または90日の範囲とより高速な読み込み。
    • 修正: アクションの再構築は現在、必須 + 識別子としてマークされた属性の状態を反映します。

    Control Center

    • 概要メトリクス: 新しい総リソース消費量、時間をかけてスキャンされたデータ、DBストレージ(テーブル)、およびオブジェクトストレージ(バケット)メトリクス、現在の値と時間をかけて表示されます。
      • 概要とJobs Centralのメトリクスは現在、より高速に読み込まれます。
    • 修正:
      • Alertsページは現在、アラートの読み込みに失敗した場合、「アラートなし」状態の代わりにエラーノーティフィケーションを表示します。
      • Audit trailは現在、キャッシュされた結果を超えてページングする際に、プロジェクトレベルおよび組織レベルの両方でさらにエントリを読み込みます。

    2026年6月22日

    全般

    • App Service コンポーネント数: 組織のホームには、各プロジェクトボックスにデプロイされた App Service コンポーネントの数が表示されます。
    • 新しいチュートリアル: IoT フリート監視パイプラインの構築 は、カスタムアクションから Kafka を通じてシミュレートされたセンサーデータをストリーミングし、ライブ Superset ダッシュボードに接続するエンドツーエンドのガイドです。

    コネクタ

    • データベースコネクタのページネーション: データベースコネクタのリストは現在ページネーションされており、大規模なリストを簡単に閲覧できます。
    • 修正: 列ヘッダーで並べ替える機能は、Trino コンシューマーテーブルで動作します。

    Lakehouse Manager

    • 必須および識別子フィールド: 属性には現在 必須 (常に NULL でない) または 必須 + 識別子 (アップサートの行の一意性キーの一部) をマークできます。
      • 必須フィールドはテーブルが構築された後には追加できません。新しい リビルドアクション を使用して追加してください。識別子フィールドは double または decimal にできません。
    • テーブルメトリクス: テーブルには、テーブルに関する主要な統計情報を表示する メトリクス セクションがあります。
    • 修正: Explorer で、CSV としてエクスポート ボタンは、アクティブなクエリエンジンがない場合に説明メッセージとともに無効になります。

    Data Processing Engine

    • 書き込み戦略: Load および Aggregate アクション (Python および PySpark) は、現在テーブルの識別子フィールドを使用してアップサートできます。
      • アクションの設定で アップサート、マッチしない場合は挿入、または すべて挿入 を選択してください。
      • アクションはデフォルトで すべて挿入 に設定されています。マッチング動作を有効にするには、アップサート を手動で選択してください。
    • リビルドアクション: フィールド制約を変更し、パーティションデータを再構成し、メタデータをクリーンアップするために、テーブルをゼロからリビルドします。
      • フィールドを必須/識別子に昇格させる際にデフォルト値を設定し、前のテーブルのバックアップをオプションで保持します。
      • テーブルのすべての履歴を削除します。リビルド後は Time Travel は利用できません。
    • SQL アクション: Trino エンジン上のデータセットおよびテーブルに対して SQL クエリを記述し実行し、スケジュール可能でワークフロー準備完了のアクションとして実行します。
      • 読み取り、メタデータ、DML、DDL、および CREATE TABLE AS SELECT をサポートし、これらは Lakehouse Manager に新しいテーブルを構築します。
      • 作成前に検証し、破壊的クエリの確認と、各実行時に再検証チェックを実行します。
    • Spark History Server: 新しい DPE ページから PySpark アクションおよびワークフローの実行履歴を検査します。
      • サーバーを必要に応じて起動し、最近の実行を閲覧します。アイドル状態になると自動的に停止し、実行中のみ DPU 単位で課金されます。
      • 各実行の Spark UI を開くか、DataFlint パフォーマンスインサイトを使用して、実行中または完了後に分析します。

    Analytics Manager

    • 修正: Queries で、CSV としてエクスポート ボタンは、アクティブなクエリエンジンがない場合に説明メッセージとともに無効になります。

    Control Center

    • Logs Explorer パフォーマンス: Logs Explorer は現在、プロジェクトごとに 1 つずつではなく、単一のメトリクスおよびジョブリクエストを発行し、読み込みを高速化します。
    • アラーティング: アラートの作成 アクションは、プロジェクトホームページから再び利用可能です。
    • 修正:
      • ログにはもはや「無効な日付」が表示されません。
      • 監査 トレールの更新は、行を重複させなくなりました。

    Apps and API

    • App Service UI (ベータ): App Service 用のデザインが一新され、より統一されたインターフェースがベータ版として利用可能になり、プラットフォームの他の部分と一致するようになりました。
      • 今後数週間から数ヶ月の間、継続的に改善と更新を行います。フィードバックをお待ちしております。
    • 修正: 環境変数の作成は、400 エラーで失敗しなくなりました。

    2026年6月2日

    コネクタ

    • Trino コンシューマー: Consumers タブから数クリックで Trino 接続文字列を作成し、サービスアカウント、API キー、および接続文字列を手動で設定する必要がなくなりました。
      • コンシューマーごとに READ または READ & WRITE アクセスレベルを選択します。
      • 接続文字列は作成時にのみ表示されます。各コンシューマーには専用のサービスアカウントがあります。

    2026年5月25日

    全般

    • サポートにお問い合わせ: サポートにお問い合わせ リンクは、外部の OVHcloud ヘルプセンターにリダイレクトするのではなく、プラットフォーム内のサポートフォームを開くようになりました。

    Lakehouse Manager

    • クロスプロジェクトデータセット共有 (ベータ): データセットは現在、同じ組織内の他のプロジェクトと読み取り専用で共有できます。
      • 管理者は、ソースプロジェクトのデータセットの 設定 タブ → 共有設定の管理 → 1 つ以上のターゲットプロジェクトを選択することで共有します。
      • 受信プロジェクトは、共有アイコンとタイプ Lakehouse Manager (共有) を付けたデータセットを Lakehouse Manager の データセット メニューで確認できます。テーブルはプレビューできますが変更できません。
      • Explorer で、共有テーブルは データセットごとのリスト ビューの新しい 共有データセット カテゴリに表示されます。SQL エディタのみ。

    Data Processing Engine

    • 修正: DPE 構成を別のプロジェクトにインポートする際に、ワークフロー内のリポジトリ参照が正しく書き換えられます。以前は、目的地プロジェクトにインポートされたワークフローは、デフォルト リポジトリのソースプロジェクトの repository_id にまだ参照されており、アクション参照が破損していました。

    Control Center

    • 監査: ノートブックは現在監査トレールの対象になります。

    2026年5月5日

    コネクタ

    • 新しいコネクタ:
      • HubSpot: 接触先、会社、取引、チケット、パイプライン、フォーム、マーケティングメールなどを抽出します。
      • Odoo: Odoo ERP インスタンスから接触先、CRM リード、販売注文、請求書、製品、在庫、HR、およびプロジェクトを抽出します。Odoo 14–19 と互換性があります。
      • Salesforce: 標準およびカスタム sObjects を抽出し、SOQL および SOSL クエリを実行し、レポートをリスト表示し、組織の制限を確認します。
      • Shopify: Shopify GraphQL Admin API を通じて製品、顧客、注文、在庫、マーケティング、B2B、決済、およびコンテンツを抽出します。
      • Stripe: 顧客、請求、支払い意図、サブスクリプション、請求書、残高取引、およびイベントを抽出します。
    • 各新しいコネクタには、認証、完全なエンドポイントカタログ、ページネーション、レート制限、出力形式、および制限をカバーする伴走 技術リファレンス ページが付属しています。

    Data Processing Engine

    • 修正:
      • アクションまたはワークフローを作成する際にリソース割り当てを選択しても、画面がフリーズしなくなりました。
      • 既存のアクションの環境を更新しても、画面がフリーズしなくなりました。

    Control Center

    • 修正: 監査 リフレッシュアイコンは、最後の 6 時間にリセットされるのではなく、選択した時間範囲を保持します。

    2026年4月20日

    全般

    • メンテナンスバナー: スケジュールされたプラットフォームメンテナンスの期間中、ヘッダーにバナーが表示されます。アクティブな場合、プラットフォームは読み取り専用になります。実行操作は引き続き許可されます。

    コネクタ

    • OpenLineage コンシューマ:
      • 認証トークンは現在オプションです。
      • 新しい Trino イベントを無効にする トグル - Trinoが生成した系図(Explorer、Analytics Manager)をスキップし、DPE バッチ系図のみを転送します。
    • 修正: 転送された系図イベントについて、Marquez でスキーマが誤って表示される問題を修正しました。

    Lakehouse Manager

    • Explorer:
      • CSV へのエクスポート: ビジュアルクエリの CSV エクスポート(ダウンロードとバケットエクスポート)で、スケールフィールドがデータフィールドの前に表示されるようになりました。
      • CSV エクスポートで、すべての非数値は引用符で囲まれるようになりました。これは、カンマ、引用符、改行による解析問題を回避します。
    • 修正: テーブルのプレビュー は、選択したテーブルが読み込まれた状態で Explorer を開きます。

    Data Processing Engine

    • Git 依存関係の自動更新: カスタム および カスタム PySpark アクションは、Git ホストされた Python 依存関係で @latest をサポートします:
      • @latest を git+ 依存関係 URL に追加して、ビルド時に最新の公開リリースを自動的に解決します。
      • ビルドを強制 をクリックして新しいバージョンを取得します。アクション全体でタグやコミットハッシュの手動更新はもう必要ありません。
      • 注意: 最新リリースは実行時に自動的に検出されません。更新を取得するには、手動で ビルドを強制 が必要です。
    • カスタムアクション系図 SDK: 新しい lineage_run コンテキストマネージャーは、自動的に START / COMPLETE / FAIL をエミットし、run_id を生成します。
    • カスタムアクション系図ヘルパー: 新しい schema_facet(スキーマの宣言)と column_lineage_facet(列間マッピング)。
    • 自動スキーマ検出: connector= を lineage_run に渡して、スキーマを自動的に抽出します。
    • ドキュメントを更新しました: カスタムアクションでデータ系図を追跡する。

    Analytics Manager

    • クエリ:
      • CSV へのエクスポート: ビジュアルクエリの CSV エクスポート(ダウンロードとバケットエクスポート)で、スケールフィールドがデータフィールドの前に表示されるようになりました。
      • CSV エクスポートで、すべての非数値は引用符で囲まれるようになりました。これは、カンマ、引用符、改行による解析問題を回避します。

    Control Center

    • 新機能: 監査(初期リリース): プラットフォーム上の重要な作成/更新/削除活動をログに記録します。今後のリリースでカバレッジが拡大します。
      • コントロールセンターのプロジェクトレベルビュー; サービス(コネクタ、Lakehouse Manager、DPE、Analytics Manager、IAM)、リソース、および時間ウィンドウでフィルタリングします。
      • 組織設定の組織レベルビュー。現在、組織の IAM とメンバー管理をカバーしています。請求、クォータ、および同様の機能は間もなく追加されます。
      • 各レベルで2つの新しいロール: 監査トレール管理者 と 監査トレールビューア。
    • アラート通知(ベータ版): アラート通知が再構築され、再度有効になりました。問題が発生した場合はお知らせください。
    • 修正: ログエクスプローラーは、DPE アクションとワークフローの実行ログを正しく表示します。

    2026年4月7日

    Lakehouse Manager

    • OpenLineage 準拠: Data Platform は現在、OpenLineage 標準を使用してデータ系図イベントを追跡および公開しています。 Load アクションと Aggregate アクションについては、系図イベントが自動的に記録され、Custom アクションについてはオプトインされます。
    • 修正: Query Gateway は、Direct Query カタログについて catalog.schema を正しく自動推論します。これは、Direct Query が有効なテーブルにのみ影響します。

    コネクタ

    • 新しいコンシューマー: OpenLineage コンシューマー を追加しました。エンドポイント URL と認証トークンを提供して、独自の OpenLineage 互換の系図ソリューション(例: Marquez)に接続します。

    Data Processing Engine

    • 新しいアクション: OpenLineage イベントを送信 を追加しました。Data Platform から外部の系図バックエンドにデータ系図イベントを転送します。定期的なスケジュールまたは常時接続モードをサポートします。
    • SDK: カスタムアクションでデータ系図を追跡する ための emit_lineage 関数を使用するドキュメントを追加しました。カスタムアクションについては、系図はオプトインです。入力/出力を宣言し、START、COMPLETE、および FAIL イベントをエミットして、プラットフォームの OpenLineage グラフと統合します。
    • 修正:
      • クロンジョブは作成時にデフォルトでアクティブになります。
      • 新しく作成したアクションとワークフローの実行ログが正しく表示されます。

    2026年3月23日

    Data Processing Engine

    • Spark ジョブの起動とワークフローの安定性が向上しました。
    • アクションとワークフロー: cron ジョブを削除する代わりに、非アクティブにして再アクティブ化するオプションを追加しました。
    • 修正: 環境変数フィールドが長い値でレイアウトをオーバーフローする問題を修正しました。

    Lakehouse Manager

    • 属性: 属性の命名規則が表示されるようになりました。
    • Explorer:
      • ビジュアルクエリの結果をバケットに CSV としてエクスポートする問題を修正しました。
      • メタデータ抽出後の直接クエリソースについて、誤ったアラートアイコンを修正しました。

    2026年3月9日

    コネクタ

    • 新しいコネクタ: FHIR コネクタのサポートを追加しました。
    • 更新:
      • ClickHouse コネクタを更新しました。
      • MySQL コネクタの SSL 問題を修正しました。
      • Kafka コネクタの証明書は作成時に暗号化されます。
      • 更新: Kafka の入れ子になった JSON フィールドの抽出; Kafka ソースに入れ子になったフィールドが含まれている場合は、メタデータ抽出を再実行する必要がある場合があります。

    Data Processing Engine

    • カスタム PySpark アクションの SparkSession 取得が向上しました。
    • ⚠️ PySpark 3.3.2 非推奨: PySpark 3.3.2 で新しいアクションを作成することはもうできません。このバージョンは非推奨になっています。新しい PySpark バージョンに移行してください。

    Lakehouse Manager

    • Trino: Trino バージョンを 479 に更新しました。
    • Explorer の Direct Query: Lakehouse Explorer に Direct Query サポートを追加しました。ソースが Direct Query 有効の場合、そのテーブルと抽出された属性は Explorer で直接表示されます。
    • 修正: 入れ子になったパラメータの暗号化を修正しました(特に Kafka データベースの場合)。

    Analytics Manager

    • 修正:
      • dashboard/deployed エンドポイントの問題を解決しました。
      • JSON ボディが提供されない場合でも、リソースグループがシード時に作成されるようにしました。

    Control Center

    • 修正: コントロールセンターのログエクスプローラーの endDate 処理を修正しました。

    2026年2月23日

    全般

    • 修正:
      • ワークフローの環境設定で選択した環境が正しく保持されるようになりました。
      • メトリクスアイコンをクリックすると、メトリクスページに直接リダイレクトされます。
      • コントロールセンターのログエクスプローラーで、デプロイメント start_date が正しく考慮されるようになりました。
      • IAM 認証プロバイダー active ボタンが状態を正しく反映するようになりました。

    Lakehouse Manager

    • 更新: Trino バージョンを 476 から 478 に更新しました。
    • パフォーマンス: カタログのリロード時間を約2-3倍改善しました。
    • 修正: プロジェクト作成直後のクエリについて、401 エラーを修正しました。

    2026年2月9日

    全般

    • 修正:
      • コンシューマーセクションの無限ロードスピナーの問題を修正しました。
      • バックエンドの改善と依存関係のアップグレードにより、プラットフォームの安定性を向上させました。

    コネクタ

    • API コネクタ: API コネクタの信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させるための改善と修正。

    APPs & APIs

    • Superset テーマ: Superset 用の新しいテーマモジュールを導入し、より良いカスタマイズとブランド化オプションを提供します。
    • 更新: Superset テンプレートをバージョン6に更新しました。

    Lakehouse Manager

    • パフォーマンス: クエリの安定性とモニタリング機能を少し改善しました。
    • 修正: プロジェクト作成直後のクエリについて、401 エラーを修正しました。

    2026年1月26日

    全般

    • UIリフレッシュ: プラットフォーム全体で Data Catalog を Connectors にリネームし、明確さと一貫性を向上させます。
      • この変更を反映するため、すべてのナビゲーションメニュー、ドキュメントリンク、サイドバーの参照を更新します。
      • 機能は同じままです - これは、データソース接続の中央リポジトリとしてのサービスの目的をより良く表現するための名前の更新です。
    • 修正:
      • 現在のプロジェクト使用量に複数のサブセットが表示される問題を修正しました。現在、アプリやAPIと同様に、総消費量が表示される1つのサブセット列のみが表示されます。
      • ポリシータグへの書き込みアクセスを付与できない問題を修正しました。
      • テーブル列を並べ替える際の視覚的なインジケータを追加しました。
      • 全体的なプラットフォームの安定性とパフォーマンスを向上させました。
      • 各種コンポーネントにおけるユーザーインターフェースの応答性を向上させました。

    Data Processing Engine

    • 修正:
      • DPEメトリクスの「過去24時間」ビューをより正確に表示します。
      • PySparkアクションの環境変数セクションが欠落していた問題を修正しました。

    ドキュメントの更新

    • 「Data Catalog」のすべてのドキュメント参照を「Connectors」に更新しました
    • 新しい命名規則を反映するため、ナビゲーションとサイドバー構造をリフレッシュしました
    • すべてのチュートリアルとガイドで「Connectors」用語を一貫して使用します

    2026年1月12日

    一般

    • 修正:
      • MFA(多要素認証)の検証フローから離れる際に発生していた無限リダイレクトループを修正し、認証体験をよりスムーズにしました。
      • サイドバーで特定のサービスをお気に入りに追加できなかった組織レベルのユーザーの問題を解決しました。
      • APIダッシュボードの精度を向上させ、数値を小数点以下2桁で切り捨てることで、データの表示をより明確で一貫性のあるものにしました。
      • クォータ管理のエラー処理とユーザー向けメッセージを強化し、クォータ制限に達したり超えたりした際により情報豊富なフィードバックを提供します。

    Lakehouse Manager

    • Time Travel: Time Travel機能の保持期間を導入しました。デフォルトでは14日です。ドキュメントを読む.
    • Trino最適化: Trinoのメモリ使用量を最適化し、Out-of-Memory(OOM)エラーを防ぎ、大規模なデータセットでのクエリの安定性とパフォーマンスを向上させました。
    • テーブルメンテナンス: テーブルメンテナンスジョブを本番環境で有効にしました。この毎日自動実行されるジョブは、古いスナップショットと孤立したファイルを削除し、ストレージ使用量を最適化し、データレイクハウスの健全性を維持するのに役立ちます。

    Data Processing Engine

    • 逆ETLアクション: 逆ETLアクションでプロトコルを目的地オプションとしてサポートを追加しました。
    • PySpark Load/Aggregate: クラシックPySparkのロードと集約アクションでXLSファイルの処理に関する問題を修正しました。

    APPs & APIs

    • デプロイ状態: アプリとAPIのデプロイプロセス中のデプロイ状態の更新をより正確なリアルタイム情報で改善しました。
    • ログの表示: アプリやAPIがデプロイされた際に表示される新しい「ログの表示」ボタンを追加しました。
    • 開くボタン: アプリやAPIが完全にデプロイされた後のみ「開く」ボタンを表示し、デプロイ完了前にサービスにアクセスしようとした際に以前表示されていたプロキシエラーメッセージを防ぎます。

    :::details 2025 2025年12月17日

    一般

    • 修正:
      • Lakehouse Manager ExplorerまたはAnalytics Managerでクエリを実行した際に、ブール値がクエリ結果に表示されない問題を解決しました。
      • ジョブメトリクスの7日間と24時間のビューを切り替えた際に、誤ったデータが表示される問題を修正しました。
      • ポリシータグにアクセス権を付与した後、UIにグループ名が正しく表示されるようになりました。

    Data Catalog

    Lakehouse Manager

    • Time Travel: テーブルのTime Travel機能を導入し、データの過去のバージョンをクエリすることが可能になりました。Time Travelについてさらに詳しく。
    • Explorer: Icebergスナップショットバージョン構文をサポートするためにSQLクエリ機能を強化しました。FOR VERSION AS OF SNAPSHOT_ID。
    • Trinoの安定性を向上させ、より信頼性の高いクエリ実行を実現しました。

    Data Processing Engine

    • メトリクス: DPEアクションとワークフローのジョブメトリクスには、タイムアウトした実行を成功したものと失敗したものとともに含め、より包括的なモニタリングを実現しました。
    • 修正:
      • バケット内の複数のParquetファイルをセグメント化して読み込む際に、複数のインスタンスを並列実行した際に失敗する問題を解決しました。
      • DPEアクションとワークフローのPreferences > Triggersの下でAPI例を表示した際のダイアログボックス内の欠落していたPythonコードサンプルを復元しました。

    2025年12月1日

    一般

    • プロジェクトレベルの検索: プロジェクトレベル内でメニューやセクションを素早く検索するための新しい検索機能を導入しました。この機能にアクセスするには、MacではCMD+K、WindowsではCTRL+Kを使用してください。
    • クォータ: 新しいクォータ機能が組織設定ページで利用可能になり、管理者がリソース割り当て制限を管理できます。クォータについてさらに詳しく。
    • パフォーマンス: プラットフォーム全体のジョブパフォーマンスを向上させました。

    Lakehouse Manager

    • REST Catalog: Apache Icebergのための新しいオープンソースのRESTカタログサービス(Polaris)をデプロイし、将来の統合(例:強化されたテーブルメタデータアクセスとより細かいRBAC)に備えました。
    • ポリシータグのACL問題を修正しました。

    Data Processing Engine

    • ノートブック: Python 3.9のノートブックはもう作成できません。Python 3.13がデフォルトバージョンになりました。
    • 修正:
      • S3Store.bucket_exists()がget_bucket操作中に複数のワーカーでステータスを保存する際にエラーが発生する問題を解決しました。
      • リンクされた環境を使用する際に、数値とブール値を正しくサポートするためにPySparkのリンクされた環境パラメータの処理を修正しました(以前は文字列値のみが正しく動作していました)。

    2025年11月17日

    一般

    • プロジェクト作成時、互換性を向上させるためにホスト名でアンダースコアを受け付けなくなりました。

    Data Catalog

    • Kafkaコネクタ: データセットへのバッチ読み込みを高速化し、より効率的に行うことができます。
    • メタデータ抽出時のタイムゾーン処理を修正し、より正確なデータ処理を実現しました。

    Data Processing Engine

    • ワークフロー: Force Rebuildオプションを追加し、アクションで以前利用可能だった機能(トラブルシューティングやクリーンな再実行の確保に役立ちます)に対応しました。
    • カスタムアクション: Python 3.13をサポートしました。
    • PySparkアクション: リンクされた環境を使用する際に、数値とブール値を正しくサポートするために環境変数の処理を修正しました(以前は文字列値のみが正しく動作していました)。
    • Sparkカスタムアクション: 強化されたボイラープレートテンプレートで、より良い開発者体験を提供します。

    2025年11月3日

    ⚠️ 重要なアクションが必要 ⚠️

    • MFAを使用するフロントエンドアプリケーション: セキュリティパッチのため、プロジェクトレベル認証でMulti-Factor Authentication(MFA)を使用するアプリケーションは手動で更新する必要があります。ユーザーはclient-authority-manager依存関係をバージョン1.5.0に更新し(フロントアプリのルートフォルダにあるforepaas.jsonファイル内)、アプリケーションを再構築して再デプロイする必要があります。

    一般

    • プラットフォーム全体のインフラ改善で、より高い安定性を実現しました。
    • セキュリティ: 組織間の切り替え時のトークンローテーションを強化し、より長い認証者シークレット長でMFAの互換性を向上させました。

    Data Catalog

    • Kafkaコネクタ: データ処理を簡素化するために、デフォルトでフラット化されたJSONを返すようになりました。
    • 予約済みキーワードを使用する列は、SQLクエリとテーブル構築の失敗を防ぐために_rサフィックスで自動的に名前が変更されます。

    Data Processing Engine

    • Jupyter AI拡張機能: ノートブックには、会話型アシスタンスのためのJupyter AI拡張機能が含まれるようになりました。OVHcloud AIエンドポイントキーで設定する必要があります。
    • ノートブック:
      • 非同期のポストスタートプロセスで起動時間を改善しました。
      • 新しいリソース使用量メトリクス(CPU、メモリ、ストレージ)が表示されるようになりました。
      • 既存の依存関係の上書きを防ぐ問題を修正しました。
      • 例ノートブックとボイラープレートを更新しました。
      • Sparkバージョン3.4.4と3.5.5との互換性問題を解決しました。

    Lakehouse Manager

    • SDK更新: 既存の物理テーブルから論理オブジェクトを作成するための新しいcreate_from_physical](/ja/developers-python-sdk-connect-dataset#create_from_physicaltable-datasetdefault_dataset-kwargs)メソッドを追加しました。
    • テーブルステータスを正しく設定することで、設定のインポート時の安定性を向上させました。

    Analytics Manager

    • Trinoのメモリ不足の問題を修正し、クエリのパフォーマンスと安定性を向上させました。

    APPs & APIs

    • 上記のセキュリティパッチ以外、このリリースではこのセクションに特定の更新はありません。

    ドキュメント更新

    • チュートリアルハブ: 以前のチュートリアルセクションを置き換え、プロジェクトの設定、データの取り込み、変換、エクスポート、Trinoでの分析、ビジネスインテリジェンスなどの明確なカテゴリに学習資料を整理しました。
    • Jupyter AI拡張機能: Jupyter AI拡張機能の設定(OVHcloud AIエンドポイントキーを使用)とノートブックでの会話型アシスタンスの使用についての新しいガイド。
    • SQL変換ガイド: ノートブック上のデータプラットフォームでSQLベースのデータ変換を実行する方法を示すステップバイステップの例。
    • SDKリファレンス: 新しいデータセットコネクターメソッドで更新されました。今後のリリースでさらに多くの更新が予定されています。
    • リンク修正: ドキュメント全体の複数の壊れたリンクを修正し、より良いナビゲーションを実現しました。

    2025年10月20日

    一般

    • プラットフォーム全体の依存関係をアップグレードし、より高い安定性とセキュリティを実現しました。
    • Power BIコネクタがプロジェクトURLを共有する際に間違ったサブドメインを返す問題を修正しました。

    Data Processing Engine

    • ロードと集約アクションのデフォルトSparkバージョンを3.5.5に更新しました。
    • SDKを最新のPandas 2.xとSQLAlchemy 2.xに更新し、ノートブックの互換性を向上させました。
    • Python 3.13をサポートし、更新されたベース、PySpark、TensorFlow、DataScienceノートブックイメージを追加しました。
    • 各ノートブックイメージに新しい例ノートブックが含まれるようになりました。

    Data Catalog

    • JSONアップロードにNDJSON形式をサポートしました。

    2025年10月6日

    ⚠️ 重要なアクションが必要 ⚠️

    • 2025年10月6日以前に構築されたApache Superset(SQLiteテンプレートを使用): クライアントは互換性とサポートを確保するために環境を再構築して再デプロイする必要があります。
    • 2025年10月6日以前に構築されたフロントアプリケーション: クライアントはforepaas.jsonでSDKをバージョン1.3.0に更新し、アプリケーションを再構築して再デプロイする必要があります。

    一般

    • SSOログインフローを改善し、適用可能な場合にのみ自動プロビジョニングオプションを表示するようにしました。
    • UIのナビゲーション、読み込み、複数ボタンホバーの問題を修正しました。
    • データベースコネクタには警告とドキュメントリンクが表示されるようになりました。

    Data Processing Engine

    • PySparkアクションと集約アクションの信頼性に関する問題を修正しました。
    • OracleとPolarコネクタを更新し、互換性を向上させました。
    • 複数のソースがある場合に目的地を変更する際の新しい警告。

    Lakehouse Manager

    • ジョブエンドポイントのアクセス権が不足している問題を修正しました(ユーザーは明示的な権限が必要です)。
    • 安定性とパフォーマンスを向上させました。
    • メタデータをより効率的に処理するためのMetastoreサービスを追加しました。
    • 増分更新時の論理属性構築の問題を修正しました。
    • オープンソースREST互換性のためにPolarisカタログをデプロイしました。

    Analytics Manager

    • エンドポイントのACL関連の制約を修正しました。
    • Trinoカタログ互換性を向上させるために設定サービスを更新しました。

    Apps & APIs

    • 自動デプロイの問題を修正しました。
    • Supersetビルドを最適化しました。
    • ストアテンプレートとSDKモジュールを更新しました。

    2025年9月22日

    一般

    • マイナーバグ修正と改善

    2025年9月8日

    一般

    • エラー処理とログのサニタイズを改善し、トラブルシューティングをよりスムーズで安全にしました。
    • Log Explorerの無効なパラメータのエラーを修正しました。

    Data Catalog

    • OVHAPIコネクタを強化したV2互換性で改善しました。

    Data Processing Engine

    • Python環境をv3.13.7に更新し、セキュリティと互換性を向上させました。
    • デバッグを容易にするためにログを強化しました。
    • PySpark実行の信頼性を向上させ、ワークロード実行中の警告とエラーを減らしました。
    • SQL Serverのインストール依存関係の問題を修正し、よりスムーズなデプロイを確保しました。

    Lakehouse Manager

    • 設定のインポート時のエラーメッセージ処理を改善し、トラブルシューティングを簡素化しました。
    • Lakehouseクエリサービス全体で安定性を向上させました。

    2025年8月25日

    一般

    • Consumersは現在、Lakehouse Managerに移動されました。
    • Lakehouse Managerの「オールインワン」ビルドアクションのログを改善しました。
    • 「オールインワン」アクションがメタデータ更新に成功したと報告する(メタデータ更新成功)が、結果として-1を返す問題を修正しました。

    2025年8月11日

    一般

    • Trinoバージョンをv461からv476にアップグレードしました。
    • PowerBIコンサマーが使用可能になりました。使用方法のガイドはこちら。
    • DPEアクション/ワークフロー/環境の編集アイコンが表示されないマイナーな問題を修正しました。

    2025年7月28日

    一般

    • Data Processing EngineのアクションのACLを改善しました。
    • FOCUSとSupersetを使用したFinOpsユースケースの新しいチュートリアルが利用可能になりました - こちら。

    2025年7月15日

    一般

    • Apache Supersetは現在、App Serviceで利用可能です。
    • Sparkログレベルを調整し、より良いパフォーマンスのために処理を最適化しました。
    • NYC Taxiデータセットチュートリアルを導入し、2つの実践的な例とPySparkチートシートを提供し、学習とクイックリファレンスを強化しました。

    Data Processing Engine

    • ノートブックの使用量とパフォーマンスを監視するための新しいメトリクスを追加しました。
    • ノートブックのインポート/エクスポート体験を改善し、より良いユーザビリティを実現しました。
    • PySparkモジュールとPySparkのユースケースのドキュメントを改善し、分散処理を活用しやすくしました。
    • 以前欠落していたData Processing Engine(DPE)のアクションの包括的なドキュメントを追加し、利用可能なガイドを拡大しました。

    UI / プラットフォーム

    • Log Explorerがウィンドウの下部を正しく表示しない問題を修正しました。
    • 複数のユーザーが同じDPEにアクセスした際のWebSocketの問題を解決しました。
    • 現在、編集メニューを通さずにウィジェットを直接追加できます。
    • DPEノートブックスインターフェースを更新し、よりスムーズな体験を提供しました。
    • S31互換ストレージは、一貫性のためにリージョンフィールドを自動的に小文字に変換します。

    2025年6月30日

    一般

    • プロジェクトのホーム: "APPLICATION SERVICES"タイルを更新し、"Apps"と"APIs"タイルを統合しました。
    • MFAとのOAuth統合を改善しました。

    Data Processing Engine

    • 全アクション: トラブルシューティングとクリーンな再実行を確保するためのForce Rebuildオプションを追加しました。
    • PySparkアクション: 適切な「Spark Log Level」を選択できます。
    • PySparkカスタムアクション: PySparkバージョン(現在3.3.2、3.4.4、3.5.5)を選択できます。

    Lakehouse Manager

    • 各種最適化とバグ修正

    Control Center

    • Logs Explorerの改善
    • Jobs Central: 過去30日間の表示を修正

    2025年6月9日

    Data Processing Engine

    • PySpark Load: バケットから複数のファイルを読み込むことを許可

    Control Center

    • Logs Explorer: ログの最後の1秒が表示されない問題を修正

    2025年5月26日

    Data Catalog

    • OVH APIソースにJSONPathサポートを追加し、データナビゲーションを簡素化しました。
    • OVH APIソースのパフォーマンスを向上させ、より高速なデータアクセスを実現しました。
    • OVH APIソースで複数のエンドポイントを管理しやすくなりました。

    Data Processing Engine

    • 新しいアクション - テーブルをソースにエクスポート: レイクハウスから選択したテーブルを外部データソースにエクスポートします。
    • ジョブ詳細のTime Breakdownビューを修正し、ジョブパフォーマンスに関する正確な洞察を提供します。
    • 特定のアクションで編集ページを離れる際にページを更新することなく、ユーザーが離れることを防ぐ問題を解決しました。
    • ノートブックを停止する際に、保留中のステータス表示を改善し、より良いユーザビリティを実現しました。
    • より良いモニタリングのためにメトリクスを強化しました。
    • パフォーマンスと信頼性を向上させるためにSpark処理を最適化しました。
    • より明確なデバッグとモニタリングのためにSparkログレベルを調整しました。
    • Logs Explorerの開始日が正しくない問題を修正し、正確なジョブ追跡を実現しました。
    • 過去24時間のメトリクス表示が不完全な問題を修正し、正確なモニタリングを実現しました。
    • ノートブックアクセス制御を再構築し、読み取り専用サポートを追加し、より良いコラボレーションを実現しました。

    Analytics Manager

    • クエリメニューインターフェースを改善し、メインページにビジュアルまたはSQLモードが明確に表示されます。
    • クエリの処理を強化し、仮想属性をサポートし、信頼性の高いパフォーマンスを確保します。

    Lakehouse Manager

    • 属性が多いテーブルをコピーした際にエラーが発生する問題を修正しました。
    • 物理ビルド停止時のエラーを解決し、よりスムーズな操作を実現しました。
    • メタデータ抽出を標準化し、より良いデータ一貫性を実現しました。
    • ジョブタイプごとに物理ビルドステータスチェックを追加し、より良いモニタリングを実現しました。

    2025年5月12日

    一般

    Data Catalog

    • UTCタイムゾーンの日付時刻文字列の処理を改善しました。
    • ストリーミングソースのアナライザーを改善しました。
    • OVH APIコネクタを改善しました。
    • Direct QueryとTrinoとの統合を使用したPostgreSQLソースの処理を改善しました。

    Data Processing Engine

    • Python SDK: パッケージboto3 < 1.36.0.を修正しました。
    • ⚠️ 注意: 互換性の理由から、カスタム依存関係にboto3ライブラリを含めないでください。

    2025年4月28日

    一般

    • ログインページのテキストを改善し、より良い体験を提供しました。
    • チュートリアルとドキュメントはホームページから新しいタブで開くようになりました。
    • Analytics ManagerとSQLクエリ画面のテキストを更新しました。
    • 組織招待を簡素化し、「組織を作成」オプションを削除しました。
    • ポリシータグリストの検索時に発生する偶発的な問題を修正しました。
    • ノートブック内のアクションリンクを修正し、ユーザーの権限をより正確に反映させました。
    • 組織/プロジェクト招待の管理時にユーザーリストの可視性を改善しました。
    • Control Centerのログ表示を改善しました。

    Data Processing Engine

    • 高度モードのツールバーアイコン表示を修正し、より良いユーザビリティを実現しました。
    • ノートブッククラッシュ後のディスク復旧を改善し、より高い安定性を実現しました。

    Lakehouse Manager

    • データセットステータス更新を改善しました。
    • 物理ビルドのパフォーマンスを改善しました。

    2025年4月14日

    一般

    • 組織ページとIDアクセスマネージャーのUIに複数の修正を実施しました。

    Data Proessing Engine

    • ファイル転送アクションを修正しました。
    • ログにアクションの名前を追加し、アクション/ワークフロー/ジョブビューでアクションのIDのみが表示されていた問題を修正しました。
    • アクション/ワークフロー/ジョブビューのログの可視性を修正しました。

    Lakehouse Manager

    • データセット作成時間を改善しました。
    • Trinoが利用できない場合のExplorerの処理を改善しました。

    Control Center

    • モニタリングビューの表示を修正しました。

    2025年3月28日

    一般

    • データセット作成フローを強化し、よりユーザーフレンドリーな体験を提供しました。
    • ポリシータグに関連するマイナーバグを修正しました。
    • Control Centerログが正しく表示されない問題を解決しました。

    Data Processing Engine

    • PySparkアクションのログを強化し、トレース可能性とデバッグを改善しました。

    • 複数のエンドポイントをより良く処理するためにOVHcloud APIコネクタを改善しました。

    • ノートブック:

      • Python 3.11をサポートしました。
      • 新しいData ScienceとTensorFlowノートブックタイプを導入しました。

    2025年3月18日

    一般

    • ドキュメントは現在https://docs.dataplatform.ovh.net/で利用可能です。
    • 大文字と小文字を混在させたログインの処理を改善しました。
    • 一部のエラーメッセージの可読性を改善しました。
    • プロジェクトが準備完了したメールを更新しました。
    • UI内のすべてのBETA参照を削除しました。

    Data Processing Engine

    • UIとのイベント交換をストリームライン化しました。
    • ノートブック: Data Platform Python SDKを更新しました。

    Lakehouse Manager

    • オールインワンアクションを改善し、属性名をより良く処理します。 :::

    さらに詳しく

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