| Databricks | MLflow | PyTorch
MLflow現在可將PyTorch模型，轉換成為更通用的TorchScript表示方式，或直接將模型部署到模型伺服器TorchServe
2020-11-18
| Databricks | 資料湖 | 資料倉儲
Databricks推出SQL Analytics解決方案，要讓用戶把資料湖用作資料倉儲
SQL Analytics可以讓用戶利用SQL對資料湖進行查詢，並且提供連接器，連接既有的商業智慧工具，使資料湖泊能夠取代資料倉儲
2020-11-16
| Nvidia | Databricks | Spark | GPU
Nvidia與Databricks合作，讓Spark可用GPU加速模型訓練
在即將釋出的Spark 3.0將原生支援Nvidia GPU，可大幅提升ETL和模型訓練的執行效能
2020-05-17
| Databricks | AutoML | 機器學習
Databricks釋出AutoML工具，自動化機器學習工作管線
整合分析平臺加入了自動化機器學習功能，讓使用者不用撰寫程式碼，就能完成整個工作管線
2019-08-21
| Databricks | MLflow | 機器學習
Databricks釋出MLflow 0.8.0，改善實驗用UI、可以Docker容器部署模型到Azure上
MLflow 0.8.0改善四個使用者介面功能，分別是緊湊的指標和參數顯示、巢狀執行（Nesting Runs）、標記執行（Labeling Runs）、以及記憶使用者介面設定。
2018-11-23
| Databricks | MLflow | R
Databricks釋出機器學習平臺MLflow 0.7.0，整合R釋出追蹤API
RStudio對MLflow貢獻了R客戶端追蹤API，允許開發者在程式執行階段，紀錄參數、程式碼版本、指標和輸出檔案，病以MLflow UI視覺化實驗結果。
2018-10-04
| 大資料 | Databricks | RStudio
Databricks整合RStudio，讓R語言搭上Spark大資料運算平臺
RStudio整合到Databricks的統一分析平臺，除了提供資料科學家大規模分散式R運算外，還能使用原本Databricks平臺上梳理資料的ETL功能。
2018-06-28
| Databricks | 機器學習 | MLflow
Databricks開源機器學習平臺MLflow，以標準格式打破工具平臺的界線
Apache Spark技術團隊所創立的企業Databricks認為，市面上的機器學習通常不容易追蹤機器學習的實驗外，也很難重現相同的結果，機器學習模型移植不易，因此動手開發了開源機器學習平臺MLflow，來試圖解決這些問題。
2018-06-07
| 微軟 | Azure | Apache Spark | Databricks
微軟與Apache Spark團隊聯手，Azure Databricks上線
Azure資料副總裁Rohan Kumar表示，Azure Databricks是Apache Spark針對Azure最佳化後，提供的雲端協作分析平臺。
2018-03-26
| Databricks | Spark 2.0 | 技術預覽版 | Databricks Community Edition
Databricks釋出Spark 2.0技術預覽版，聚焦資料處理效能與強化API
Spark技術商Databricks在自家雲端大資料平臺Databricks Community Edition開放使用者下載Spark 2.0技術預覽版，Databricks以上游程式庫為基礎，提供使用者搶先體驗Spark 2.0的功能，而Apache官方的Spark 2.0要在數周後才會釋出。
2016-05-16