Журнал изменений – релиз 2026.06¶

C релизом 2026.06 digna делает крупный шаг вперёд в автоматизации, расширяемости и удобстве работы с платформой.
В этот выпуск входят новый digna Python SDK, официальная поддержка развертывания в Docker, обновлённый интерфейс панели и улучшенная переносимость при управлении правилами валидации.

Посмотрите обзор выпуска¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — обзор этого выпуска на YouTube-канале digna.

Новые возможности¶

digna Python SDK — автоматизируйте всё с помощью Python¶

Установка:
```
pip install digna-sdk
```
Программное управление и автоматизация digna с помощью Python
Создание и конфигурация проектов через код
Запуск инспекций и мониторинговых исполнений
Программное управление наборами данных, правилами и конфигурациями
Профилирование таблиц и извлечение метаданных
Экспорт результатов профилирования и качества данных в внешние репозитории и системы
Интеграция с ноутбуками, оркестрационными инструментами и CI/CD конвейерами

Влияние: Позволяет реализовать полный подход «infrastructure-as-code» и глубокую автоматизацию рабочих процессов качества данных и наблюдаемости с использованием Python.

Поддержка Docker — упрощённое развертывание и эксплуатация¶

Официальная поддержка Docker-образа для digna
Быстрая и предсказуемая настройка в разных окружениях
Упрощённый онбординг для разработки, тестирования и продакшена
Лёгкая интеграция с Kubernetes и контейнерными платформами
Улучшенная переносимость и воспроизводимость развёртываний

Влияние: Делает digna проще в развертывании и эксплуатации в современных cloud-native архитектурах.

QueryMode — гибкая стратегия выполнения SQL¶

Настройте стратегию выполнения запросов: режим Single или Combined

Single Mode: Каждая статистика вычисляется одним отдельным SQL-запросом

Идеально для больших источников данных, где важны ограничения по памяти
Предотвращает исчерпание ресурсов при объединённых запросах (out of memory, spool limits)
Большее количество запросов, но меньшая нагрузка по памяти на каждый запрос

Combined Mode: Все статистики вычисляются в одном объединённом SQL-запросе

Снижает общее количество запросов и сетевые накладные расходы
Оптимизирует производительность, когда источники данных укладываются в память
Более эффективно при частых параллельных запусках

Влияние: Даёт пользователям тонкий контроль над выполнением запросов для балансировки производительности, использования ресурсов и безопасности по памяти в зависимости от характеристик источника данных.

Настраиваемая модель прогнозирования¶

Модель, лежащая в основе обнаружения аномалий, теперь взвешивает конкурирующие объяснения каждого ряда — паттерн в сочетании с оценкой самых последних наблюдений — и смешивает их прогнозы в зависимости от того, насколько убедительно подтверждено каждое из них. Одно экстремальное значение больше не может просочиться в последующие прогнозы.

Ею управляют два параметра на новой вкладке Model источника данных, каждый в диапазоне от 0.0 до 1.0, значение по умолчанию — 0.5:

Break Sensitivity – насколько быстро скачок на новый уровень или разворот тренда принимается как реальное изменение, а не считается выбросами
Model Complexity – сколько структуры ищет модель: от календарных эффектов и одного сдвига уровня до неизвестных циклов, эффектов дня месяца и ежемесячных сбросов

Оба параметра можно в любой момент вернуть к значениям по умолчанию. Как действует каждый из них, см. в разделе Настройки модели.

Влияние: Даёт пользователям контроль над самой моделью прогнозирования наряду с существующими настройками Sensitivity и Memory для полосы допуска, которые теперь находятся на вкладке Thresholds.

Управление уведомлениями об аномалиях¶

Новая вкладка Notifications в настройках аномалий источника данных:
Minimum Alerts – сколько неудачных проверок (не неопределённых) должна набрать инспекция, прежде чем будет отправлено уведомление (по умолчанию 1)
Pause After Notification (Days) – как долго подписка молчит после уведомления об источнике данных (по умолчанию 0, без паузы)

Переработанный интерфейс панели¶

Современный и улучшенный UI/UX дизайн
Более понятная навигация и структура
Лучшая видимость результатов мониторинга и инсайтов по качеству данных
Повышенная читаемость оповещений, статистик и дашбордов
Быстрый доступ к ключевой операционной информации

Влияние: Повышает удобство использования и ежедневную продуктивность для всех пользователей.

Расширенный импорт и экспорт правил валидации¶

Улучшенная функциональность импорта/экспорта правил валидации
Проще мигрировать между окружениями и проектами
Лучшая повторная используемость стандартизированных наборов правил
Улучшённое управление жизненным циклом правил и их governance
Упрощённое сотрудничество между командами

Влияние: Обеспечивает масштабируемое и согласованное управление качеством данных по всей организации.

Улучшения платформы¶

Полная интеграция Python SDK для автоматизации
Контейнеризованное развёртывание через Docker
Улучшенный UX через переработанный дашборд
Расширенная переносимость логики валидации

Кому будет полезен этот релиз¶

Data Engineers: автоматизация, использование SDK, интеграция в конвейеры
Платформенные команды: упрощённое развертывание через Docker
Команды управления данными (Data Governance): повторно используемые наборы правил валидации
Аналитические команды: улучшенная удобочитаемость и видимость инсайтов

Обновления CLI¶

Добавлена поддержка интеграции с SDK
Улучшены рабочие процессы импорта/экспорта
Общие улучшения стабильности и производительности