Журнал змін – Release 2026.06¶

З виходом Release 2026.06 digna робить важливий крок уперед у сфері автоматизації, розширюваності та зручності платформи.
У цьому релізі представлено новий digna Python SDK, офіційну підтримку Docker, оновлений інтерфейс панелі та покращену переносимість для управління правилами валідації.

Перегляньте огляд випуску¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — огляд цього випуску на YouTube-каналі digna.

Нові можливості¶

digna Python SDK – Автоматизуйте все за допомогою Python¶

Встановлення:
```
pip install digna-sdk
```
Програмне керування та автоматизація digna за допомогою Python
Створення та конфігурація проєктів через код
Тригери для запуску інспекцій та виконань моніторингу
Програмне керування наборами даних, правилами та конфігураціями
Профілювання таблиць та отримання метаданих
Експорт результатів профілювання та якості даних у зовнішні репозиторії та системи
Інтеграція з ноутбуками, оркеструвальними інструментами та CI/CD пайплайнами

Вплив: Дозволяє застосовувати підхід інфраструктури як коду та глибоку автоматизацію робочих процесів якості даних і спостереження за даними за допомогою Python.

Підтримка Docker – Спрощене розгортання та експлуатація¶

Офіційна підтримка образу Docker для digna
Швидке та послідовне налаштування в різних середовищах
Спрощене підключення для розробки, тестування та продакшну
Легка інтеграція з Kubernetes та платформами контейнеризації
Покращена переносимість і відтворюваність розгортань

Вплив: Полегшує розгортання та експлуатацію digna в сучасних хмарних нативних архітектурах.

QueryMode – Гнучка стратегія виконання SQL¶

Налаштуйте стратегію виконання запитів: режим Single або Combined

Single Mode: Кожна статистика обчислюється окремим SQL-запитом

Ідеально для великих джерел даних, де існують обмеження пам'яті
Запобігає вичерпанню ресурсів при комбінованих запитах (вичерпання пам'яті, ліміти spool)
Більша кількість запитів, але менше споживання пам'яті на кожен запит

Combined Mode: Всі статистики обчислюються в одному SQL-запиті

Зменшує загальну кількість запитів та мережеві накладні витрати
Оптимізує продуктивність, коли джерела даних поміщаються в пам'ять
Більш ефективно при частих паралельних виконаннях

Вплив: Дає змогу тонко налаштувати виконання запитів для балансування продуктивності, використання ресурсів та безпеки пам'яті залежно від характеристик джерел даних.

Налаштовувана модель прогнозування¶

Модель, що лежить в основі виявлення аномалій, тепер зважує конкурентні пояснення кожного ряду — патерн у поєднанні з оцінкою найсвіжіших спостережень — і змішує їхні прогнози залежно від того, наскільки переконливо підтверджено кожне з них. Одне екстремальне значення більше не може просочитися в наступні прогнози.

Нею керують два налаштування на новій вкладці Model джерела даних, кожне в діапазоні від 0.0 до 1.0, зі значенням за замовчуванням 0.5:

Break Sensitivity – наскільки швидко стрибок на новий рівень або розворот тренду сприймається як реальна зміна, а не як викиди
Model Complexity – скільки структури шукає модель: від календарних ефектів і одного зсуву рівня до невідомих циклів, ефектів дня місяця та щомісячних скидань

Обидва налаштування можна будь-коли повернути до значень за замовчуванням. Як діє кожне з них, див. у розділі Налаштування моделі.

Вплив: Дає користувачам контроль над самою моделлю прогнозування поряд із наявними налаштуваннями Sensitivity і Memory для смуги допуску, які тепер розташовані на вкладці Thresholds.

Керування сповіщеннями про аномалії¶

Нова вкладка Notifications у налаштуваннях аномалій джерела даних:
Minimum Alerts – скільки невдалих перевірок (не невизначених) має зібрати інспекція, перш ніж буде надіслано сповіщення (за замовчуванням 1)
Pause After Notification (Days) – як довго підписка залишається беззвучною після сповіщення про джерело даних (за замовчуванням 0, без паузи)

Перероблений досвід роботи з дашбордом¶

Сучасний та покращений дизайн UI/UX
Чіткіша навігація та структура
Краща видимість результатів моніторингу та інсайтів якості даних
Покращена читабельність оповіщень, статистик та дашбордів
Швидший доступ до ключової операційної інформації

Вплив: Підвищує зручність використання та щоденну продуктивність для всіх користувачів.

Розширений імпорт та експорт правил валідації¶

Покращена функціональність імпорту/експорту правил валідації
Легша міграція між середовищами та проєктами
Покращене повторне використання стандартизованих наборів правил
Кращий рівень управління та життєвим циклом правил
Спрощена співпраця між командами

Вплив: Забезпечує масштабоване та послідовне управління якістю даних по всій організації.

Покращення платформи¶

Повна інтеграція Python SDK для автоматизації
Контейнеризоване розгортання через Docker
Покращений UX завдяки оновленому дашборду
Розширена переносимість логіки валідації

Кому корисний цей реліз¶

Data Engineers: автоматизація, використання SDK, інтеграція в пайплайни
Платформні команди: спрощене розгортання через Docker
Команди з управління даними: повторне використання правил валідації
Аналітичні команди: покращена зручність і видимість інсайтів

Оновлення CLI¶

Додано підтримку інтеграції SDK
Покращені робочі процеси імпорту/експорту
Загальні покращення стабільності та продуктивності