領先一步
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瞭解更多我很高興代表團隊宣佈 Spring Cloud Data Flow 1.2 的第三個里程碑版本釋出。
注意: 開始使用此新版本的好方法是遵循專案頁面上的釋出矩陣,其中包括下載座標和參考指南連結。
作為期待已久的特性的一部分,為了改進對Shell和Dashboard的應用程式屬性資訊的訪問,我們為Stream和Task應用程式引入了一個新的可選工件——我們稱之為“伴隨元資料工件”。透過此功能,流應用程式和任務應用程式及其屬性將成為基於Docker和Maven的應用程式工件的一等公民。
伴隨元資料工件是一個輕量級的jar工件,它包含JSON格式的屬性元資料,併為每個現成的應用程式生成。鑑於此工件的尺寸較小,我們會在應用程式註冊時預取元資料檔案。包括app info <app-type>:<app-name> shell命令或Dashboard上載入屬性對話方塊視窗在內的任何下游操作,您會發現應用程式屬性填充得更高效,而不是等待整個uber-jar下載完成。
此特性引入了一個新的maven外掛。任何自定義應用程式都可以使用此外掛生成伴隨元資料工件。
注意: 使用伴隨元資料工件註冊應用程式不是強制性的,我們仍然保留以前的體驗,並且它將繼續按預期工作。
“/about” RESTful端點已更新,用於探測各自的執行時環境,獲取詳細資訊,包括依賴項、版本、功能開關、平臺版本等。該端點可用於版本相容性檢查和錯誤報告。同樣的資訊也可以從Dashboard的“關於”頁面上的“顯示詳情”按鈕中獲取,並可以從該詳情頁面複製到剪貼簿。
{
"featureInfo": {
"analyticsEnabled": true,
"streamsEnabled": true,
"tasksEnabled": true
},
"versionInfo": {
"implementation": {
"name": "spring-cloud-dataflow-server-local",
"version": "1.2.0.M3"
},
"core": {
"name": "Spring Cloud Data Flow Core",
"version": "1.2.0.M3"
},
"dashboard": {
"name": "Spring Cloud Dataflow UI",
"version": "1.2.0.M2"
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"commitId": "d10dfcd5626dfe38fdb6059af21430743e28f545",
"shortCommitId": "d10dfcd",
"commitTime": "2017-03-21T18:33:04.000Z",
"branch": "master"
},
"securityInfo": {
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"authorizationEnabled": true,
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"appDeployer": {
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"deployerName": "LocalAppDeployer",
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"platformHostVersion": "10.11.6",
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},
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},
"_links": {
"self": {
"href": "https://:9393/about"
}
}
}
在之前的1.2.M1版本中,我們在DSL級別區分了應用程式屬性和部署器屬性的概念。這種區分在某些場景下對整體解析行為產生了副作用。解析器構造已被重新審視,不一致性已得到解決。
在1.2 M2/M3中,我們為RBAC添加了基礎,並在Dashboard中提供了支援。Shell的角色感知現在也可用了。
Spring Cloud Stream App Starters Bacon.RC1的下一個版本已釋出。此版本基於Spring Cloud Dalston.RC1和Spring Cloud Stream Chelsea.RC1的改進和錯誤修復。一如既往,我們為RabbitMQ、Apache Kafka 0.9和Apache Kafka 0.10繫結器實現生成了開箱即用的應用程式。您可以在專案網站上找到批次匯入開箱即用應用程式的bit.ly連結。
推薦的任務應用程式啟動器是Spring Cloud Task App Starters Belmont.M1版本的一部分。您可以在專案網站上找到批次匯入開箱即用應用程式的bit.ly連結。
請檢視發行說明,瞭解所有已解決問題的更多詳細資訊,以及指向伴隨專案中已解決問題的連結。
進一步增強對Docker工件在Shell、DSL和Dashboard中作為一等公民的支援。
協調“批處理作業或任務組合”的能力正在取得進展。一套新的DSL原語,用於支援Shell/UI的此功能正在開發中。
流式管道的指標和監控計劃在即將釋出的版本中實現。深入瞭解單個流式應用程式效能(包括其傳送/接收速率以及整個管道的聚合指標)的能力正在開發中。
反饋很重要。如有問題和功能請求,請透過StackOverflow和GitHub聯絡我們。我們也歡迎貢獻!任何有助於改進Spring Cloud Data Flow生態系統的幫助都將不勝感激。