Spring Cloud Data Flow 2.3.0 GA 發佈

Spring Cloud Data Flow 2.3.0 GA 發佈了，Spring Cloud Data Flow 是構建數據集成和實時數據處理流水線的工具包。

2.3.0 版本爲 Spring Boot 2.2.x 和 Spring Cloud Hoxton 提供了許多加強功能和通用兼容性更改。

持續部署任務

隨着任務應用程序的發展更快以適應業務需求，須要可以經過 Data Flow 自動使用新版本的功能。 儘管 Data Flow 支持在之前的迭代中註冊任務應用程序的多個版本的功能，但缺乏經過從新混合先前執行中使用的命令行參數、部署屬性和應用程序屬性以實用方式運行它們的功能。 在此版本中，這些值在清單中的存儲以及檢索值以肯定應用程序是否須要升級並將其應用於新執行的能力，使開發人員能夠爲其任務應用程序建立連續的部署流程。 全部這些功能均可以經過 RESTful API 輕鬆得到，所以能夠自動執行 Task 的整個 CI/CD 工做流程。

調度程序改進

Scheduling 已更新，以支持任務的 CI/CD 功能。 所以，當 Kubernetes 或 Cloud Foundry Task-scheduler 在用戶將 Task 應用程序更新到新版本後啓動應用程序時，Spring Cloud Data Flow 中的下一次執行將自動利用這些更新。

監控改進

• 使用 Prometheus RSocket 代理做爲默認方法，可在全部受支持的平臺上基於 Prometheus 監視短時間任務以及長期流式應用程序。
• 對 Spring Cloud Tasks 和 Spring Cloud Batch 的本機監視是對經過 Spring Cloud Streams 對流應用程序的現有監視支持的補充。
• 咱們有一些監控樣本。你將找到有關構建與數據流監視體系結構集成的自定義流和任務應用程序的說明：
• stream-apps —— 如何啓用對自定義構建的源、處理器和接收器應用程序的監視。
• task-apps —— 如何啓用對自定義構建任務應用程序的監視。
• 容許使用監視體系結構爲流管道實現彈性的自動縮放適配器。

Kubernetes 部署程序改進

• 支持 Node Affinity、Pod Affinity 和 Anti-Affinity
• 可以向服務對象添加多個端口
• 容許自定義 StatefulSet 部署中使用的容器鏡像
• 擴展 API 的實現
• 支持自定義初始化容器

更多更新內容見：

spring.io/blog/2019/1…