Spring Cloud Data Flow 2.3 erweitert das Monitoring

Das Toolkit zum Verwalten von Datenpipelines vereinheitlicht das Monitoring für den lokalen Einsatz sowie Daten in Kubernetes und Cloud Foundry.

Lesezeit: 1 Min.
In Pocket speichern
vorlesen Druckansicht Kommentare lesen
Von

Das Spring-Team hat Version 2.3 von Spring Cloud Data Flow freigegeben. Das Toolkit zum Verarbeiten von Daten bringt im aktuellen Release eine vereinheitlichte Monitoring-Architektur für Daten aus unterschiedlichen Quellen. Außerdem erweitert es das Zusammenspiel mit Kubernetes und bietet eine API zum Skalieren von Instanzen.

Für das Monitoring bietet Spring Cloud Data Flow nun einen einheitlichen Einblick über alle Plattformen, seien sie lokal oder in Kubernetes beziehungsweise Cloud Foundry angelegt. Der Prometheus RSocket Proxy bietet Monitoring unter Verwendung der Zeitreihendatenbank Prometheus. Die Darstellung der Logs übernimmt Grafana.

Für die Spring-eigenen Tools Spring Cloud Task zum Erstellen von Microservices mit Spring Cloud und Spring Cloud Stream als Framework für Event-getriebene Microservices greift Spring Cloud Data Flow auf die nativen Monitoring-Funktionen zu.

Für das Monitoring setzt Spring Cloud Data Flow auf eine Kombination aus Prometheus und nativen Metriken aus Spring-Tools.

(Bild: Spring)

Auf GitHub sind einige Beispiel verfügbar, die beim Einstieg in das Monitoring helfen sollen.

Spring Cloud Data Flow 2.3 erweitert das Zusammenspiel mit Kubernetes sowohl für Pipelines auf Basis von Batch-Daten als auch von Datenströmen. So unterstützt das Toolkit neuerdings das Konzept der Knotenaffinität (Node Affinity) sowie der Pod-internen Affinität beziehungsweise Antiaffinität (Pod Affinity/Anti-Affinity). Außerdem können Entwickler mehrere Ports als Serviceobjekte hinzufügen.

Hinsichtlich der Security peilen die Macher von Spring Cloud Data Flow für das kommende Release eine vereinheitliche Einbindung von OAuth 2.0 über Spring Security 5 an, dem designierten zentralen Werkzeug zum Verwalten für OAuth 2.0 im Spring-Ökosystem.

Eine neue Scaling API soll das Erstellen und Entfernen von Anwendungsinstanzen vereinfachen. Die API ist plattformagnositsch ausgelegt und soll sich nahtlos für Kubernetes, Cloud Foundry sowie lokal verwenden lassen.

Weitere Details zu Spring Cloud Data Flow 2.3 lassen sich dem Spring-Blog entnehmen. Das Toolkit bietet Werkzeuge zum Erstellen von Topologien für Datenpipelines, unabhängig, ob es sich um Batch-Daten oder Datenströme handelt. Die Pipelines bestehen aus Spring-Boot-Anwendungen, die mit einem der beiden Microservices-Frameworks Spring Cloud Stream und Spring Cloud Task erstellt sind.

Das Team hat zudem drei Entwicklerumfragen zu den Tools Spring Cloud Data Flow, Spring Cloud Stream und Spring Cloud Task gestartet, die beim Finden der Schwerpunkte für die Weiterentwicklung der Tools helfen sollen. (rme)