Spring Cloud Data Flow 2.4 kommt mit aufpoliertem Interface

Neben den Verbesserungen am UI des Dashboard hat Pivotal dem Release auch neue Funktionen wie erweitertes Scheduling spendiert.

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Pivotal hat das GA-Release von Spring Cloud Data Flow 2.4 (SCDF) angekündigt. Die neue Version des Orchestrierungs-Tools für datengetriebene Microservices_Architekturen soll Entwickler mit einer verbesserten User Experience überzeugen. Das Dashboard-UI verspricht dazu eine intuitivere Bedienung, die einfacher und schneller zu Resultaten führen soll als bisher.

Während das Dashboard weiterhin auf dem bewährten Kern der Vorversionen von SCDF aufbaut, haben die Pivotal-Entwickler das Dashboard-UI überarbeitet und um neue interaktive Kontrollmechanismen erweitert. Der Application Catalog verschafft einen besseren Überblick und bietet mehr Möglichkeiten bei der Versionskontrolle sowie beim Registrieren und Austragen von Apps. Auch das Deployment von Streams soll sich flexibler konfigurieren lassen, ebenso wie das Modelltraining für Fraud Detection und die zugehörige Streaming-Topology. Einen Überblick der UI-Verbesserungen des Dashboard bietet das folgende Video.

Das verbesserte UX von Spring Cloud Data Flow 2.4

Zu den weiteren nennenswerten Neuerungen zählt die Möglichkeit, Tasks nun auch direkt aus der SCDF-Shell-Anwendung heraus planen zu können. Diese Option für das Scheduling steht Anwendern nun zusätzlich zum interaktiven Dashboard, APIs oder der Java DSL zur Verfügung. Darüber hinaus lassen sich neue Data Pipelines nicht mehr nur für Streaming-Applikationen bauen, sondern nun auch in Batch-Anwendungen integrieren. Damit schließt Pivotal eine Funktionslücke in SCDF und eröffnet Entwicklern mehr Optionen bei der CI/CD-Automatisierung oder auch beim Migrieren von Streaming- und Batch-Data-Pipelines zwischen verschiedenen Umgebungen (Sandbox, Staging, Production Environment).

Der Blogbeitrag zur GA von Spring Cloud Data Flow 2.4 fasst alle weiteren Verbesserungen im neuen Release zusammen. Die neue Version steht ab sofort für Kubernetes, Cloud Foundry oder die lokale Installation zur Verfügung. (map)