Spring Cloud Data Flow 2.3 erweitert das Monitoring
Das Toolkit zum Verwalten von Datenpipelines vereinheitlicht das Monitoring fĂĽr den lokalen Einsatz sowie Daten in Kubernetes und Cloud Foundry.
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 fĂĽr Daten aus unterschiedlichen Quellen. AuĂźerdem erweitert es das Zusammenspiel mit Kubernetes und bietet eine API zum Skalieren von Instanzen.
Hand in Hand mit Prometheus
FĂĽr das Monitoring bietet Spring Cloud Data Flow nun einen einheitlichen Einblick ĂĽber 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 ĂĽbernimmt Grafana.
FĂĽr die Spring-eigenen Tools Spring Cloud Task zum Erstellen von Microservices mit Spring Cloud und Spring Cloud Stream als Framework fĂĽr Event-getriebene Microservices greift Spring Cloud Data Flow auf die nativen Monitoring-Funktionen zu.
(Bild:Â Spring)
Auf GitHub sind einige Beispiel verfĂĽgbar, die beim Einstieg in das Monitoring helfen sollen.
Kubernetes, Security und Skalieren
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 fĂĽr das kommende Release eine vereinheitliche Einbindung von OAuth 2.0 ĂĽber Spring Security 5 an, dem designierten zentralen Werkzeug zum Verwalten fĂĽr OAuth 2.0 im Spring-Ă–kosystem.
Eine neue Scaling API soll das Erstellen und Entfernen von Anwendungsinstanzen vereinfachen. Die API ist plattformagnositsch ausgelegt und soll sich nahtlos fĂĽr 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 fĂĽr die Weiterentwicklung der Tools helfen sollen. (rme)
