我们将在这篇文章中讨论以下内容: Spring云数据流生态系统概述 如何使用Spring云数据流来开发、部署和编排事件流管道和应用程序 Spring Cloud Data Flow生态系统 Spring...转换处理器使用来自Kafka主题的事件，其中http源发布步骤1中的数据。然后应用转换逻辑—将传入的有效负载转换为大写，并将处理后的数据发布到另一个Kafka主题。...当部署流时，有两种类型的属性可以被覆盖: 应用程序级属性，这是Spring云流应用程序的配置属性 部署目标平台的属性，如本地、Kubernetes或Cloud Foundry 在Spring Cloud...在部署流时，将检索各个应用程序的http、转换和日志，并将每个应用程序的部署请求发送到目标平台(即、本地、Kubernetes和CloudFoundry)的数据流。...您可以通过使用适当的Spring云流绑定属性来覆盖这些名称。 要查看所有的运行时流应用程序，请参阅“运行时”页面: ?
在Apache Kafka Deep Dive博客系列的Spring的第4部分中，我们将讨论: Spring云数据流支持的通用事件流拓扑模式 在Spring云数据流中持续部署事件流应用程序 第3部分向您展示了如何...Spring Cloud数据流根据流和应用程序命名约定为这些主题命名，您可以使用适当的Spring Cloud流绑定属性覆盖这些名称。...: filtered-http-events=:mainstream.filter > mongodb 在Spring Cloud数据流中，事件流的名称是惟一的。...为了避免流处理的停机时间，必须在不影响整个数据管道的情况下更新或回滚所需应用程序的此类更改。 Spring Cloud数据流为事件流应用程序的持续部署提供了本机支持。...结论 我们通过一个示例应用程序介绍了使用Apache Kafka和Spring云数据流的一些常见事件流拓扑。您还了解了Spring Cloud数据流如何支持事件流应用程序的持续部署。
这意味着，对于错误修正、CVE补丁、应用/部署者性质更改或任何依赖关系升级，开发人员都不得不手动调整版本，这样后续发布的版本才能采纳新的改进。...为了在本地、Cloud Foundry和Kubernetes环境之间打造一致的开发人员和部署体验，我们简化了在SCDF中针对流式传输和批数据流水线使用Prometheus的操作。...导入/导出数据流水线 越来越多的证据表明，团队正在将流式处理和批处理数据流水线迁移到不同的环境中，同时正在采用主动-主动或主动-被动部署的多平台策略。...安全集成变得更简洁，这主要是由于Spring Security 5.2本身的改进，包括很多更改、改进和弃用。...正式发布：Spring Cloud Task 2.2 作为构建用于批处理风格数据处理的短时Spring Boot微服务的框架，Spring Cloud Task 2.2推出了改进后的生命周期功能，并与Micrometer
=tenant-1在上面的命令中，设置了 SCDF 实例的服务类型为 NodePort，并将 SCDF 实例部署在 tenant-1 命名空间中。...部署数据流和任务接下来，可以使用 SCDF 控制台或 REST API 来部署数据流和任务。需要指定部署的应用程序所在的命名空间。...例如，部署一个简单的数据流可以使用以下命令：dataflow:> stream create --name my-stream --definition "time | log" --deploy --...运行数据流和任务最后，可以启动已经部署的数据流和任务。需要使用相应的命名空间来启动数据流和任务。...通过上述示例，可以看出使用命名空间的方式来实现多租户部署和管理非常方便。可以使用不同的命名空间来隔离不同的用户或租户，并且可以通过 SCDF 控制台或 REST API 来方便地管理数据流和任务。
引言 在快节奏的云原生开发领域，Spring Boot 凭借其敏捷性和简洁的工作流成为了广受欢迎的框架。然而，高效的配置管理依然是影响部署效率和持续维护的关键因素。...在读完本文后，你将能够自信地驾驭 Kubernetes 的配置功能。 本文也可以作为在 Spring Boot 应用程序中管理配置的路线图。...启动 Spring Boot 应用：部署创建后，Kubernetes 会将 ConfigMap 中的环境变量注入到 Spring Boot 应用程序的 Pod 中。...我们需要相应地调整应用程序属性 YML 文件的位置。 部署应用程序：使用更新后的部署配置将 Spring Boot 应用程序部署到 Kubernetes 中。...验证更改是否能够体现在运行的 Spring Boot 应用程序中，而无需重新部署或更改代码。 优点 这种方法允许在容器镜像之外管理应用程序的配置，使部署更加动态化、更易于更新。
Kubernetes 集群 可以跨越本地、公共、 私有或 混合云的主机，因此，Kubernetes 是托管 需要快速扩展的云原生应用程序的理想平台 ，例如通过Apache Kafka的实时数据流 。...Kubernetes 结合了 Google 超过 15 年的大规模运行生产工作负载的经验以及来自社区的最佳创意和实践。 为什么我们需要 Kubernetes？...保持容器化应用程序的启动和运行可能很复杂，因为它们通常涉及部署在不同机器上的许多容器，Kubernetes 提供了一种调度和部署这些容器的方法，并将它们扩展到您想要的状态并管理它们的生命周期，使用 Kubernetes...Kubernetes 提供： 服务发现和负载平衡 ：Kubernetes 可以使用 DNS 名称或使用自己的 IP 地址公开容器，如果容器的流量很高，Kubernetes 能够负载均衡和分配网络流量，从而使部署稳定...自动推出和回滚 ：可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控速率将实际状态更改为所需状态，例如，您可以自动化 Kubernetes 为您的部署创建新容器、删除现有容器并将其所有资源用于新容器
当开发团队对 Git 配置进行更改时，部署在环境中的 GitOps 代理会自动将更改与实时状态相协调。对实时环境的每一次更改都会在 Git 存储库中捕获，因此团队对系统更改具有可见性和可审计性。...Argo 是一个由云原生计算基金会 (CNCF) 托管的开源项目： https://www.cncf.io/projects/argo/ 用于构建和管理 Kubernetes、GitOps 风格的持续交付工作流...内置审计历史：Argo CD 确保对 Kubernetes 集群的每次更改都以 Git 配置更改日志的形式进行审计。...提高开发功能生命周期的可见性：Argo CD 提供从基础设施或应用程序的每次更改直接到导致这些更改的代码提交的可追溯性。...Argo Rollouts 的一个关键功能是它可以查询和解释来自许多来源的指标，以验证部署是否正常工作并执行自动升级或回滚。
编写技术雷达需要与来自ThoughtWorks全球各个办公室的资深技术专家进行深入沟通，在讨论个别现象的过程中，我们也会谈及宏观趋势。本文汇集了我们眼中当前科技行业的大趋势，以飨读者。 ?...Docker、Kubernetes以及当前所有重量级云技术都是基于虚拟化来实现的。 虚拟化促成了云服务的繁荣，我们认为，在NIST定义中的云极具价值。...数据流即是标准 在本期技术雷达中，我们探讨了一系列与Kafka相关的问题：Kafka、Kafka Streams、Kafka作为正确数据之源、Kafka作为轻量级ESB。然而我们为什么要强调数据流？...我们喜欢基于事件的流式架构所带来的福利——松散耦合、自主组件、高性能和高扩展性——但分析要求推动了对数据流的要求。离开数据流便无法实现实时分析。 与数据流兴起相关的是事件驱动架构的成熟度。...有些新技术还在涌现，例如用数据流作为企业事实/状态的持久化存储。我们并非百分百确定所有这些技术都是好主意（CQRS已经坑了许多不设戒备心的人），但数据流已深入人心，这一点毋庸置疑。 ----
我们还将简要讨论在 Cloudera DataFlow 的云原生 Kubernetes 部署中运行此流程的优势。...对于我们的示例用例，我们已将事务数据的模式存储在模式注册表服务中，并将我们的 NiFi 流配置为使用正确的模式名称。...在云上本地运行数据流 构建 NiFi 流程后，它可以在您可能拥有的任何 NiFi 部署中执行。...还可以定义警报以在超过配置的阈值时生成通知： 部署后，可以在 CDF 仪表板上监控为定义的 KPI 收集的指标： Cloudera DataFlow 还提供对流的 NiFi 画布的直接访问，以便您可以在必要时检查执行的详细信息或解决问题...Cloudera DataFlow 的流运行时在云原生和弹性环境中为生产中的流执行增加了稳健性和效率，使其能够扩展和缩小以适应工作负载需求。
； Kubernetes 安装程序：自动执行 Kubernetes 的安装和配置过程； PaaS/容器服务：类似于托管的 Kubernetes，但是包含了一套更广泛的应用部署工具（通常是来自云原生景观图...数据流和消息传递 是什么 数据流和消息传递工具通过在系统之间传输消息（即事件）来实现服务到服务的通信。单个服务连接到消息传递服务以发布事件和（或）从其他服务读取消息。...系统的解耦程度越高，更改的灵活性和适应性就越高，而这正是工程师在系统中所追求的。 对应工具 数据流和消息传递工具早在云原生技术成为现实之前就已经存在了。...为了集中管理关键业务事件，组织建立了大型的企业级服务总线。但是，当我们在云原生环境中谈论数据流和消息传递时，通常是指 NATS、RabbitMQ、Kafka 或云提供的消息队列之类的工具。...如何解决 CI 工具可确保开发人员引入的任何代码更改或更新都能自动、连续地与其他更改进行构建、验证并集成。开发人员每次添加更新时都会触发自动测试，确保只有良好的代码才能将其导入系统。
我们还将简要讨论在 Cloudera DataFlow 的云原生 Kubernetes 部署中运行此流程的优势。...在云上原生运行数据流 构建 NiFi 流程后，它可以在您可能拥有的任何 NiFi 部署中执行。...参数化和可定制的部署 在流部署时，您可以定义流执行的参数，还可以选择流的大小和自动缩放特性： 原生监控和警报 可以定义自定义 KPI 来监控对您很重要的流程方面。...还可以定义警报以在超过配置的阈值时生成通知： 部署后，可以在 CDF 仪表板上监控为定义的 KPI 收集的指标： Cloudera DataFlow 还提供对流的 NiFi 画布的直接访问，以便您可以在必要时检查执行的详细信息或解决问题...Cloudera DataFlow 的流运行时增加了在云原生和弹性环境中执行生产流的稳健性和效率，使其能够扩展和缩小以适应工作负载需求。
Spring Cloud Data Flow（SCDF）是一个开源的数据集成、数据处理和任务编排框架，可以简化分布式系统中数据流处理的开发和运维工作。...在多租户场景下，SCDF 可以支持不同的用户或租户共享同一个 SCDF 实例，但是每个租户只能访问和管理自己的数据流和任务。本文将介绍 SCDF 如何进行多租户部署和管理。...其中，多节点部署可以通过将不同的用户或租户部署到不同的节点上，从而实现多租户的隔离和管理。在多节点部署中，每个节点都有自己的数据流和任务管理，可以独立运行和维护。...在命名空间中，每个用户或租户都有自己的数据流和任务，相互之间不会产生干扰。...可以使用 Spring Cloud Kubernetes 或 Spring Cloud Foundry 等托管平台来实现命名空间的管理。
而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。因此，对于要求快速扩展的云原生应用而言（例如借助 Apache Kafka 进行的实时数据流处理），Kubernetes 是理想的托管平台。...自动部署和回滚你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态， 它可以以受控的速率将实际状态更改为期望状态。...不部署源代码，也不构建你的应用程序。 持续集成（CI）、交付和部署（CI/CD）工作流取决于组织的文化和偏好以及技术要求。...因此如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的集群不需要有云控制器管理器。...下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：节点控制器（Node Controller）：用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除路由控制器（Route Controller）：用于在底层云基础架构中设置路由服务控制器
在Kubernetes精心设计的微服务体系结构中，存在着大量的信息流。在部署Kubernetes之前，如何有效地管理系统中的大流量是企业面临的主要挑战。...然而，REST可能会在服务的消息传递结构中产生限制和其他复杂性。如果没有合适的消息传递解决方案，那么每次需求更改时都需要进行维护。进行频繁的维护是昂贵、耗时和不可靠的。...优点是： 健壮的消息队列系统 安全的系统 DevOps的低维护 连接良好的Kubernetes日志系统 快速部署 消息队列在混合云解决方案中的优势 在混合云服务上部署企业解决方案提供了灵活性、控制、速度...这些资源可以在需要时按比例增加或减少。要使混合云有效、透明、无缝连接和交互，消息队列必须部署在Kubernetes中。 用例 消息队列支持多样化的消息传递模式；它确保了灵活性，并可以创建广泛的用例。...消息流 当需要从大数据、物联网等多个数据源进行数据流时，将采用异步模式。这意味着大数据是在专用服务中处理的，比如流水线、数据库、存储、机器学习和许多其他方法。
有状态的应用程序现在可以轻松地部署在容器中，用于生产用例，机器学习管道和多租户用例。...与队列不同，事件在传递后不会被删除; 它们保留在分区上，可供其他消费者使用。 根据流的生存时间设置自动删除较旧的消息; 如果设置为0，则永远不会删除它们。...流中的事件可用于重建数据库中的当前帐户余额，但不能相反。数据库复制实际上由供应商编写对更改日志的更改，以及消费者在本地应用更改。...在下面显示的设计中，来自单片数据库提交日志的支付事务将发布到流，该流设置为永远不会丢弃数据。不可变事件存储（流）成为记录系统，事件由基于用例的不同数据管道处理。...来自医院，供应商和实验室的数据流入ALLOY Health Platform。MapR-ES解决了HIPAA合规性的数据沿袭问题，因为流成为每个数据变化的无限，不可变日志的记录系统。
过去五年中的变化，如迁移到公有云以及从虚拟机向容器的转变，已经彻底改变了构建和部署软件的意义。 以 Kubernetes 为例。...Google 于2014年开源，现在所有主流的公有云供应商都支持它---它为开发人员提供了一种很好的方式，可以将应用程序打包到 Docker 容器中，并部署到任意 Kubernetes 集群中。...更改生产环境，以使用自动部署。...完成所有这些更改后，创建一个新分支，签入你的更改，并在 GitHub 上创建一个 pull request。 ?...我宁愿让 webpack 和 Browsersync 在几秒钟内刷新我的本地浏览器，而不是等待几分钟创建并部署 Docker 镜像到 Kubernetes。
数据处理器（Processor）：它会接收输入消息，并在经过某些类型的处理后产生输出消息。 数据接收器（Sink）：顾名思义，该模块是一个数据流的终点。...在分布式环境中对特定阶段部署，动态资源分配，扩展能力和跟踪能力的需求也在日益增长。 现在越来越多的平台意识到了将平台迁移到云服务供应商上，以及一个平台的可迁移性的必要性。...Spring Cloud Data Flow 从传统的基于组件的架构转向了采用更适合云原生应用的，由消息驱动的微服务架构。现在 Spring XD 模块已经被部署在云端上的微服务取代了。...通过使用部署在云原生平台上的这些微服务，我们可以创建数据管道并将其输入到 Yarn，Lattice 或基于 Cloud Foundry 的目标中。...我们不妨构建这样一个用例来在高层面上见识一下 Spring Cloud Data Flow 的改变：在没有自带数据源模块的情况下构造一个完整的数据流，比如对 Facebook 的数据造一个数据流来分析
UAT-Kubernetes集群的YAML文件更改部署流水线：此管道用于在Kubernetes集群的UAT名称空间上部署，触发条件是Kubernetes清单文件发生了更改（uat.yaml）。...DEV – Docker镜像–应用程序部署流水线：此管道用于代码更改后构建Docker镜像并部署在Kubernetes集群的DEV名称空间上。...UAT – Docker镜像–应用程序部署流水线：此管道用于代码更改后构建Docker镜像并部署在Kubernetes集群的UAT名称空间上。...UAT-Jenkins手动Docker镜像部署流水线：此管道用于代码更改后构建Docker镜像并手动部署在Kubernetes集群的UAT命名空间上。...在Docker Hub注册表中获取到最新的Docker镜像后，您可以执行Spinnaker管道触发器并将相应的应用程序代码（Docker镜像）部署在Kubernetes集群的DEV/UAT名称空间上。
而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。因此，对于要求快速扩展的云原生应用而言（例如借助 Apache Kafka 进行的实时数据流处理），Kubernetes 是理想的托管平台。...趣事：Kubernetes 徽标的七个轮辐代表着项目最初的名称“九之七项目”(Project Seven of Nine)。 真正的生产型应用会涉及多个容器。这些容器必须跨多个服务器主机进行部署。...在您生产环境中（尤其是当您要面向云优化应用开发时）使用 Kubernetes 的主要优势在于，它提供了一个便捷有效的平台，让您可以在物理机和虚拟机集群上调度和运行容器。...节点（Node）：负责执行请求和所分配任务的计算机。由 Kubernetes 主机负责对节点进行控制。 容器集（Pod）：被部署在单个节点上的，且包含一个或多个容器的容器组。...同一容器集中的所有容器共享同一个 IP 地址、IPC、主机名称及其它资源。容器集会将网络和存储从底层容器中抽象出来。这样，您就能更加轻松地在集群中移动容器。
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