Spring Cloud Data Flow 团队很高兴地宣布 1.6 M1 版本和 1.5.2 版本发布。

对于 1.6 M1，请遵循 本地服务器、Cloud Foundry 和 Kubernetes 的入门指南。

对于 1.5.2，请遵循 本地服务器、Cloud Foundry 和 Kubernetes 的入门指南。

1.6 M1 的改进领域

• DSL 和部署属性解析

• 任务执行状态

• 组合任务运行器的安全性

• 仪表板

• Kubernetes 部署

DSL 和部署属性解析

使用自定义参数启动任务是影响任务应用程序在运行时具有不同行为的绝佳方法。想象一下，影响一个作为任务运行的 batch-job（该任务接受时区作为参数），以执行特定于时区的数据处理。在此版本中，我们已修改解析逻辑以包含键值对作为值。感谢社区报告问题、提供反馈和分享他们的用例。

在审查流和任务定义中的内联属性与属性文件属性的解析规则时，社区发现行为存在差异，我们已将其记录下来以供通用指南参考。

任务执行状态

以前，任务执行状态会被存储，但不会在 shell 或 UI 中显示。现在它已经显示了 :)

Composed Task Runner 安全

随着社区的持续关注，我们增加了对 Composed Task Runner 和 Data Flow 服务器之间安全访问的支持。我们增加了基本的身份验证支持，并在未来的版本中添加 Data Flow 支持的其他安全选项。

仪表板改进

Task/Jobs 和 About 选项卡已重新设计，以与其他 UI 部分保持一致。批量操作、分页、布局以及视图的整体外观和感觉都已现代化。

Task 选项卡、子选项卡和页面视图之间的路由和导航已得到更新。您会注意到在列表到详细信息页面之间以及反之亦然的导航状态管理方面的改进。

Kubernetes 部署

一些改进，包括支持部署带有安全执行器的 Boot Apps，以便可以在运行时解析 liveness 和 readiness 探测。

现在可以为每个流/任务部署传递自定义的 Service Account Name。这对于不同流/任务部署需要不同安全权限的场景特别有用。

1.5.2 的改进领域

• Kubernetes 支持（与 1.6.0.M1 相同）

• 小的 bug 修复

即将推出…

PCF Scheduler 与 Data Flow for Cloud Foundry 的集成正在进行中。请关注下周的下一个里程碑。

保持联系…

一如既往，我们欢迎反馈和贡献，因此请通过 Stackoverflow 或 GitHub 或通过 Gitter 与我们联系。