Dapr 提供了一套集成 API，帮助构建可靠和安全的分布式应用，开发者生产力提高 20-40%。
盐湖城，犹他州 — KubeCon + CloudNativeCon 北美大会 — 2024 年 11 月 12 日 — 云原生计算基金会（CNCF）今天宣布 Dapr 正式毕业。
Dapr（分布式应用运行时）是一个可移植的运行时，方便开发者构建在云和边缘运行的弹性分布式应用。它提供了用于通信、状态和工作流的集成 API，支持构建生产就绪的应用。Dapr 采用行业最佳实践，增强安全性、弹性和可观测性，使开发者的生产力提高 20% 到 40%。
“Dapr 的使命是满足开发者的新兴需求，解决分布式计算中的复杂问题。”Dapr 维护者、指导委员会成员及 Diagrid 联合创始人 Yaron Schneider 说。“该项目在帮助应用开发者应对云原生架构的复杂性方面表现优秀，与 CNCF 社区的互动也成为项目成长和成熟的催化剂。”
该项目于 2019 年在微软首次发布，并于 2021 年 11 月被接纳为 CNCF 孵化项目。此后，Dapr 的贡献者已超过 3700 名，来自 400 多个组织。它获包括 Grafana、FICO、HDFC 银行、SharperImage、蔡司等在内的数万家组织使用。目前，Dapr 由 21 名来自八个组织的个人维护，每季度发布新版本，增加了多项新开发者 API，包括 工作流、秘密管理、加密、配置管理和 LLM。Dapr SDK 的下载量超过 7000 万次，镜像拉取量达 5000 万次。
“Dapr 的 API 方法结合其快速切换底层基础设施的能力，让任何开发者都能应对构建微服务架构的复杂性，创造商业价值。” Dapr 维护者和指导委员会成员、Diagrid CEO 及联合创始人 Mark Fussell 表示。“ CNCF 为 Dapr 提供了一个中立的环境，使其能够与其他云原生技术共同发展强大社区。”
“在流量为王的时代，Dapr 通过帮助开发者专注于业务逻辑，重新定义了分布式应用开发，显著提升了开发效率。” Dapr 维护者和指导委员会成员、Intel 云工程师 Loong Dai 说。“作为核心维护者，我很自豪看到许多 FaaS 框架和产品采用 Dapr 作为其运行时。”
Dapr 与云原生生态系统中的多个项目集成，包括 OpenTelemetry 生成和导出遥测数据，Prometheus 收集和分析运行时指标，SPIFFE 用于识别和保护服务，gRPC 和 Cloud Events 用于在应用服务之间发送通信。Dapr 控制平面在 Kubernetes 上托管，并通过 Helm chart 部署。
“在竞争激烈的环境中，组织快速交付可靠和可扩展应用的重要性前所未有。” CNCF CTO Chris Aniszczyk 说。“Dapr 为开发边缘和云原生应用提供了全面解决方案，节省了开发者宝贵的时间，让他们专注于创新。”
“Dapr 对我们公司来说是一个变革者，使我们能够将 FICO 平台架构与底层技术栈解耦。” FICO 首席平台架构师 Hugo Smitter 说。“ 使用 Dapr，我们获得了使用最佳工具的灵活性，加速了开发，使我们的平台更加弹性，能够适应未来的创新。”
“我们看到 Dapr 为各个技能水平的开发者提供了公平的机会，使他们能够以内置的最佳实践（如 mTLS、应用安全策略、弹性和线程安全）构建 分布式应用和云后端。对于更复杂的工作负载，我们看到 AI 管道和多个模型的可靠链式和调度。” Dapr 指导委员会成员、微软 Azure Serverless 产品经理 Paul Yuknewicz 表示。
在 SharperImage，Dapr 改变了我们的开发工作流程，使基础设施问题与业务逻辑分离，增强了系统的弹性和适应性。” SharperImage.com 软件架构师 Aaron Olds 说。“无缝的服务间通信和强大的 pub/sub 特性成为了游戏规则的改变者，让我们能够轻松切换基础设施组件，专注于交付价值。Dapr 确实提升了 SharperImage 在云原生生态系统中的能力。”
“Dapr 真的简化了我们公司分布式应用架构的创建。”Zeiss 软件架构师 Kai Walter 表示。“使用 Dapr，即使是没有分布式应用经验的开发者也能轻松上手。”
“使用 Dapr，从单体应用过渡到分布式环境要容易得多，尤其是对开发者来说。” DeFacto 软件架构师 Tugay Ersoy 说。“适应分布式环境的过程在 Dapr 的帮助下大大缩短。”
接下来，Dapr 维护者将专注于项目路线图，包括下个月即将发布的 v1.15 版本。该版本将带来稳定的工作流 API 和初步的 AI 对话 API，可与 AWS Bedrock、OpenAI、Anthropic、Mistral AI、Hugging Face 等不同 LLM 一起使用。
未来，Dapr 将支持不同的存储 API，包括可替换基础设施的 blob 和文档。Dapr 项目的目标是继续创新，为构建分布式应用的开发者提供通用的软件模式。
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