AutoTalk第十三期-应知必会的自动化工具-阿里云SDK支持策略(一)

简介: AutoTalk第十三期探讨阿里云SDK支持策略,涵盖四大方面:发布策略、版本规范、更新策略及停止支持策略。重点介绍SDK的及时性、完整性、测试覆盖度和版本命名规范;并以Python部分语言版本停止支持为案例,帮助开发者了解维护策略,确保平稳过渡到新版本。

AutoTalk第十三期-应知必会的自动化工具-阿里云SDK支持策略(一)


内容介绍:

一、SDK发布策略介绍

二、SDK版本规范

三、SDK更新策略

四、SDK停止支持策略

 

以Python部分语言版本的停止支持为案例,介绍与解读四个部分,了解阿里云SDK的维护策略。

image.png

本次课程围绕四个部分展开。

第一部分是SDK发布策略的整体介绍;

第二部分是详细讲解SDK的版本规范;

第三部分会介绍SDK的更新策略,最后讲解SDK的停止支持策略。

image.png


一、SDK发布策略介绍

发布策略包括四个方面,发布及时性、发布完整性、测试覆盖度及其版本规范性。

image.png

1、发布及时性

阿里云SDK在新产品特性发布后的24小时内会进行更新,以确保开发者能够第一时间使用到最新的功能。

2、发布完整度

阿里云SDK多达8种语言实现同发,不仅满足基本特性,还包括相应的文档、示例代码等元素,以便不同层级和领域的开发者快速上手。

3、测试覆盖度

产品发布前,SDK会进行全面的自动化测试,以覆盖不同的场景和操作,确保产品的稳定性和可靠性。

4、版本规范

指SDK版本命名是否遵循行业标准;阿里云SDK采用的是SemVer规范化的版本命名,以保证版本号具有明确的指引意义。

 

二、阿里云SDK版本规范

阿里云SDK的包版本是遵循的SemVer规范,也就是语义化版本的控制规范,分为Major、Minor和Patch三个层级。

image.png

1、Major版本

在这边表示大版本的变更通常是非兼容性的变动。比如改变了API的结构或删除了某些方法和属性,这种变动会影响到现有代码的兼容性,需要开发者在升级时特别注意。

2、Minor版本

是向下兼容的功能新增。比如SDK增加了新的类、方法、接口和参数,这些新增一般不影响现有代码的运行,但提供了更多功能的选择。

3、Patch版本

是最细微的调整,主要是修复bug或者改变某些小的特性,这种更新一般不会对现有代码产生有所影响。

开发者们通常可以对Minor和Patch版本进行无损升级。

 

三、SDK更新策略

阿里云SDK包括两个代系V1.0和V2.0,每个云产品的每种语言SDK都存在这两个代系。

image.png

V1.0 SDK是较早期的版本,目前已经不再推荐增量的开发者继续使用,不少阿里云老开发者使用第一代SDK。

而v2.0 SDK是根据开发者在第一代SDK中所反映的问题进行了集中的改进,给予更加高效的多元SDK自动化生成机制,提升SDK的健壮性与发布及时性。还新增了更加多的特性,易于开发者理解,并最终降低了开发者接入阿里云的成本,支持更加多样的文件上传,异步的调用等更多操作,支持场景更加丰富,性能也更高。

两代SDK的更新及时性也有一定差异,每当有云产品OpenAPI的新特性发布,包括接口的新增与变更,参数级别的变更endpoint变更等等。V2的SDK包版本会在24小时内进行更新,而V1的更新及时性相对较低。两代SDK的包版本号互不干涉,都从V1.0版本开始。开发者们需要注意SDK的代系和包版本是两个独立的概念。

 

四、SDK停止支持策略

停止支持策略一般会出现在两个情况。

第一,当某社区宣布不再支持对某个语言版本的支持;

第二,当社区宣布不再支持某个依赖库。

image.png

例如,在Java的生态系统中,社区会宣布某个老版本的JDK停止支持;同样在Python中,社区也会定期宣布某些老版本停止支持;在这些情况下,阿里云SDK也会相应的在未来停止对这些语言版本的支持。

不过,阿里云SDK会至少保持6-12个月对该语言版本的持续维护,在停止某语言版本的支持之前,提前通知开发者。在宣布停止特定语言版本或者依赖库时,阿里云SDK团队会提供详细的说明,包括停止支持的原因,例如官方停止维护或安全风险的增加对开发者的影响,可能存在功能丧失或兼容性的问题,以及详细的迁移或者升级指南。如有必要,团队也会做有所可能来帮助开发者平稳过渡到更加高版本并保持业务的正常运转。

1.近期阿里云SDK的语言版本停止支持声明

image.png

去年年底发布了Python2.7和3.6以下版本的停止支持公告,阿里云SDK for Python将于2024年5月1日起停止支持Python2.7,并于2024年10月1日起停止支持python3.6及以下版本。

Python官方发布的周期显示Python3.7以下版本已经全部结束了生命周期,也有部分版本进入了最基础的安全维护阶段。

Python2.7发布于2010年,是在很长一段时间内被开发者们最广泛使用的版本之一。随着Python3.x系列的成熟发展,官方早在2019年已经宣布了对于2.7版本的停止维护计划。

更多升级指南、注意事项,开发者们可查阅阿里云官方的SDK文档,本次分享内容仅代表当前情况。

阿里云SDK支持和维护策略会根据未来变化进行适当调整。

2.关于Java SDK相关信息

image.png

阿里云Java SDK将于2025年1月1日起停止支持Java7及以下版本,根据Java官方发布的生命周期,Java7及以下版本已经不再受到官方的支持和更新。

阿里云SDK for Java将于2025年7月1日起正式停止对Java7以下版本的支持,开发者最熟悉的Java8不会受到影响,目前Java7及更早版本均已标记为end of life,官方不再提供任何形式的维护及更新,建议开发者及时升级到最新版本,以确保安全性及最优状态。

3.阿里云Node.js相关的停止支持计划

image.png

阿里云SDK for Node.js将于2025年1月1日起停止维护Node.js 10及以下版本。根据Node.js发布的支持声明,Node.js10及以下版本将不再受到官方的安全维护及更新。

新版本在性能安全性方面都得到了显著的提升,届时新SDK包则不再保证对旧语言版本的支持。

以上就是本次课程的全部内容。

image.png

 

相关文章
|
2月前
|
敏捷开发 测试技术 API
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
276 116
|
2月前
|
设计模式 前端开发 测试技术
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
344 113
|
2月前
|
测试技术 API 数据库
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
307 114
|
4月前
|
运维 Prometheus 监控
3 年部署经验总结:用自动化工具轻松管理 300+ 服务器开源软件
三年前接手公司IT部门时,我满怀信心,却发现部署效率低下。尽管使用了GitLab、Jenkins、Zabbix等100+开源工具,部署仍耗时费力。文档厚重如百科,却难解实际困境。一次凌晨三点的加班让我下定决心改变现状。偶然看到一篇国外博客,介绍了自动化部署的高效方式,我深受启发。
220 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统——论文阅读
EdgeMark是一个面向嵌入式AI的自动化部署与基准测试系统,支持TensorFlow Lite Micro、Edge Impulse等主流工具,通过模块化架构实现模型生成、优化、转换与部署全流程自动化,并提供跨平台性能对比,助力开发者在资源受限设备上高效选择与部署AI模型。
398 9
EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统——论文阅读
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 UED
一个牛逼的国产AI自动化工具,开源了 !
AiPy是国产开源AI工具,结合大语言模型与Python,支持本地部署。用户只需用自然语言描述需求,即可自动生成并执行代码,轻松实现数据分析、清洗、可视化等任务,零基础也能玩转编程,被誉为程序员的智能助手。
|
3月前
|
Java 测试技术 API
自动化测试工具集成及实践
自动化测试用例的覆盖度及关键点最佳实践、自动化测试工具、集成方法、自动化脚本编写等(兼容多语言(Java、Python、Go、C++、C#等)、多框架(Spring、React、Vue等))
185 6
|
4月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
团队日报不用愁!自动化生成工具亲测:任务进度实时同步
本文深入分析了传统手动日报在数据孤岛、格式混乱和时效性差三大痛点,并探讨了自动化日报带来的效率提升、决策优化等四大核心价值。通过对板栗看板、SmartBrief、n8n 等六款主流工具的功能、适用场景及实战效果进行测评,为企业提供科学的选型建议与实施路径。
团队日报不用愁!自动化生成工具亲测:任务进度实时同步
|
2月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
86_自动化提示:AutoPrompt工具
在当今人工智能领域,提示工程(Prompt Engineering)已成为释放大语言模型(LLM)潜能的关键技术。随着LLM规模和能力的不断增长,如何设计高效、精确的提示词成为研究和应用的焦点。然而,传统的手工提示工程面临着巨大挑战
|
4月前
|
人工智能 供应链 数据可视化
工作流梳理工具实战教程:手把手教你绘制第一张自动化流程图
本文剖析了团队因流程混乱导致重复劳动和效率低下的问题,提出通过工作流梳理提升协作效率的解决方案。总结了流程梳理的六大核心需求,并深度测评了6款主流工具,国内有板栗看板那,国外有kiss flow结合团队规模与需求提供选型建议,助力企业高效落地流程优化。

热门文章

最新文章