Azure资源管理器ElasticSan Java SDK 1.2.0-beta.2版本解析
Azure资源管理器ElasticSan Java SDK是微软提供的用于管理ElasticSan资源的客户端库,它允许开发者通过Java程序与Azure ElasticSan服务进行交互。ElasticSan是Azure提供的一种高性能、可扩展的存储解决方案,专为需要低延迟和高吞吐量的工作负载设计。
版本1.2.0-beta.2的主要变更
重大变更
-
VolumeGroups类方法移除
- 移除了
listByElasticSan
方法的一个重载版本,该版本仅接受资源组名称、ElasticSan名称和上下文参数。
- 移除了
-
Volumes类方法变更
- 移除了
listByVolumeGroup
方法的简单版本 - 移除了
delete
和deleteByIdWithResponse
方法的旧版本,这些版本不支持删除类型参数
- 移除了
新增功能
-
新增模型类
PreValidationResponse
: 表示预验证操作的响应PolicyState
: 表示策略状态XMsAccessSoftDeletedResources
: 用于控制是否访问软删除的资源DiskSnapshotList
: 表示磁盘快照列表VolumeNameList
: 表示卷名称列表DeleteRetentionPolicy
: 表示删除保留策略DeleteType
: 表示删除类型
-
资源提供者支持
- 新增了
ResourceProviders
类,提供了对资源提供者的操作支持
- 新增了
-
VolumeGroup增强
- 新增了删除保留策略支持,可以通过
withDeleteRetentionPolicy
方法设置 - 更新操作现在支持删除保留策略配置
- 新增了删除保留策略支持,可以通过
-
Volumes功能扩展
- 新增了预备份(
preBackup
)和预恢复(preRestore
)操作 - 删除操作现在支持指定删除类型
- 列表操作支持访问软删除的资源
- 新增了预备份(
技术深度解析
删除保留策略
新版本引入了DeleteRetentionPolicy
模型,这是一个重要的数据保护功能。它允许管理员配置资源被删除后的保留时间,防止意外删除导致的数据丢失。在VolumeGroup的定义和更新操作中都可以设置这一策略,为存储资源提供了额外的保护层。
预验证操作
新增的preBackup
和preRestore
方法提供了备份和恢复前的验证能力。这些操作可以帮助用户在实际执行备份或恢复前检查环境是否满足条件,避免操作失败。PreValidationResponse
模型将返回验证结果,让开发者可以提前处理潜在问题。
软删除资源访问
通过XMsAccessSoftDeletedResources
枚举,开发者现在可以控制是否在列表操作中包含已软删除的资源。这对于数据恢复场景非常有用,用户可以查看并恢复被删除但仍在保留期内的资源。
删除类型控制
新的DeleteType
枚举让删除操作更加精细化。用户现在可以指定删除的类型,例如是永久删除还是软删除,这为数据生命周期管理提供了更大的灵活性。
最佳实践建议
-
数据保护策略
- 对于生产环境中的关键数据,建议配置适当的
DeleteRetentionPolicy
以防止意外数据丢失 - 在执行删除操作前,考虑使用软删除而非永久删除,为数据恢复留出时间窗口
- 对于生产环境中的关键数据,建议配置适当的
-
备份验证
- 在执行实际备份前,总是调用
preBackup
进行环境验证 - 处理
PreValidationResponse
中的任何警告或错误信息
- 在执行实际备份前,总是调用
-
资源清理
- 在清理资源时,明确指定
DeleteType
以确保符合组织的合规要求 - 定期检查软删除的资源,及时清理或恢复
- 在清理资源时,明确指定
-
错误处理
- 新的API可能会返回更丰富的错误信息,确保错误处理逻辑能够解析和处理这些信息
总结
Azure资源管理器ElasticSan Java SDK 1.2.0-beta.2版本带来了重要的数据保护和管理功能增强。删除保留策略和预验证操作显著提高了数据安全性和操作可靠性,而软删除资源访问和删除类型控制则为资源管理提供了更精细的控制能力。这些新功能使ElasticSan更适合企业级关键工作负载,开发者应该评估这些新特性如何能够更好地满足他们的业务需求。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0308- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









