Azure SDK for .NET 中的 Kusto 资源管理库 1.6.0 版本发布解析
Azure SDK for .NET 中的 Kusto 资源管理库(Azure.ResourceManager.Kusto)近日发布了 1.6.0 版本,这个版本带来了多项重要更新和功能增强。Kusto 是微软 Azure 平台上强大的数据探索服务,而这个 .NET SDK 库则为开发者提供了以编程方式管理 Kusto 资源的便捷途径。
核心功能更新
本次 1.6.0 版本升级至了最新的 Azure API 版本 2024-04-13,这意味着开发者现在可以通过 SDK 访问 Kusto 服务的最新功能。其中最值得关注的新特性包括:
-
Callout 策略功能:这是一个全新的功能,允许开发者配置更灵活的调用策略,为 Kusto 集群的操作提供了更精细的控制能力。
-
新增集群主体角色:引入了名为
AllDatabasesMonitor的新角色,这个角色扩展了 Kusto 集群的权限管理体系,使得权限分配更加灵活和细致。 -
Sandbox 自定义镜像增强:现在为 SandboxCustomImages 提供了指定 baseImageName 的能力,同时要求必须指定 languageVersion 或 baseImageName 中的一个,这为自定义开发环境提供了更多选择。
-
脚本属性扩展:新增了 clusterLevel 和 principalsPermissionAction 属性到脚本中,这些扩展为脚本执行提供了更丰富的上下文和控制选项。
技术架构改进
在技术实现层面,1.6.0 版本进行了重要的架构升级:
-
新的模型序列化机制:全面启用了基于 System.ClientModel 的新序列化模型,这一改变显著提升了数据处理的效率和灵活性。新序列化机制采用了更现代的架构设计,能够更好地处理复杂的数据结构,同时为未来的扩展奠定了基础。
-
公开 JsonModelWriteCore:这一内部机制的公开为高级用户提供了对模型序列化过程的更细粒度控制,使得开发者可以根据特定需求定制序列化行为。
开发者价值
对于使用 Kusto 服务的 .NET 开发者而言,1.6.0 版本带来了多重价值:
-
功能全面性:通过支持最新的 API 版本,开发者现在可以访问 Kusto 服务的所有最新功能,确保应用能够充分利用平台能力。
-
权限管理精细化:新增的角色和脚本属性使得权限控制更加精确,这对于构建多租户应用或需要精细权限控制的企业级解决方案尤为重要。
-
开发灵活性提升:Sandbox 自定义镜像的增强为开发测试环境提供了更多选择,而新的序列化机制则提升了数据处理的效率和灵活性。
-
未来兼容性:采用新的序列化模型不仅提升了当前版本的性能,也为将来可能的功能扩展做好了准备,保护了开发者的投资。
升级建议
对于正在使用旧版本 Kusto 资源管理库的项目,建议有计划地进行升级。升级时需要注意:
-
新序列化机制可能需要对现有代码进行少量调整,特别是在自定义序列化逻辑的地方。
-
新增的必填参数(如 SandboxCustomImages 的 languageVersion 或 baseImageName)需要在升级后相应补充。
-
建议在测试环境中充分验证新版本后再部署到生产环境。
总的来说,Azure.ResourceManager.Kusto 1.6.0 版本通过功能增强和架构改进,为 .NET 开发者提供了更强大、更灵活的 Kusto 资源管理能力,是构建数据密集型应用的理想选择。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00