Azure SDK for Go 1.1.0-beta.2 版本中配额管理模块的重大变更解析
2025-06-28 02:20:55作者:乔或婵
项目背景与概述
Azure SDK for Go 是微软官方提供的用于访问 Azure 服务的 Go 语言开发工具包。其中的 sdk/resourcemanager/quota/armquota 模块专门用于管理 Azure 资源配额,包括组配额、订阅配额等资源限制的管理功能。本次发布的 1.1.0-beta.2 版本对配额管理模块进行了重大架构调整,优化了 API 设计和数据结构。
核心变更内容
1. 客户端接口重构
本次版本对多个客户端接口进行了重构,主要变化包括:
GroupQuotaSubscriptionAllocationRequestClient的BeginUpdate方法参数类型从AllocationRequestStatus变更为SubscriptionQuotaAllocationsList,使参数结构更加清晰GroupQuotaSubscriptionAllocationRequestClient的Get方法新增了string类型参数,增强了查询的精确性- 移除了
GroupQuotaLocationSettingsClient和GroupQuotaUsagesClient两个客户端类及相关方法,这些功能被整合到其他客户端中
2. 数据结构优化
对核心数据结构进行了重大调整:
GroupQuotaLimit的Properties字段类型从GroupQuotaDetails变更为GroupQuotaLimitPropertiesGroupQuotasEntity和GroupQuotasEntityPatch的Properties字段分别更新为GroupQuotasEntityProperties和GroupQuotasEntityPatchPropertiesSubscriptionQuotaAllocations的Properties字段类型从SubscriptionQuotaDetails变更为SubscriptionQuotaAllocationsProperties
3. 枚举类型精简
移除了多个枚举类型:
EnforcementState(执行状态枚举)EnvironmentType(环境类型枚举)GroupingIDType(分组ID类型枚举)
这些枚举类型的移除表明API设计趋向简化,将部分状态管理转移到业务逻辑层处理。
4. 分页功能调整
对分页功能进行了优化:
GroupQuotaLimitsClient.NewListPager和GroupQuotaSubscriptionAllocationClient.NewListPager方法不再支持分页- 新增了对应的
List方法来替代分页功能,简化了列表获取的接口设计
新增功能与改进
尽管本次版本主要是重构和优化,但也引入了一些新功能:
-
新增数据结构:
GroupQuotaLimitListProperties:用于管理配额限制列表属性GroupQuotaLimitProperties:增强的配额限制属性结构SubscriptionQuotaAllocationsListProperties:订阅配额分配列表属性
-
字段增强:
- 在
GroupQuotaDetails和SubscriptionQuotaDetails中新增了ResourceName字段,便于直接获取资源名称 - 列表结构如
GroupQuotaLimitList和SubscriptionQuotaAllocationsList现在包含完整的资源属性,不再需要额外查询
- 在
迁移建议
对于正在使用旧版本SDK的开发者,建议采取以下迁移步骤:
-
客户端使用调整:
- 替换已移除的客户端方法调用
- 更新方法参数类型以匹配新版本要求
-
数据结构变更处理:
- 检查所有使用旧数据结构的代码
- 更新类型声明和属性访问方式
-
分页逻辑修改:
- 将使用分页的方法调用改为直接使用
List方法 - 在客户端实现分页逻辑(如需)
- 将使用分页的方法调用改为直接使用
-
枚举处理:
- 移除对已删除枚举的依赖
- 使用字符串常量或其他方式替代原有枚举值
总结
Azure SDK for Go 1.1.0-beta.2 版本对配额管理模块进行了重大重构,通过简化API设计、优化数据结构,使配额管理更加清晰和高效。虽然这些变更带来了迁移成本,但长远来看将提高代码的可维护性和使用体验。开发者应及时了解这些变更,规划好升级路径,以充分利用新版本带来的改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217