Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
De Fabric Runtime is een Azure-geïntegreerd platform gebaseerd op Apache Spark. Het vereenvoudigt de uitvoering en het beheer van data engineering- en data science-werkstromen. Hetsynthetiseert essentiële elementen van zowel eigen als opensource-resources om een uitgebreide oplossing te bieden. Voor de beknoptheid, verwijs naar de Fabric Runtime, aangedreven door Apache Spark, simpelweg als Fabric Runtime.
Note
Dit artikel behandelt de levenscyclus van Apache Spark-runtimes. Het behandelt geen Python-notebookkernels, die een aparte levenscyclus volgen. Voor de Python-notebook kernel levenscyclus, zie Python notebook runtime en kernel lifecycle in Fabric.
Releasefrequentie
Apache Spark brengt doorgaans elke zes tot negen maanden kleine versies uit. Het Fabric Spark-team zet zich in om snel nieuwe runtime-versies te leveren, terwijl ze zorgen voor de hoogste kwaliteit, integratie en continue ondersteuning. Elke versie bestaat uit ongeveer 110 onderdelen. Naarmate de runtime verder gaat dan Apache Spark, zorgt het team voor naadloze integratie binnen het Azure-ecosysteem.
Vanuit een streven naar uitmuntendheid benadert het team nieuwe preview-runtimeversies zorgvuldig. Ze richten zich op een experimentele preview over ongeveer drie maanden, maar stellen uiteindelijk tijdlijnen per geval vast. Deze aanpak houdt in dat kritieke componenten van elke Spark-versie worden geëvalueerd, waaronder Java, Scala, Python, R en Delta Lake. Na een grondige beoordeling stelt het team een gedetailleerde tijdlijn op waarin de beschikbaarheid en voortgang van de runtime door verschillende fasen worden beschreven. Het doel is om een standaard levenscyclusroute voor Fabric-runtimes voor Apache Spark vast te stellen.
Aanbeveling
Gebruik altijd de meest recente ga-runtimeversie voor uw productieworkload, die momenteel Runtime 1.3 is.
De volgende tabel geeft de runtimenaam en releasedata weer voor ondersteunde Azure Synapse runtime-releases.
| Runtime-naam | Releasefase | Einde van de ondersteuningsdatum |
|---|---|---|
| Runtime 2.0 op basis van Apache Spark 4.1 | Public Preview | Niet van toepassing |
| Runtime 1.3 op basis van Apache Spark 3.5 | Algemene Vergadering | 30 september 2026** |
** Runtime 1.3 gaat op 1 oktober 2026 in Long Term Support (LTS) voor een periode van zes maanden, waarbij de ondersteuning wordt verlengd tot maart 2027.
Het diagram geeft een overzicht van de levenscyclus van een runtime-versie, vanaf de experimentele openbare preview tot aan de afschaffing en verwijdering.
| Fase | Beschrijving | Typische levenscyclus |
|---|---|---|
| Experimentele openbare preview | De experimentele openbare previewfase markeert de eerste release van een nieuwe runtimeversie. Tijdens deze fase wordt aan gebruikers gevraagd om te experimenteren met de nieuwste versies van Apache Spark en Delta Lake en feedback te geven, ondanks de aanwezigheid van gedocumenteerde beperkingen. De voorwaarden van Microsoft Azure Preview zijn van toepassing. Zie de preview-gebruiksvoorwaarden. | 2-3 maanden* |
| Openbare preview | Nadat verdere verbeteringen zijn doorgevoerd en beperkingen zijn geminimaliseerd, gaat de runtime door naar de previewfase. De voorwaarden van Microsoft Azure Preview zijn van toepassing. Zie de preview-gebruiksvoorwaarden. | 3 maanden* |
| Algemene beschikbaarheid (GA) | Zodra een runtime-versie voldoet aan de algemene beschikbaarheidscriteria, wordt deze uitgebracht voor het publiek en is deze geschikt voor productieworkloads. Om deze fase te bereiken, moet de runtime voldoen aan strikte vereisten op het gebied van prestaties, integratie met het platform, betrouwbaarheidsbeoordelingen en de mogelijkheid om te voldoen aan de behoeften van gebruikers. | 24 maanden |
| Langetermijnondersteuning (LTS) | Na de General Availability (GA) release kan een runtime overgaan naar de Long-Term Support (LTS)-fase, afhankelijk van de specifieke vereisten van de Spark-versie. Deze LTS-fase kan worden aangekondigd, waarin de verwachte supportduur voor klanten wordt vermeld, wat doorgaans een extra jaar volledige ondersteuning is. | 12 maanden* |
| Einddatum van de ondersteuning aangekondigd | Wanneer een runtime het einde van de ondersteuning bereikt, ontvangt het geen verdere updates of ondersteuning. Normaal gesproken wordt er een kennisgeving van zes maanden gegeven vóór de afschaffing van de runtime. Deze einddatum wordt gedocumenteerd door een specifieke tabel bij te werken met de einddatum van de levensduur, die de beëindiging van de ondersteuning markeert. | 6 maanden vóór uitfaseringsdatum |
| Einde van de ondersteuningsdatum. Runtime niet-ondersteund en verouderd verklaard | Zodra de eerder aangekondigde einddatum van de ondersteuning binnenkomt, wordt de runtime officieel niet ondersteund. Deze wijziging betekent dat het geen updates of bugfixes ontvangt, en het team biedt geen officiële ondersteuning. Het systeem lost automatisch alle supporttickets op. Het gebruik van een niet-ondersteunde runtime is op eigen risico. De runtime wordt verwijderd uit de Fabric-werkruimteinstellingen en het Environment-item, waardoor het onmogelijk wordt om het op werkruimteniveau te gebruiken. Bovendien wordt de runtime ook uit de omgevingen verwijderd, en is er geen optie om een nieuwe omgeving aan te maken voor die runtime-versie. Bestaande Spark-taken die op de bestaande omgevingen draaien, kunnen niet draaien. | N.v.t. |
| Uitvoeringstijd verwijderd | Zodra de runtime de niet-ondersteunde fase heeft bereikt, worden alle omgevingen die deze runtime gebruiken, geëlimineerd. Alle back-endonderdelen die aan deze runtime zijn gekoppeld, worden ook verwijderd. | Een paar dagen na het einde van de ondersteuningsdatum |
* De verwachte duur van runtime in elke fase. Deze tijdlijnen worden als voorbeeld gegeven en kunnen variëren, afhankelijk van verschillende factoren. Tijdlijnen voor de levenscyclus kunnen naar eigen goeddunken van Microsoft worden gewijzigd.
Versiebeheer
Onze runtime-versienummering is nauw verwant aan Semantic Versioning, maar volgt een iets andere benadering. De primaire runtimeversie komt overeen met de primaire versie van Apache Spark. Daarom komt Runtime 1 overeen met Spark versie 3. Op dezelfde manier wordt Runtime 2 uitgelijnd met Spark 4.1. Het is belangrijk op te merken dat er tussen de huidige runtimes veranderingen kunnen plaatsvinden, waaronder het toevoegen of verwijderen van verschillende bibliotheken. Daarnaast biedt ons platform een bibliotheekbeheerfunctie waarmee gebruikers alle gewenste bibliotheken kunnen installeren.