講者：Michael Minella，Pivotal 雲端的主要承諾之一是靈活性。 如今，部署到雲端的大多數應用程式都是長期運行的程序，它們利用雲端擴展的靈活性。 但是計算中充滿了短暫的任務，這些任務啟動，完成工作然後終止。 這些任務是出色的雲端用例，因為可以快速配置和回收資源。

在此網路研討會中，我們將探索 Spring Cloud 產品組合中的一個新專案 Spring Cloud Task，這是一個用於開發和協調短生命週期微服務的新框架。 我們將探索...

講者：Adrian Cole 和 Marcin Grzejszczak，Pivotal

延遲分析是指責元件導致使用者可感知延遲的行為。 在當今的微服務世界中，這可能很棘手，因為請求可能會分散到多語言元件甚至資料中心。 在許多情況下，延遲的根本原因不是元件，而是元件之間的連結。 本次會議將概述如何使用 Zipkin 建立的呼叫圖來偵錯延遲問題。 我們將使用 trace zipkin 本身，使用 docker 從頭開始設定。

同時，我們將討論模型的運作方式，以及如何安全地...

我謹代表 DISID Corporation 的 Spring Roo 團隊宣布 Spring Roo 2.0.0.M2 已發布！

此 Spring Roo 版本的主要目標是更新程式碼產生以使用最新的 Spring 技術

• 使用 Spring IO Platform 管理依賴項版本，並能夠使用最新的 Spring 技術。
• 更新程式碼產生以使用最新的 Spring framework 版本 (4.x)
• 更新程式碼產生以在產生的專案中包含 Spring Boot。
• 移除所有基於 XML 檔案產生的配置，並使用 Spring Boot 自動配置。
• 移除 Active Record 資料模型，改用基於 Repository (Spring Data) 的模型。
• 預設情況下，產生基於服務層模式的應用程式架構
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講者：Mark Fisher 和 Mark Pollack，Pivotal 可擴展資料處理的未來是微服務！ Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Task 專案基於 Spring Boot 提供的易於開發和部署以及 Spring Cloud 的雲原生功能，為微服務流和批次處理提供了一個簡單而強大的框架。 在更高的抽象層次上，Spring Cloud Data Flow 是一個整合的編排層，它為部署和管理由獨立程式組成的複雜資料管道提供高效的體驗...

講者：Michael Minella，Pivotal

雲端的主要承諾之一是靈活性。 如今，部署到雲端的大多數應用程式都是長期運行的程序，它們利用雲端擴展的靈活性。 但是計算中充滿了短暫的任務，這些任務啟動，完成工作然後終止。 這些任務是出色的雲端用例，因為可以快速配置和回收資源。

在此網路研討會中，我們將探索 Spring Cloud 產品組合中的一個新專案 Spring Cloud Task，這是一個用於開發和協調短生命週期微服務的新框架。 我們將探索...

講者：Mark Fisher 和 Mark Pollack，Pivotal 可擴展資料處理的未來是微服務！ Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Task 專案基於 Spring Boot 提供的易於開發和部署以及 Spring Cloud 的雲原生功能，為微服務流和批次處理提供了一個簡單而強大的框架。 在更高的抽象層次上，Spring Cloud Data Flow 是一個整合的編排層，它為部署和管理由獨立程式組成的複雜資料管道提供高效的體驗...

在 SpringOne2GX 2015 錄製。 講者：Matt Raible Core Spring track 幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/noxml-eliminating-xml-in-your-spring-projects

許多 Spring 專案都利用 XML 進行配置和 bean 定義。 大多數 Java Web 應用程式都使用 web.xml 來配置其 servlet、filter 和 listener。 本次會議將向您展示如何透過使用 JavaConfig 和註釋配置您的 Spring bean 來消除 XML。 它還展示了如何移除 web.xml 並使用 Java 配置您的 Web 元件。

在 SpringOne2GX 2015 錄製。 講者：Stephane Maldini、Glenn Renfo、David Turanski 大數據追蹤 幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/high-performance-stream-processing-53163754

讓事情快速運行比看起來更難。 在本次演講中，我們將 Spring XD 應用程式分解為三個區域 - 訊息傳輸、資料序列化和應用程式處理 - 以展示設計模式和技術，這些模式和技術將幫助您獲得最高的吞吐量和最低的資源利用率，以用於您的串流應用程式。 我們將比較和對比記憶體內、RabbitMQ 和 Kafka 傳輸...

在 SpringOne2GX 2015 錄製。 講者：John T Davies 大數據追蹤 幻燈片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/microservices-to-fastdata-in-the-enterprise-with-spring

您如何處理海量資料，每秒數十萬？ 只需將其放入 RAM，但 GC 呢？ 如果我們擴展到 TB 級別，我們需要進行分佈，那麼序列化成本呢？ 微服務如何融入？ 在本次演講中，我們將使用 Spring Integration 和 Spring Boot 將 GB 級別的複雜資料提取到兩個不同的記憶體內資料網格 (IMDG) 中。 基於在...中運行的應用程式