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Die Fabric Runtime ist eine Azure-integrierte Plattform, die auf Apache Spark basiert. Es erleichtert die Ausführung und Verwaltung von Datentechnik und Data Science Workflows. Es fasst wesentliche Elemente aus proprietären und Open-Source-Ressourcen zusammen und bietet so eine umfassende Lösung. Für die Kürze verweisen Sie auf das Fabric Runtime, das von Apache Spark angetrieben wird, einfach als Fabric Runtime.
Note
Dieser Artikel behandelt den Lebenszyklus der Apache Spark-Laufzeiten. Es behandelt keine Python-Notebook-Kernel, die einen separaten Lebenszyklus durchlaufen. Für den Python-Notebook-Kernel-Lebenszyklus siehe Python-Notebook-Laufzeit und Kernel-Lebenszyklus in Fabric.
Versionsrhythmus
Apache Spark veröffentlicht typischerweise alle sechs bis neun Monate kleinere Versionen. Das Fabric Spark-Team verpflichtet sich, neue Laufzeitversionen schnell zu liefern und dabei höchste Qualität, Integration und kontinuierlichen Support sicherzustellen. Jede Version umfasst rund 110 Komponenten. Da die Laufzeit über Apache Spark hinausgeht, sorgt das Team für eine nahtlose Integration im Azure-Ökosystem.
Dem Anspruch auf Exzellenz verpflichtet, geht das Team neue Vorabversionen der Runtime sorgfältig an. Sie zielen auf eine experimentelle Vorschau in etwa drei Monaten ab, legen aber letztlich Zeitpläne von Fall zu Fall fest. Dieser Ansatz beinhaltet die Bewertung kritischer Komponenten jeder Spark-Version, einschließlich Java, Scala, Python, R und Delta Lake. Nach gründlicher Bewertung erstellt das Team eine detaillierte Zeitleiste, die die Verfügbarkeit und den Fortschritt der Laufzeit durch verschiedene Phasen darlegt. Insgesamt ist das Ziel, einen standardisierten Lebenszykluspfad für Fabric-Laufzeiten für Apache Spark zu etablieren.
Tipp
Verwenden Sie immer die neueste GA-Laufzeitversion für Ihre Produktionsworkload, die derzeit Runtime 1.3 ist.
Die folgende Tabelle führt den Namen und die Veröffentlichungstermine der unterstützten Azure Synapse-Runtimeversionen auf.
| Laufzeitname | Releasestufe | Datum des Supportendes |
|---|---|---|
| Runtime 2.0 basierend auf Apache Spark 4.1 | Öffentliche Vorschau | Nicht zutreffend |
| Runtime 1.3 basierend auf Apache Spark 3.5 | Allgemein verfügbar | 30. September 2026** |
** Runtime 1.3 geht am 1. Oktober 2026 für sechs Monate in den Long-Term Support (LTS) über, wodurch der Support bis März 2027 verlängert wird.
Das Diagramm zeigt den Lebenszyklus einer Laufzeitversion von der experimentellen öffentlichen Vorschau bis zu deren Abkündigung und Entfernung.
| Phase | Beschreibung | Typischer Lebenszyklus |
|---|---|---|
| Experimentelle öffentliche Vorschau | Die experimentelle öffentliche Vorschauphase markiert die erste Veröffentlichung einer neuen Laufzeitversion. Während dieser Phase werden die Benutzer aufgefordert, mit den neuesten Versionen von Apache Spark und Delta Lake zu experimentieren und trotz der dokumentierten Einschränkungen Feedback zu geben. Es gelten die Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure-Vorschauversionen. Siehe Nutzungsbedingungen (Vorschau). | (2–3 Monate)* |
| Öffentliche Vorschauversion | Nachdem weitere Verbesserungen vorgenommen und Einschränkungen minimiert wurden, geht die Laufzeit in die Vorschauphase. Es gelten die Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure-Vorschauversionen. Siehe Nutzungsbedingungen (Vorschau). | 3 Monate* |
| Allgemeine Verfügbarkeit (General Availability, GA) | Sobald eine Laufzeitversion die Kriterien für die allgemeine Verfügbarkeit (General Availability, GA) erfüllt, wird sie für die Öffentlichkeit freigegeben und eignet sich für Produktions-Workloads. Um diese Stufe zu erreichen, muss die Laufzeitumgebung strenge Anforderungen in Bezug auf Leistung, Integration mit der Plattform, Zuverlässigkeitsbewertungen und die Fähigkeit, die Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen, erfüllen. | 24 Monate |
| Langfristiger Support (Long Term Support, LTS) | Nach der General Availability (GA)-Version kann eine Laufzeit je nach den spezifischen Anforderungen der Spark-Version in die Long-Term Support (LTS)-Phase übergehen. Diese LTS-Phase könnte angekündigt werden, wobei die erwartete Supportdauer für Kunden angegeben wird, die in der Regel ein zusätzliches Jahr voller Unterstützung beträgt. | 12 Monate* |
| Angekündigtes Enddatum des Supports | Wenn eine Laufzeit ihr Ende der Unterstützung erreicht, erhält sie keine weiteren Updates oder Unterstützung. In der Regel wird eine Ankündigung von sechs Monaten vor Ablauf der Laufzeit gegeben. Dieses Enddatum des Supports wird dokumentiert, indem eine spezielle Tabelle mit dem Enddatum aktualisiert wird, das die Einstellung des Supports markiert. | 6 Monate vor dem Tag der Außerbetriebnahme |
| Enddatum des Supports. Runtime nicht unterstützt und veraltet | Sobald das angekündigte Enddatum des Supports erreicht ist, wird die Runtime offiziell nicht mehr unterstützt. Diese Änderung bedeutet, dass es keine Updates oder Fehlerbehebungen erhält und das Team keinen offiziellen Support bietet. Das System behebt automatisch alle Support-Tickets. Die Nutzung einer nicht unterstützten Laufzeitumgebung ist auf eigenes Risiko. Die Laufzeit wird aus den Fabric-Arbeitsbereichseinstellungen und dem Environment-Element entfernt, sodass die Nutzung auf Arbeitsflächenebene unmöglich ist. Außerdem wird die Laufzeit aus den Umgebungen entfernt, und es gibt keine Option, für diese Laufzeitversion eine neue Umgebung zu erstellen. Bestehende Spark-Jobs, die in den bestehenden Umgebungen laufen, können nicht ausgeführt werden. | Nicht zutreffend / Nicht verfügbar |
| Runtime entfernt | Sobald die Runtime die nicht unterstützte Phase erreicht hat, werden alle Umgebungen, die diese Laufzeit verwenden, eliminiert. Alle Back-End-bezogenen Komponenten, die dieser Runtime zugeordnet sind, werden ebenfalls entfernt. | Ein paar Tage nach dem Enddatum der Unterstützung |
* Die erwartete Laufzeitdauer in jeder Stufe. Diese Zeitleisten sind als Beispiel zu verstehen und können je nach den verschiedenen Faktoren variieren. Lebenszykluspläne können nach eigenem Ermessen von Microsoft geändert werden.
Versionsverwaltung
Unsere Runtime-Versionsnummerierung, die eng mit der semantischen Versionierung verknüpft ist, folgt einem etwas anderen Ansatz. Die Hauptversion der Runtime entspricht der Apache Spark-Hauptversion. Daher entspricht Runtime 1 Spark-Version 3. Entsprechend richtet sich Runtime 2 an Spark 4.1. Es ist wichtig zu beachten, dass zwischen den aktuellen Laufzeiten Änderungen auftreten können, einschließlich des Hinzufügens oder Entfernens verschiedener Bibliotheken. Darüber hinaus bietet unsere Plattform ein Bibliotheksverwaltungsfeature, mit dem Benutzer alle gewünschten Bibliotheken installieren können.