Database Lab Engine 3.1: pgBackRest, zonas horarias para CLI, comunidad DLE
El equipo de Postgres.ai se complace en anunciar el lanzamiento de la versión 3.1 de Database Lab Engine (DLE). Se trata del más avanzado software de código abierto jamás lanzado que potencia los entornos de desarrollo, pruebas y resolución de problemas para proyectos de rápido crecimiento. Database Lab Engine 3.0 ofrece a las empresas una ventaja en términos de competitividad, gracias a la aplicación del enfoque «Shift-left testing» en el desarrollo de software.
Database Lab Engine es una tecnología de código abierto que permite la creación de clones de tamaño reducido. Este tipo de clones son excepcionalmente útiles cuando se necesita escalar el proceso de desarrollo. DLE puede gestionar en una sola máquina docenas de clones independientes de una base de datos, permitiendo a cada ingeniero o proceso de automatización trabajar con su propia base de datos aprovisionada en cuestión de segundos y sin costes adicionales.
En esta versión, el equipo de desarrollo también se ha centrado en la comunidad de Database Lab Engine, haciendo que sea más fácil obtener ayuda o contribuir. El equipo da la bienvenida a todos los nuevos colaboradores: @Nikolay Devxx, @asotolongo, @Tanya301, @denis-boost, @pietervincken, @ane4ka.
IMPORTANTE: Acción requerida para migrar desde una versión anterior. Si están ejecutando DLE 3.0 o anterior, para actualizar a DLE 3.1, lean las notas para la migración.
En DLE 3.1:
- Soporte nativo para pgBackRest como herramienta para restaurar datos de archivos (modo físico, incluyendo estado de actualización continua), además del soporte existente para WAL-G
- Posibilidad de definir la zona horaria en la configuración de la CLI de DLE, lo cual mejora la experiencia de uso de DLE en los canales CI/CD.
- Se ha mejorado el archivo README.md, que ha sido traducido a cuatro idiomas, y se han añadido los archivos CONTRIBUTING.md, SECURITY.md, y CODE_OF_CONDUCT.md
- Se han introducido varias mejoras en el motor y en la interfaz de usuario para mejorar el funcionamiento tanto en el modo lógico como en el físico.
Noticias de la comunidad:
- 🌠 El repositorio de DLE en GitHub cuenta ahora con más de 1.100 estrellas; muchas gracias a todos los que apoyan el proyecto de distintas formas
- 💥 Pieter Vincken ha publicado en su blog un artículo en el que describe su experiencia en el uso de DLE: «Testing with production data made easy»
- 📈 La cuenta de Twitter ha alcanzado los 400 seguidores – sígannos en @Database_Lab
- 🎉 DLE cuenta ahora con 15 contribuidores. Se agradecerán más contribuciones. Consulten la sección «good first issues»
- 🥇 Se puede contribuir también de otras formas – lean CONTRIBUTING.md
Más información
- Notas de la versión 3.1 de DLE
- Documentación de Database Lab
- Tutorial para todo tipo de bases de datos
- Tutorial para Amazon RDS
- Tutorial interactivo (Katacoda)
Solicitud de comentarios y contribuciones
Agradecemos enormemente cualquier comentario o contribución:
- Slack de la Comunidad de Database Lab
- Rastreador de problemas de DLE y DB Migration Checker
- Rastreador de problemas del módulo Terraform para Database Lab
¿Te gusta Database Lab? Danos una estrella de GitHub: https://github.com/postgres-ai/database-lab.