Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Chto novogo v vypuske azul payara za sentyabr 2026 goda
Dev48

© 2026 · All rights reserved.

Что нового в выпуске Azul Payara за сентябрь 2026 года?

Источник: Azul | Better Java Performance, Superior Java Support

Что нового в выпуске Azul Payara за сентябрь 2026 года?

Источник: Azul | Better Java Performance, Superior Java Support

Узнайте о нововведениях в сентябрьском релизе Azul Payara 2026 года.

25 сентября 2026 г.

Краткая сводка

Сентябрьский релиз Azul Payara 2026 года приносит поддержку MicroProfile 7.1 в поддерживаемые ветки 7 и 6, удаляет MicroProfile OpenTracing и исправляет уязвимость jackson-databind CVE во всех поддерживаемых ветках вплоть до Payara 4. Azul Payara Community 7.2026.9 расширяет превью Jakarta Agentic AI на Payara Micro и Payara Embedded.

Из этой публикации вы узнаете:

  • Почему приложения, использующие MicroProfile OpenTracing, требуют повторного инструментирования перед обновлением
  • Что приносит MicroProfile 7.1 в Azul Payara Server и Micro 7.4.0 и 6.42.0
  • Какие исправления безопасности вошли в каждую ветку и почему они распространяются на Payara 4
  • Каковы изменения для команд, планирующих переход с веток 5 или 6 на Payara 7
  • Где теперь работает превью Jakarta Agentic AI в Payara Community

Если ваши приложения используют MicroProfile OpenTracing, этот релиз потребует доработки перед обновлением. Поддержка была удалена из Azul Payara Server и Azul Payara Micro 7.4.0 и 6.42.0, а спецификация не определяет путь миграции: у @Traced нет эквивалента в MicroProfile Telemetry, а явное инструментирование переносится на аннотацию OpenTelemetry @WithSpan. Приложения необходимо сначала переинструментировать.

Это единственный блокирующий элемент в данном цикле. Все остальное — сплошные плюсы, и к концу этой статьи вы будете знать, какие пункты относятся к используемой вами ветке и в каком порядке их решать.

MicroProfile 7.1 появляется в поддерживаемых ветках

Главная новость — MicroProfile 7.1. Он вышел в Payara Community в августе; в этом цикле он появляется в обеих поддерживаемых ветках, причем MicroProfile OpenAPI API обновлен до версии 4.1.1, а OpenTelemetry SDK — до 1.65.0. Именно это обновление влечет за собой удаление OpenTracing, поэтому они поставляются вместе.

Azul Payara Server и Micro 7.4.0 — это четвертый ежемесячный релиз с момента выхода Payara 7 в общий доступ в мае. Server 7.4.0 сохраняет сертификацию Jakarta EE 11 для Full Platform, Web Profile и Core Profile. Помимо MicroProfile 7.1, в него добавлен лог HTTP-доступа в формате JSON, Hazelcast обновлен до версии 5.7.0, а также исправлена ошибка с пустой страницей панели администратора после деплоя и недоступностью экземпляра кластера на узле SSH из DAS.

Azul Payara Server и Micro 6.42.0 продолжают ветку Jakarta EE 10 и также переходят на MicroProfile 7.1, так что замечание об OpenTracing относится и к ним. Azul Payara Server и Micro 5.91.0 остается на Jakarta EE 8 и MicroProfile 4.1 и не претерпевает изменений. Azul Payara Server и Micro 4.1.2.191.59 получает исправления безопасности для своей ветки.

Патч безопасности для каждой ветки

CVE-2026-68497, уязвимость исчерпания ресурсов в jackson-databind, устранена во всех поддерживаемых ветках наряду с обновлением Hazelcast до изолированной (shaded) версии Jackson 2.18.6 или выше. Azul является зарегистрированным центром назначения CVE (CVE Numbering Authority) под надзором CISA и DHS, а патчи бэкпортируются для каждой поддерживаемой версии по опубликованному ежемесячному графику. Нет никаких причин откладывать обновление из-за используемой мажорной версии.

Простая миграция с веток 5 и 6

Три момента в этом релизе затрагивают дескрипторы развертывания Payara: распознавание дескрипторов payara- для Payara 5, исправление для дескрипторов Payara 6, удалявших устаревшие элементы, от которых по-прежнему зависят приложения, и возвращение определений управляемых исполнителей (managed executor) в дескрипторах Payara. Наряду с поддержкой дескрипторов мажорных версий, добавленной в июле, слой дескрипторов превращается в мост совместимости, а не в препятствие для миграции.

Пространство имен jakarta.* стабильно между Jakarta EE 10 и Jakarta EE 11. Существующие приложения Jakarta EE 10 переносятся на Azul Payara Server 7 путем обновления среды выполнения, а не переписывания кодовой базы.

Jakarta Agentic AI появляется в Payara Micro и Embedded

Payara Community 7.2026.9 (скачать здесь) содержит те же исправления и обновления, что и ветка Azul Payara 7, плюс одно собственное нововведение: превью Jakarta Agentic AI, дебютировавшее в августе, теперь работает на Payara Micro и Payara Embedded. Спецификация все еще находится на этапе Milestone 1, и API может измениться, что как раз и делает создание приложений на его основе актуальным уже сейчас.

Если вы используете MicroProfile OpenTracing в ветке 7 или 6, переинструментирование под OpenTelemetry теперь является обязательной задачей, а не делом будущего. Если нет — это простое обновление с желаемым патчем безопасности.

С полным описанием релиза можно ознакомиться на Foojay.

Часто задаваемые вопросы

Что пришло на смену MicroProfile OpenTracing?

MicroProfile OpenTracing был удален из платформы MicroProfile в версии MicroProfile 6.0 и заменен на MicroProfile Telemetry, который построен на базе OpenTelemetry. Между ними нет автоматического пути миграции: аннотация @Traced не имеет эквивалента в MicroProfile Telemetry, а для явного инструментирования вместо нее используется аннотация OpenTelemetry @WithSpan. Приложения, использующие API OpenTracing, требуют повторного инструментирования перед переходом на среду выполнения MicroProfile 7.1, такую как Azul Payara Server 7.4.0 или Azul Payara Server 6.42.0.

Какую версию Jakarta EE поддерживает каждая ветка релизов Payara?

Azul Payara Server & Micro 7 поддерживают Jakarta EE 11, причем Azul Payara Server 7 сертифицирован для Full Platform, Web Profile и Core Profile. Azul Payara Server и Micro 6 поддерживают Jakarta EE 10, а Azul Payara Server и Micro 5 поддерживают Jakarta EE 8 в пространстве имен javax.*. Все три ветки в настоящее время получают ежемесячные обновления безопасности и исправления ошибок.

Могут ли приложения Jakarta EE 10 работать на сервере приложений Jakarta EE 11?

Да. Пространство имен jakarta.* стабильно между Jakarta EE 10 и Jakarta EE 11, поэтому приложение, созданное для Jakarta EE 10, развертывается в среде выполнения Jakarta EE 11 без изменения пространств имен. Переход с Azul Payara Server 6 на Azul Payara Server 7 для большинства приложений является обновлением среды выполнения, а не переписыванием кода. Командам, планирующим переход, компания Azul предлагает услуги по оценке миграции.

Как долго поставщики серверов приложений поддерживают старые мажорные версии?

Практика сильно различается, и многие вендоры рассматривают обновление до текущей мажорной версии как способ устранения проблем безопасности. Azul бэкпортирует патчи безопасности для каждой поддерживаемой ветки Azul Payara по опубликованному ежемесячному расписанию, которое в настоящее время охватывает Azul Payara Server и Micro версий 7, 6, 5 и 4.

Что такое Jakarta Agentic AI?

Jakarta Agentic AI — это независимая от вендоров спецификация Jakarta EE для создания и запуска агентов ИИ в средах выполнения Jakarta EE, где агент представляет собой компонент CDI с аннотацией @Agent, а большая языковая модель внедряется как любая другая зависимость. Спецификация находится на этапе Milestone 1, и API все еще может измениться. Превью доступно в Payara Community 7.2026.9, которая запускает его на Payara Server, Payara Micro и Payara Embedded.

← Все статьи

Ещё в разделе «Разработка ПО»

Все →
Microsoft объединяет бизнес-ИИ в единое приложение в стремлении конкурировать с AnthropicПресса
Microsoft

Microsoft объединяет бизнес-ИИ в единое приложение в стремлении конкурировать с Anthropic

Интеллектуальная обработка документов, выходящая за рамки шаблонов: на базе AWS Agentic AI
HCLTech

Интеллектуальная обработка документов, выходящая за рамки шаблонов: на базе AWS Agentic AI

Lightspeed планирует привлечь $250 млн для нового фонда в Индии, делая ставку на ИИ на ранних стадиях
Пресса
Lightspeed

Lightspeed планирует привлечь $250 млн для нового фонда в Индии, делая ставку на ИИ на ранних стадиях

Инженерные услуги в области медицинской полупроводниковой техники
HCLTech

Инженерные услуги в области медицинской полупроводниковой техники

Будущее контакт-центров: баланс между автоматизацией на базе ИИ и человеческим опытом
HCLTech

Будущее контакт-центров: баланс между автоматизацией на базе ИИ и человеческим опытом

IFS — единственный поставщик, признанный «Выбором клиентов 2025 года» (Customers’ Choice) в категории управления выездным обслуживанием (Field Service Management) по версии отчета Gartner® Peer Insights™
IFS

IFS — единственный поставщик, признанный «Выбором клиентов 2025 года» (Customers’ Choice) в категории управления выездным обслуживанием (Field Service Management) по версии отчета Gartner® Peer Insights™

Ещё от Azul

Представляем ИИ-помощник Azul Intelligence Cloud: задайте вопрос о вашей инфраструктуре Java
Azul

Представляем ИИ-помощник Azul Intelligence Cloud: задайте вопрос о вашей инфраструктуре Java

Когда злоумышленники действуют со скоростью ИИ, ваша частота выпуска патчей Jakarta EE — это ваша защита
Azul

Когда злоумышленники действуют со скоростью ИИ, ваша частота выпуска патчей Jakarta EE — это ваша защита

Понимание жизненного цикла корпоративного программного обеспечения Payara Platform Enterprise: как мы обеспечиваем долгосрочную стабильность
Azul

Понимание жизненного цикла корпоративного программного обеспечения Payara Platform Enterprise: как мы обеспечиваем долгосрочную стабильность

Отчет Azul State of Java 2026: 62% предприятий используют Java для поддержки функций искусственного интеллекта, а 41% полагаются на высокопроизводительные платформы Java для снижения затрат на облачные вычисления
Azul

Отчет Azul State of Java 2026: 62% предприятий используют Java для поддержки функций искусственного интеллекта, а 41% полагаются на высокопроизводительные платформы Java для снижения затрат на облачные вычисления