主要观点：

• 介绍了与Spring Cloud Data Flow相关的工作，包括其在生产中的流和批处理，以及主要流使用Debezium和Kafka的情况，还提到了管理应用。
• 分享了使用Spring Cloud Data Flow的经验，指出它更像一个应用平台，提供了很多功能，但配置复杂，难以理解和调试。
• 提出新的架构，使用Virtual Threads代替Spring Reactor，用一个Spring Boot应用处理源和 sink，保持Kafka作为流平台，更多使用Java代码集成数据源和 sink，并通过Helm chart部署到Kubernetes。
• 展示了新架构的实现，通过SimpleDataStreamPipelines项目，包含多个DataStreamPipeline，如DatabaseToRest、SoapToDb、EventToFile等，以及它们在Kubernetes中的Helm部署。

关键信息：

• Spring Cloud Data Flow的流在生产中表现良好，通过Debezium和Kafka实现数据传输。
• 其配置复杂，依赖关系难理解，调试困难，如处理大量数据库行时可能出现问题。
• 新架构使用Virtual Threads提高效率和可调试性，用一个Spring Boot应用处理源和 sink，节省内存。
• SimpleDataStreamPipelines项目实现了不同功能的DataStreamPipeline，通过Kafka连接和处理数据。
• Helm chart用于在Kubernetes中部署DataStream系统，包括各种组件的配置和参数。

重要细节：

• DatabaseToRestDataStream通过Debezium监控数据库表行变化，将其发送到Kafka再到Rest接口。
• SoapToDbDataStream使用Maven插件创建SOAP接口，将收到的消息发送到Kafka再存储到数据库。
• EventToFileDataStream使用Kafka Topic作为数据源，将消息转换为事件并存储为文件。
• Helm chart中的values.yaml定义了各种组件的参数和环境变量，_helpers.tpl包含脚本，kubTemplate.yaml是部署模板。
• Kubernetes探针和资源限制用于保证系统的稳定性和高效性。