Incus WebUI 远程管理界面显示主机名的方法
2025-06-24 16:03:55作者:咎岭娴Homer
在 Incus 6.7 版本中引入的 WebUI 功能为用户提供了直观的容器管理体验。然而,当用户通过 incus webui remote: 命令连接远程服务器时,可能会遇到一个常见问题:Web 界面中缺乏明确的远程主机标识,这容易导致在多服务器管理时产生混淆。
问题背景
默认情况下,Incus WebUI 在浏览器中显示的 URL 为 "localhost",这并不能反映实际连接的远程服务器信息。虽然命令行操作时可以通过上下文明确当前操作的目标主机,但在图形界面中缺乏这样的视觉提示,增加了管理复杂度。
解决方案
Incus 提供了一个简单的配置项来解决这个问题。通过设置用户级别的 UI 标题,可以自定义 Web 界面中显示的主机标识:
incus config set user.ui.title=my-server
这个命令会修改当前用户的 UI 配置,将 "my-server" 作为标题显示在 Web 界面中。对于需要管理多个远程主机的用户,建议为每个远程连接设置不同的标题,例如:
incus remote switch remote1
incus config set user.ui.title=production-server
incus remote switch remote2
incus config set user.ui.title=development-server
技术实现原理
这个功能是通过 Incus 的配置系统实现的。user.ui.title 是一个用户级别的配置项,专门用于定制 Web 界面的显示内容。当 WebUI 加载时,它会检查这个配置项的值,并将其作为页面标题显示。
最佳实践
- 一致性命名:建议采用与远程主机名一致的命名规则,便于识别
- 环境区分:对于不同环境(生产/测试/开发)的服务器,可以使用前缀或颜色标识
- 团队协作:在团队环境中,建议建立统一的命名规范,便于协作
注意事项
- 这个配置是用户级别的,不同用户需要分别设置
- 修改配置后需要刷新 Web 界面才能看到变化
- 标题设置不会影响实际的服务器连接和操作
通过这个简单的配置,用户可以显著提升在多服务器环境下的管理效率,避免误操作风险。这是 Incus 为用户体验考虑的众多细节之一,体现了其作为现代化容器管理工具的设计理念。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K