Rundeck 教程:安装与配置指南
本教程将引导您了解Rundeck项目的基本结构、启动文件以及关键配置文件。Rundeck是一款强大的自动化服务,提供Web控制台和Web API来执行跨多个节点的任务。
1. 项目目录结构及介绍
在克隆或下载Rundeck项目后,您会看到以下主要目录和文件:
rundeck-authz 和 rundeck-storage
这两个目录分别包含了权限管理和数据存储相关的代码。
rundeckapp
这是Rundeck应用程序的核心部分,包含了Web界面和应用逻辑。
scripts
此目录存放各种脚本,用于构建、测试和管理Rundeck。
tests
测试套件所在的目录,用于确保代码质量。
build.gradle, build.yaml, gradle.properties
这些是Gradle构建系统的配置文件,用于定义构建过程。
gradlew, gradlew.bat
脚本,使得在任何环境下都能运行Gradle命令。
README.md, CONTRIBUTING.md, LICENSE.md, SECURITY.md
项目的基础信息,贡献指南,许可证和安全政策。
2. 项目启动文件介绍
Rundeck通常使用以下方式启动:
-
gradlew或gradlew.bat(Windows): 这些是Gradle wrapper脚本,用于执行Gradle任务,如构建Rundeck WAR文件。 -
rundeckapp/build/libs/rundeck-X.Y.war: 构建完成后产生的WAR文件,可部署到支持Servlet容器(例如Tomcat)以运行Rundeck服务。
要启动Rundeck,首先使用gradlew构建项目,然后将生成的WAR文件部署到服务器上的Servlet容器中,或者使用Docker镜像进行快速部署。
3. 项目的配置文件介绍
Rundeck的主要配置文件位于etc/目录下,当你通过官方文档中的步骤安装Rundeck时,这个目录会被创建并填充。以下是其中几个关键文件:
rundeck-config.groovy
这是Rundeck的主配置文件,包含了数据库连接、认证设置、电子邮件通知等配置。
framework.properties
定义了Rundeck框架的行为,比如节点发现、调度器设置等。
log4j.properties
日志配置,控制Rundeck的日志级别和输出位置。
rundeck altauth plugin.properties
如果使用外部身份验证插件,这将包含相关配置。
jaas-loginmodule.conf
Jaas登录模块配置,定义了认证机制。
在部署前,请根据您的环境调整这些配置文件,以满足安全性、性能和其他需求。
更进一步
欲了解更多关于Rundeck的详细安装步骤和最佳实践,请参考官方网站的文档:
祝您在使用Rundeck的过程中一切顺利!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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