vagrant-vsphere 的安装和配置教程
项目基础介绍
vagrant-vsphere 是一个开源项目,为 Vagrant 提供了一个 vSphere 提供程序,使得 Vagrant 能够控制和配置使用 VMware 的虚拟机。这个提供程序是基于 RbVmomi Ruby 接口构建的,该接口是 vSphere API 的 Ruby 实现。通过 vagrant-vsphere,用户可以利用 Vagrant 简化 VMware 环境中的虚拟机部署和管理。
该项目主要使用 Ruby 编程语言。
项目使用的关键技术和框架
- Vagrant: 一个用于创建和管理虚拟环境的工具。
- RbVmomi: VMware vSphere API 的 Ruby SDK,用于与 vSphere 进行交互。
- Gem: Ruby 的包管理器,用于安装项目所需的依赖。
安装和配置准备工作
在开始安装 vagrant-vsphere 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Vagrant 1.6.4 或更高版本
- 安装了 vSphere API 的 VMware
- Ruby 1.9 或更高版本
- 安装了 libxml2、libxml2-dev、libxslt 和 libxslt-dev
还需要确保系统中已安装了 Nokogiri,这是一个用于处理 XML 和 HTML 的 Ruby 库,但请注意,在安装 vagrant-vsphere 插件之前,必须先安装 Nokogiri。
安装步骤
步骤 1:安装 Vagrant
如果您的系统中还没有安装 Vagrant,请访问 Vagrant 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。
步骤 2:安装 vagrant-vsphere 插件
使用以下命令安装 vagrant-vsphere 插件:
vagrant plugin install vagrant-vsphere
如果您希望从源代码安装,首先需要克隆该项目:
git clone https://github.com/nsidc/vagrant-vsphere.git
然后在该目录下构建 gem:
gem build vSphere.gemspec
最后,运行以下命令安装插件:
vagrant plugin install ./vSphere-版本号.gem
请将 版本号 替换为实际的版本号。
步骤 3:创建 vSphere 盒子
在安装了 vagrant-vsphere 插件之后,您需要创建一个 vSphere 盒子。在项目的 example_box 目录中,您会找到一个 metadata.json 文件。使用以下命令创建一个示例盒子:
tar cvzf dummy.box ./metadata.json
步骤 4:配置 Vagrantfile
创建一个 Vagrantfile,并配置如下:
Vagrant.configure("2") do |config|
config.vm.box = 'dummy'
config.vm.box_url = './example_box/dummy.box'
config.vm.provider :vsphere do |vsphere|
vsphere.host = '您的 vSphere 实例主机名'
vsphere.compute_resource_name = '您的计算资源名'
vsphere.resource_pool_name = '您的资源池名'
vsphere.template_name = '/您的虚拟机模板路径'
vsphere.name = '新虚拟机名称'
vsphere.user = '您的 VMware 用户名'
vsphere.password = '您的 VMware 密码'
end
end
确保替换 Vagrantfile 中的占位符,以反映您的 vSphere 环境的实际设置。
步骤 5:启动虚拟机
最后,使用以下命令启动虚拟机:
vagrant up --provider=vsphere
按照以上步骤,您应该能够成功安装和配置 vagrant-vsphere,并开始使用 Vagrant 管理您的 VMware 虚拟机。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0113
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00