探索未来自动化:Rundeck与Ansible的强强联手
2024-05-20 17:19:53作者:胡易黎Nicole
1. 项目简介
Rundeck Ansible Plugin 是一个巧妙结合Rundeck和Ansible的开源插件,它为Rundeck引入了基本的Ansible支持,使您能够利用Rundeck的图形化界面管理大规模的自动化任务。这个插件不仅可以导入Ansible的主机清单,还能运行模块和playbook,并提供节点执行器和文件复制功能。无需在两者之间共享SSH密钥,一切操作均通过ansible或ansible-playbook进行。
2. 技术分析
该插件包括以下组件:
- 资源模型源:自动从Ansible库存中扫描并导入节点,提供大量事实作为属性。
- 节点执行器:通过Ansible的
shell模块在命令菜单或作业中的默认“命令”步骤下执行命令。 - 文件拷贝器:使用Ansible的
copy模块实现文件传输。 - 运行Ansible模块:可直接调用任何Ansible模块,自定义参数。
- 运行Ansible playbook:作为节点或工作流步骤来运行playbook。
配置灵活,可以在作业级别、节点级别(仅限节点执行器)、项目级别和框架级别设置插件属性。
3. 应用场景
在以下场景中,您可以充分利用Rundeck Ansible Plugin:
- 自动化运维:在Rundeck的统一控制台上,对多台服务器执行Ansible脚本,如系统升级、配置更改等。
- 故障响应:利用Ansible的强大功能,快速修复服务问题,同时借助Rundeck的日志记录和审计功能,提高可追溯性。
- 持续集成/持续部署(CI/CD):在代码构建和测试阶段,可以使用该插件进行环境部署,确保一致性。
4. 项目特点
- 无缝集成:无需共享SSH密钥,所有操作直接通过Ansible工具执行。
- 多层级配置:支持从作业到框架级别的灵活配置,满足不同需求。
- 快速入门:提供了Docker容器安装指南,便于快速体验。
- 强大的调试支持:启用DEBUG日志级别,配合Java系统属性
ansible.debug=true,即可获取详细日志信息。
整体来看,Rundeck Ansible Plugin是自动化运维的理想选择,它的出现进一步强化了Rundeck的功能,使得复杂的IT环境管理变得更加轻松便捷。如果您正在寻找一种方式整合您的自动化流程,那么这是一个值得尝试的解决方案。立即加入社区,开始探索吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1