Rancher-LetsEncrypt 项目启动与配置教程
2025-05-10 22:31:06作者:蔡怀权
1. 项目的目录结构及介绍
Rancher-LetsEncrypt 项目的主要目录结构如下:
rancher-letsencrypt/
├── bin/ # 存放可执行文件
├── Dockerfile # Docker 构建文件
├── letsencrypt/ # 存放 Let's Encrypt 相关的文件和证书
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── NOTICE # 项目通知文件
├── README.md # 项目说明文件
├── rancher/ # 存放 Rancher 相关配置文件
└── templates/ # 存放模板文件
目录详细介绍:
bin/: 存放项目的可执行文件。Dockerfile: 用于构建项目镜像的 Docker 文件。letsencrypt/: 存放 Let's Encrypt 的配置文件和生成的证书。LICENSE: 项目的许可证信息,通常是 Apache 或 MIT 等开源协议。NOTICE: 项目通知文件,可能包含版权和依赖信息。README.md: 项目说明文件,介绍项目的基本信息和使用方法。rancher/: 包含与 Rancher 集成相关的配置文件。templates/: 存放用于生成配置文件的模板。
2. 项目的启动文件介绍
在 bin/ 目录下,通常会有一个或多个可执行文件,用于启动项目。例如,可能有 start.sh 脚本文件,内容如下:
#!/bin/bash
# 设置环境变量
export LetsEncryptEmail="your@email.com"
export Domains="example.com www.example.com"
# 启动 Rancher-LetsEncrypt
docker-compose up -d
此脚本文件设置了 Let's Encrypt 邮箱和域名,然后使用 Docker Compose 启动项目。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 rancher/ 和 letsencrypt/ 目录下。
Rancher 配置 (rancher/)
在 rancher/ 目录中,可能会有一个名为 rancher-compose.yml 的配置文件,内容如下:
version: '2'
services:
rancher-letsencrypt:
image: janeczku/rancher-letsencrypt
environment:
- CATTLE_URL=https://rancher.example.com
- CATTLE_ACCESS_KEY=your_access_key
- CATTLE_SECRET_KEY=your_secret_key
volumes:
- /path/to/letsencrypt:/letsencrypt
restart: always
此配置文件定义了如何将 Rancher-LetsEncrypt 服务部署到 Rancher 中,包括环境变量和卷映射。
Let's Encrypt 配置 (letsencrypt/)
在 letsencrypt/ 目录中,可能会有一个名为 config.json 的配置文件,内容如下:
{
"email": "your@email.com",
"domains": ["example.com", "www.example.com"],
"agreeToTerms": true,
"renewBeforeExpiry": 30,
" Days": 90
}
此配置文件包含了 Let's Encrypt 的基本配置,如电子邮件地址、域名列表、是否同意条款、证书续期前的天数和证书的有效天数。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492