NetBox项目放弃对CentOS系统的支持说明
2025-05-13 21:37:30作者:余洋婵Anita
背景与决策原因
NetBox作为一款开源的IP地址管理和数据中心基础设施管理工具,其安装文档长期同时维护Ubuntu和CentOS两套系统的部署指南。随着Red Hat宣布将CentOS Linux替换为滚动更新的CentOS Stream,传统CentOS的稳定版本已失去官方支持。社区虽涌现Rocky Linux等替代方案,但维护多套安装指南会导致以下问题:
- 维护成本高:并行维护两套系统指南需要持续验证不同环境下的兼容性,消耗开发资源。
- 用户混淆风险:CentOS Stream的滚动更新特性与原有CentOS的稳定版本存在差异,可能导致用户误用文档。
- 生态趋势:现代运维环境中Debian/Ubuntu系发行版占比显著提升,集中文档资源更符合多数用户需求。
技术影响分析
对现有用户的影响
- CentOS存量环境:已部署在CentOS上的NetBox实例仍可继续运行,但官方将不再提供该系统的升级支持或问题修复。
- 迁移建议:建议用户过渡至Ubuntu LTS或兼容的RHEL衍生版(如Rocky Linux),后者可通过适配Ubuntu指南或容器化部署解决。
替代方案推荐
- Ubuntu LTS:官方文档将提供详尽的APT包管理、依赖配置及Systemd服务管理指南,覆盖大多数生产场景。
- 容器化部署:通过Docker或Podman部署可绕过系统依赖差异,适合异构环境。
- 自定义环境适配:高级用户可参照Ubuntu指南调整步骤,适配其他Linux发行版(如修改包管理器命令)。
未来文档规划
NetBox文档将聚焦于以下优化方向:
- 深度优化Ubuntu指南:包括版本升级路径、高可用配置、备份恢复等进阶内容。
- 提供通用化建议:在文档中补充跨发行版注意事项,例如依赖库的手动编译方法。
- 容器/K8s支持增强:突出官方容器镜像的使用,降低对宿主系统的依赖。
用户应对建议
- 评估环境一致性:新部署环境优先选择Ubuntu 22.04/24.04 LTS。
- 存量系统迁移:
- 测试环境验证Ubuntu兼容性。
- 利用
netbox-backup工具备份配置,在新环境还原。
- 寻求社区支持:通过GitHub讨论区或Slack频道获取非Ubuntu环境的部署经验。
这一调整体现了NetBox团队对维护效率与用户体验的平衡,用户可通过更清晰的文档降低部署复杂度,同时社区资源将向主流技术栈集中。
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
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
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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