raspberry-pi-dramble 项目亮点解析
2025-05-19 23:31:23作者:温玫谨Lighthearted
项目的基础介绍
raspberry-pi-dramble 是一个基于 Raspberry Pi 的开源项目,由 Jeff Geerling 创建和维护。该项目通过使用 Ansible 和 Kubernetes 在 Raspberry Pi 集群上部署 Drupal 网站。它不仅展示了如何使用这些技术构建高可用性和高性能的 Drupal 网站,还可以作为一个移动的数据中心,方便在无网络环境下进行演示和展示。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包含以下几个部分:
ansible.cfg:Ansible 配置文件,用于定义 Ansible 的行为和设置。example.config.yml:示例配置文件,用于配置项目的各种参数。inventory:Ansible 的主机清单文件,定义了 Raspberry Pi 集群中的节点。k8s-manifests:Kubernetes 部署文件,包含了所有 Kubernetes 对象的配置。main.yml:Ansible 的主要 playbook 文件,用于执行部署任务。requirements.yml:项目依赖文件,列出了项目所需的所有 Python 包。roles:Ansible 角色,包含了项目中的各种任务和模块。setup:包含了网络设置和主机配置的脚本和文件。tasks:Ansible 任务文件,定义了部署过程中的具体任务。testing:包含了用于测试和演示的脚本和配置文件。vars:Ansible 变量文件,定义了项目中的变量。
项目亮点功能拆解
- 集群部署:项目通过 Ansible 自动化部署一个 Raspberry Pi 集群,简化了集群搭建的复杂过程。
- Docker 容器化:使用 Docker 容器部署 Drupal,确保了环境的一致性和可移植性。
- Kubernetes 管理):利用 Kubernetes 进行集群管理,实现了自动扩缩容和故障转移。
- 私有 Docker 仓库:内置私有 Docker 仓库,用于存储和部署自定义的 Docker 镜像。
- 本地测试:提供了 Vagrantfile,允许在本地环境中测试和调试 Kubernetes 集群。
项目主要技术亮点拆解
- Ansible 自动化:通过 Ansible 实现自动化部署,减少了手动操作和配置错误的可能性。
- Kubernetes 集群:通过 Kubernetes 管理集群,提高了系统的稳定性和可维护性。
- 64 位支持:项目推荐使用 64 位 Raspberry Pi OS,以支持更多依赖和提供更好的性能。
- 性能测试:提供了性能测试结果,帮助用户了解集群的性能表现。
与同类项目对比的亮点
- 演示友好:项目设计之初就是为了方便演示和展示,特别适合在会议和研讨会上使用。
- 移动性:整个集群可以轻松携带,非常适合需要在多个地点进行演示的场景。
- 文档完善:项目提供了详尽的文档和教程,帮助用户快速上手和理解项目。
- 社区支持:项目在 GitHub 上拥有一定数量的 Star 和 Fork,有活跃的社区支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322