使用开源项目 oVirt 的 Terraform 提供商最佳实践
2025-04-30 17:24:32作者:尤辰城Agatha
1、项目介绍
terraform-provider-ovirt 是一个开源的 Terraform 提供商,用于管理和配置 oVirt 虚拟化环境。oVirt 是一个由社区维护的虚拟化管理平台,它提供了一个用于管理虚拟机、存储和网络资源的全方位解决方案。这个 Terraform 提供商允许用户利用 Terraform 的声明式语言定义和管理 oVirt 资源。
2、项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Terraform。以下是如何快速启动并使用 terraform-provider-ovirt 的步骤:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/oVirt/terraform-provider-ovirt.git -
进入项目目录:
cd tensorflow-provider-ovirt -
编译提供商:
make -
在 Terraform 配置文件中(例如
main.tf),添加 oVirt 提供商:provider "ovirt" { url = "https://your-ovirt-manager:4443/api" username = "your-username" password = "your-password" ca_file = "/path/to/ca Cert.pem" insecure = true } -
定义你的 oVirt 资源,例如创建一个虚拟机:
resource "ovirt_vm" "example" { name = "example-vm" cluster_id = "your-cluster-id" template_id = "your-template-id" memory = 2048 cpus = 2 # 其他所需配置... } -
初始化 Terraform:
terraform init -
应用配置:
terraform apply
按照提示确认后,Terraform 将创建所定义的资源。
3、应用案例和最佳实践
- 版本控制:将 Terraform 配置存储在版本控制系统(如 Git)中,以便跟踪变更和协作。
- 模块化:将配置拆分为多个模块,以便重用和简化管理。
- 变量和远程状态:使用变量来参数化配置,并使用远程状态后端来管理状态。
- 测试:在应用配置之前,通过 Terraform 的
plan命令进行测试,以确保所做的变更符合预期。
4、典型生态项目
terraform-provider-ovirt 是 oVirt 生态中的一个重要组成部分,它与其他开源项目如 Ansible、Puppet 和 Kubernetes 集成,为自动化和 DevOps 提供支持。以下是一些典型的生态项目:
- Ansible oVirt Module:用于自动化 oVirt 环境中的任务。
- oVirt Ansible Playbooks:预定义的 Ansible playbooks,用于部署和管理 oVirt 环境。
- oVirt Operator for Kubernetes:一个 Kubernetes operator,用于在 Kubernetes 集群中管理 oVirt 资源。
通过这些生态项目,用户可以构建自动化和高效的基础设施管理流程。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649