T-PotCE 24.04升级后传感器部署问题分析与解决方案
2025-05-29 16:14:38作者:毕习沙Eudora
问题背景
在将T-PotCE从22.04.0版本升级到24.04.0版本后,用户遇到了传感器部署失败的问题。升级过程中出现了多个技术挑战,包括端口冲突、认证失效等系统级问题。这些问题直接影响了分布式监控系统的正常运行。
核心问题分析
升级后主要出现了三个关键问题:
-
Web访问端口冲突:Cockpit服务占用了64294端口,与NGINX服务产生冲突,导致无法通过64297端口访问T-Pot管理界面。
-
传感器部署失败:通过分布式部署方式添加传感器时,系统返回"unreachable"错误,无法完成自动化部署。
-
认证信息丢失:每次系统重启或T-Pot服务重启后,lswebpasswd文件中的传感器认证信息会被清除,导致传感器无法连接Hive并返回401认证错误。
技术解决方案
端口冲突解决
通过禁用Cockpit服务解决了端口冲突问题:
systemctl disable cockpit.socket
systemctl disable cockpit.service
传感器手动部署
当自动化部署失败时,可以采取手动部署方式:
- 在Hive的.env配置文件中手动添加传感器配置
- 设置以下关键参数:
MY_SENSORS:传感器IP地址列表LS_WEB_USER:Web登录用户名LS_WEB_PW:Web登录密码
认证持久化方案
针对认证信息丢失问题,有两种解决方案:
-
推荐方案:在Hive的.env配置文件中预先定义所有传感器的认证信息。系统每次重启时会根据这些配置自动重建认证文件。
-
替代方案:修改系统脚本,使认证信息能够持久化保存。但这种方法可能影响系统升级的兼容性,不建议长期使用。
升级注意事项
根据项目维护者的说明,T-PotCE 24.04版本不支持从旧版本直接升级。官方推荐的做法是:
- 对新版Hive和传感器进行全新安装
- 确保SSH连接配置正确
- 验证所有网络端口无冲突
最佳实践建议
对于生产环境中的T-PotCE部署,建议:
- 在测试环境中验证所有升级步骤
- 详细记录所有自定义配置
- 制定完整的回滚方案
- 考虑使用配置管理工具自动化部署过程
- 定期备份关键配置文件和数据
通过遵循这些实践,可以最大限度地减少升级过程中遇到的问题,确保监控系统的稳定运行。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218