solace-agent-mesh 的安装和配置教程
2025-05-03 17:33:18作者:滑思眉Philip
1. 项目基础介绍
solace-agent-mesh 是一个开源项目,旨在提供一个分布式系统中的服务网格监控和管理解决方案。它能够帮助你收集和分析服务网格中的各种指标,以便更好地理解和优化你的微服务架构。该项目主要使用 Go 语言进行开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
solace-agent-mesh 使用了以下关键技术和框架:
- Go 语言:项目的主体语言,用于实现后端逻辑。
- Prometheus:用于收集和存储监控系统指标。
- Grafana:用于可视化监控数据。
- solace-pubsub:用于处理消息队列和事件。
- Kubernetes:在容器化环境中部署和运行服务。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装 solace-agent-mesh 之前,请确保以下准备工作已完成:
- 安装了 Go 语言环境(推荐版本 go1.13 及以上)。
- 安装了 Docker 和 Docker Compose。
- 如果你在 Kubernetes 环境中部署,请确保你的集群已经就绪。
- 准备好你的项目配置文件,例如:
config.yaml。
详细安装步骤
步骤 1:克隆项目仓库
打开终端,运行以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/SolaceLabs/solace-agent-mesh.git
cd solace-agent-mesh
步骤 2:安装依赖
在项目根目录下,运行以下命令安装项目依赖:
go mod tidy
步骤 3:构建项目
在项目根目录下,运行以下命令构建项目:
go build -o solace-agent-mesh ./cmd/solace-agent-mesh
步骤 4:配置项目
根据你的需求,编辑 config.yaml 文件,配置 solace-agent-mesh。
步骤 5:启动 solace-agent-mesh
使用以下命令启动 solace-agent-mesh:
./solace-agent-mesh -c config.yaml
如果你的 solace-agent-mesh 需要在 Kubernetes 环境中运行,你需要构建 Docker 镜像,并创建相应的 Kubernetes 配置文件。
步骤 6:验证安装
启动后,你可以通过访问 Prometheus 和 Grafana 的 UI 界面来验证 solace-agent-mesh 是否正常工作。
以上步骤为 solace-agent-mesh 的基本安装和配置过程。根据你的实际需求,可能还需要进一步调整和优化配置。
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
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
185
196
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
480
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
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210