Spiceweasel 技术文档
1. 安装指南
Spiceweasel 是一个用于批量加载 Chef 基础设施的命令行工具。它依赖于 knife 命令和 chef gem,并且需要安装 Berkshelf 来支持 Cookbook 的 Berksfile。
安装步骤
-
安装 Ruby:确保系统上安装了 Ruby 1.9.3 或更高版本。如果使用 Ruby 2.0,需要安装 Chef 11.6 或更高版本的 gem。
-
安装 Chef:通过以下命令安装 Chef gem:
gem install chef -
安装 Berkshelf:通过以下命令安装 Berkshelf:
gem install berkshelf -
安装 Spiceweasel:通过以下命令安装 Spiceweasel:
gem install spiceweasel
2. 项目的使用说明
Spiceweasel 通过一个简单的 Ruby、JSON 或 YAML 文件来描述和部署 Chef 基础设施。该文件可以与 Chef 仓库捆绑在一起,以部署仓库中包含的基础设施,并验证列出的组件是否都存在。
文件语法
Spiceweasel 文件可以是 Ruby、JSON 或 YAML 格式,描述了要实例化的 Chef 基础设施。以下是 YAML 格式的示例:
cookbooks:
- apache2:
- apt:
version: 1.2.0
options: --freeze
- mysql:
- ntp:
该文件将生成以下 knife 命令:
knife cookbook upload apache2
knife cookbook site download apt 1.2.0 --file cookbooks/apt.tgz
tar -C cookbooks/ -xf cookbooks/apt.tgz
rm -f cookbooks/apt.tgz
knife cookbook upload apt --freeze
knife cookbook upload mysql ntp
3. 项目 API 使用文档
Spiceweasel 提供了多个 API 来管理 Chef 基础设施的不同部分,包括 Cookbooks、Environments、Roles、Data Bags 和 Nodes。
Cookbooks
cookbooks 部分支持 knife cookbook upload 命令,用于上传 Cookbook。可以通过 version 和 options 指定版本和选项。
Environments
environments 部分支持 knife environment from file 命令,用于加载环境文件。可以使用通配符加载多个环境。
Roles
roles 部分支持 knife role from file 命令,用于加载角色文件。可以使用通配符加载多个角色。
Data Bags
data bags 部分支持 knife data bag create 和 knife data bag from file 命令,用于创建和加载数据包。支持加密数据包。
Nodes
nodes 部分支持 knife bootstrap 命令,用于引导节点。可以为节点指定 run_list 和 options,并支持批量创建节点。
4. 项目安装方式
Spiceweasel 可以通过 RubyGems 安装,也可以通过源码安装。
通过 RubyGems 安装
gem install spiceweasel
通过源码安装
-
克隆 Spiceweasel 仓库:
git clone https://github.com/mattray/spiceweasel.git -
进入项目目录并安装依赖:
cd spiceweasel bundle install -
安装 Spiceweasel:
rake install
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Spiceweasel 来管理您的 Chef 基础设施。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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