Ansible Workshops中RHEL原地升级自动化工作坊的Cockpit访问问题解析
2025-07-08 00:22:00作者:明树来
在Ansible Workshops项目的RHEL原地升级自动化工作坊(RIPU)中,学生用户(student)在访问非ansible-1服务器时遇到了Cockpit(Web控制台)访问受限的问题。这个问题涉及到RHEL系统管理中的用户权限配置和Cockpit服务的远程访问机制。
问题背景
工作坊设计初衷是让学生能够通过ansible-1服务器上的Cockpit界面查看其他服务器(如ansible-2等)的预升级报告。然而实际部署后发现,student用户仅被配置在ansible-1服务器上,其他服务器上缺少该用户账户,导致无法通过Cockpit进行跨服务器访问。
技术分析
Cockpit作为RHEL的Web管理界面,其远程访问功能依赖于以下几个关键技术点:
- 用户账户同步:需要在所有被管理的服务器上配置相同的用户账户
- SSH密钥认证:用户需要通过SSH密钥实现无密码登录
- Cockpit服务配置:需要正确配置Cockpit以允许远程主机管理
在最初的工作坊部署中,自动化脚本可能因RHEL 9.2版本的某些软件包限制,未能完整配置这些要素。特别是在多服务器环境中,用户账户的同步和SSH密钥的分发是关键环节。
解决方案
项目维护者经过调查后确定了以下解决方案路径:
- 基础镜像升级:将工作坊的基础镜像从RHEL 9.2升级到RHEL 9.5,利用新版中更完善的软件包支持
- 自动化脚本增强:完善控制器设置脚本,确保包括:
- 在所有目标服务器上创建student用户
- 分发SSH密钥对
- 配置Cockpit的远程主机定义
- 部署后验证:增加对Cockpit远程访问功能的自动化测试
临时应对措施
在等待基础镜像升级部署期间,用户可以采用以下临时解决方案:
- 在ansible-1控制器上执行系统更新:
sudo dnf -y update sudo shutdown -r now - 重新登录后检查Cockpit界面中的远程主机选项
最佳实践建议
对于类似的多服务器管理工作坊环境,建议:
- 采用集中式的用户管理方案,如FreeIPA或SSSD
- 实现基于Ansible的自动化用户配置和密钥分发
- 在部署流程中加入服务功能验证环节
- 保持基础镜像的定期更新,确保获得最新的功能和安全修复
这个问题最终通过升级到RHEL 9.5基础镜像得到了彻底解决,展示了开源社区通过协作快速响应和解决问题的典型流程。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217