GOAD项目中SCCM实验室安装MECM组件问题分析与解决
2025-06-03 07:55:57作者:裘晴惠Vivianne
问题背景
在构建基于GOAD项目的SCCM实验室环境时,用户遇到了Microsoft Endpoint Configuration Manager(MECM)组件安装过程中的异常情况。该问题表现为安装过程在特定阶段停滞不前,无法正常完成配置。
问题现象
用户在使用GOAD项目提供的自动化脚本搭建实验环境时,发现MECM组件的安装过程出现异常:
- 安装过程在"install MECM"任务阶段停滞,持续时间长达2-3小时无进展
- 手动执行安装命令
.\setup.exe /SCRIPT "C:\setup\ConfigMgrAutoSave.ini"同样出现无限期挂起现象 - 初次尝试时,安装程序未完成任何有效安装
环境配置
问题出现的实验环境配置如下:
- 宿主机操作系统:Windows 11
- 虚拟化平台:VMware
- 使用GOAD项目提供的安装脚本(goad.ps1)
- 已应用部分手动修复措施
初步解决方案
用户首次遇到问题时采取的解决方法是:
- 放弃自动化脚本安装方式
- 手动使用ConfigMgrAutoSave.ini文件中的参数进行安装和配置
- 手动安装过程耗时约25分钟,成功完成
深入分析与最终解决
经过多次实验和验证,用户发现:
- 重建整个实验环境后,手动执行安装命令并监控日志文件(C:\ConfigMgrSetup.log)时,安装过程顺利完成
- 最终成功安装耗时约30-40分钟
- 多次重建实验环境后,问题不再复现,整个实验室搭建过程耗时约180分钟
技术分析与建议
针对此类安装停滞问题,建议采取以下排查和解决方法:
- 日志监控:始终监控安装日志文件(ConfigMgrSetup.log),这是诊断安装问题的第一手资料
- 资源检查:确保虚拟机分配了足够的资源(CPU、内存、磁盘空间)
- 网络验证:检查网络连接是否正常,特别是域名解析和必要的网络端口
- 依赖验证:确认所有先决条件组件已正确安装
- 时间同步:确保系统时间准确,时间不同步可能导致安装失败
- 重试机制:有时简单的环境重建可以解决难以诊断的临时性问题
经验总结
在复杂系统的自动化部署过程中,偶尔会遇到难以解释的安装停滞现象。这类问题通常与临时性环境因素有关,通过重建环境或手动分步执行往往能够解决。建议在自动化部署失败时:
- 首先检查详细日志
- 尝试手动执行关键步骤
- 必要时重建基础环境
- 保持耐心,复杂系统的安装可能需要较长时间
通过系统化的排查方法,大多数安装问题都能找到解决方案。对于GOAD项目中的SCCM实验室搭建,理解各组件的依赖关系和安装流程是解决问题的关键。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
661