Puppet LVM 模块技术文档
2024-12-20 22:05:27作者:明树来
1. 安装指南
1.1 环境要求
- 操作系统:支持Linux和AIX系统。
- Puppet版本:建议使用Puppet 4.x及以上版本。
- 依赖模块:确保已安装
puppetlabs/stdlib模块。
1.2 安装步骤
- 使用Puppet模块管理工具安装LVM模块:
puppet module install puppetlabs-lvm - 确认模块安装成功:
确保puppet module listpuppetlabs-lvm模块出现在列表中。
2. 项目的使用说明
2.1 基本概念
LVM(Logical Volume Management)模块提供了对逻辑卷管理的功能支持,包括物理卷(Physical Volume)、卷组(Volume Group)、逻辑卷(Logical Volume)和文件系统(Filesystem)的管理。
2.2 资源类型
physical_volume:管理物理卷。volume_group:管理卷组。logical_volume:管理逻辑卷。filesystem:管理文件系统。
2.3 使用示例
以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个逻辑卷并挂载文件系统:
physical_volume { '/dev/hdc':
ensure => present,
}
volume_group { 'myvg':
ensure => present,
physical_volumes => '/dev/hdc',
}
logical_volume { 'mylv':
ensure => present,
volume_group => 'myvg',
size => '20G',
}
filesystem { '/dev/myvg/mylv':
ensure => present,
fs_type => 'ext3',
options => '-b 4096 -E stride=32,stripe-width=64',
}
2.4 高级配置
可以通过Hiera或直接在Puppet代码中定义复杂的卷组和逻辑卷配置。例如:
---
lvm::volume_groups:
myvg:
physical_volumes:
- /dev/sda2
- /dev/sda3
logical_volumes:
opt:
size: 20G
tmp:
size: 1G
usr:
size: 3G
var:
size: 15G
home:
size: 5G
backup:
size: 5G
mountpath: /var/backups
mountpath_require: true
3. 项目API使用文档
3.1 filesystem 资源类型
- name: 文件系统的名称(Namevar)。
- ensure: 确保文件系统存在或不存在。
- fs_type: 文件系统类型,如
ext3。 - mkfs_cmd: 创建文件系统的命令,默认为
mkfs.{fs_type}。 - options: 传递给
mkfs命令的参数。
3.2 logical_volume 资源类型
- name: 逻辑卷的名称(Namevar)。
- ensure: 确保逻辑卷存在或不存在。
- size: 逻辑卷的大小。
- volume_group: 关联的卷组名称。
- stripes: 条带数量。
- stripesize: 条带大小。
3.3 physical_volume 资源类型
- name: 物理卷的名称(Namevar)。
- ensure: 确保物理卷存在或不存在。
- unless_vg: 如果卷组已存在,则不执行任何操作。
3.4 volume_group 资源类型
- name: 卷组的名称(Namevar)。
- ensure: 确保卷组存在或不存在。
- physical_volumes: 包含在卷组中的物理卷列表。
- createonly: 如果设置为
true,则仅在卷组不存在时创建。
4. 项目安装方式
4.1 使用Puppet模块管理工具安装
puppet module install puppetlabs-lvm
4.2 手动安装
- 下载模块源码:
git clone https://github.com/puppetlabs/puppetlabs-lvm.git - 将模块放置在Puppet的模块目录中:
cp -r puppetlabs-lvm /etc/puppetlabs/code/modules/ - 确认模块安装成功:
puppet module list
通过以上步骤,您可以成功安装并使用Puppet LVM模块来管理您的逻辑卷和文件系统。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868