StackStorm开源项目安装与使用指南
2024-08-07 18:11:07作者:袁立春Spencer
1. 目录结构及介绍
StackStorm平台基于Python构建,其目录结构精心设计以支持自动化工作流、事件驱动的操作以及IT自动化。以下是一些核心目录及其简要说明:
├── st2
│ ├── __init__.py - 核心模块初始化
│ ├── config.py - 配置加载逻辑
│ ├── ...
│
├── st2actions - 动作相关代码
│ ├── __init__.py
│ ├── controller.py - 执行动作的控制器
│ └── ...
│
├── st2common - 共享工具和服务
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py - 公共配置处理
│ └── ...
│
├── st2reactor - 反应器系统,处理触发器并执行规则定义的动作
│ ├── __init__.py
│ ├── triggerinstance.py - 触发实例处理
│ └── ...
│
├── bin - 包含可执行脚本,如st2ctl用于控制服务
│ ├── st2actions.py - 动作服务启动脚本
│ ├── st2api.py - API服务脚本
│ ├── st2auth.py - 认证服务脚本
│ ├── st2reactor.py - 反应器服务脚本
│ └── st2worker.py - 工作者进程启动脚本
│
└── contrib - 示例和预配置内容,包括集成、规则、动作等
├── packs - 包含不同功能的“包”,每个包都有自己的动作、传感器等
└── ...
这个结构允许开发者和管理员深入了解StackStorm的核心组件,并且便于扩展和定制。
2. 项目的启动文件介绍
StackStorm使用一系列的服务脚本来启动不同的组件。关键的启动文件位于bin目录下:
- st2api.py - 启动API服务器,这是StackStorm与其他系统交互的主要接口。
- st2auth.py - 启动认证服务,处理用户的登录验证。
- st2actions.py - 管理动作执行的服务,负责接收请求并执行相应的任务。
- st2reactor.py - 反应器服务,监听触发器并执行关联的规则和动作。
- st2worker.py - 工作进程,实际执行由反应器调度的任务。
启动这些服务通常通过命令行调用对应的脚本完成,例如使用./st2ctl start来一键启动所有必需的服务。
3. 项目的配置文件介绍
StackStorm的配置分布在多个文件中,主要的配置文件是/etc/st2/st2.conf。此文件包含了核心系统的配置项,如数据库连接、消息队列设置、日志级别等。配置采用Python INI格式,允许对各个组件进行细粒度的调整。此外,特定于某些服务的配置可能在相应子系统的配置文件中(如API服务的额外配置)。
一些重要配置节选示例:
[ coordination ]
url = redis://localhost:6379/0
[ database ]
db_url = postgresql+psycopg2://st2:password@localhost/st2
[ auth ]
token_expiration = 2400
[ logging ]
file_config = /etc/st2/logging.conf
配置文件允许StackStorm适应各种部署环境,确保了灵活性和可伸缩性。修改前务必详细阅读官方文档,确保理解每个配置项的作用,以避免不当配置导致的问题。
以上是StackStorm基本的目录结构、启动文件和配置文件的概述。深入探索和定制时,请参考官方文档获取更详尽的信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
656
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
657