new module add in with lots of issues(part 2)

本文解决了Keystone服务启动失败的问题,并详细记录了在OpenStack环境中为Ironic添加自定义驱动的过程,包括修改配置文件、解决包依赖冲突及语法差异等。

上一篇中pkg_resources终于没问题了,但是发现keystone服务挂掉了:

 keystone endpoint-list
/usr/lib/python2.7/site-packages/keystoneclient/shell.py:65: DeprecationWarning: The keystone CLI is deprecated in favor of python-openstackclient. For a Python library, continue using python-keystoneclient.
  'python-keystoneclient.', DeprecationWarning)
Authorization Failed: Unable to establish connection to http://xxx:5000/v2.0/tokens

尝试启动服务无法成功:

 systemctl start openstack-keystone.service

尝试重装一个keysstone覆盖现有的,发现可能存在问题,遇到问题无法甄别,还是重装RDO!

-------------------------

重装RDO之后,安装install guide一路继续配置,配nova,ironic,keystone。。。

现在要添加自己的模块,改变ironic-2014.2-py2.7.egg-info/中的 entry_points.txt    PKG-INFO  SOURCES.txt

分别子啊entry_points.txt的ironic.drivers下添加自己的module对应

在SOURCES.txt中添加自己新加入的class


运行:

pkg_resources.load_entry_point('ironic','ironic.drivers','new driver')

发现有些错误,自己看是因为有些包不匹配,打开自己的源码发现是import中有些包太新,2014.2版本中还没有这样的包,于是改成响应的老包

再次运行发现

AttributeError: 'module' object has no attribute 'passthru'

查看2014.2版本的源码,那个时候竟然连@base.passthru的语法糖也没有。。。

这个时候可以:

A,自己重新做一个包,使用新的包,可能会存在ironic中需要的oslo相关的包没有,因而报错,可能需要自己不断的修修补补,比较麻烦

B,整个RDO搭建出来的各个模块重新更新到较新的版本,太麻烦。。。

C,先用老的写法写自己的模块验证。。。工作量最小

@base.passthru的语法糖,转而使用:

def vendor_passthru(self, task, **kwargs):
            """Calls a valid vendor passthru method.
            :param task: a TaskManager instance containing the node to act on.
            :param kwargs: kwargs containing the vendor passthru method and its
            parameters.
            """
            method = kwargs['method']

            xxxx


然后好了,终于在pkg_resouces.load_entry_point中出现了自己的driver


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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