openstack备用机配置

最新推荐文章于 2025-07-08 01:54:31 发布
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博客提及不进行ntp和mysql的配置，ntp和mysql在信息技术领域较为重要，ntp用于网络时间同步，mysql是常用的关系型数据库。
不配置ntp和mysql
OpenStack 网络服务Neutron技术内幕
悦分享
01-19 785
Neutron模块可以管理包括子网、端口及网络在内的3类实体，简单而言，这3类实体组合起来就可以定义一个虚拟二层网络，其中包括为连接在该二层网络上的所有虚拟机都定义的IP地址空间。为了更好地理解Neutron模块，有必要理解Neutron对这些术语的定义方式。1. 子网子网表示可以分配给虚拟机的IP地址块，因而子网块就是一个二层广播域，而且可以选择一个与外部进行通信的默认网关。
OpenStack Victoria搭建（一）简介
qq_40277608的博客
06-21 1491
openstack
opengauss功能及特性
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ygp12345的博客
08-17 2万+
发行说明 用户须知 openGauss是一款极致性能、安全、可靠的关系型（OLTP）开源数据库。采用协议“木兰宽松许可证”（Mulan PSL V2），用户可以自由复制、使用、修改、分发，不论修改与否。 openGauss版本号采用点分位命名规则（X.Y.Z）模式，其中X表示架构变更版本，Y表示每年发布版本，Z表示补丁版本。正常每年会发布一个Y版本，重大架构或特性变更，发布一个新的X版本。openGauss生命周期初步规划为3年。 版本介绍 本版本为openGauss的第一个版本，主要提供如下功能： 数据
Centos7 单机单网卡安装 OpenStack
qq_31292011的博客
01-25 1972
本文实际环境 vmware 虚拟机：网络采用的桥接方式，和我的物理网络在一个网段CPU开启虚拟化虚拟机安装系统后，配置上静态IP，能连接外网就行了，最好是把内核升级到5.19以上1、初始化准备1）关闭防火墙2）增加hosts源3）配置国内源：我选择的是 阿里源将源换成阿里源2、提前准备过程中会出现的错误1） 降级 leatherman2） 应对 openstack-keystone 错误。
Centos7 单机单网卡 RDO 安装 OpenStack
哈哈虎的博客
10-09 1765
学习 OpenStack 从 Centos 7 上 RDO 单机单网卡的 all-in-one 开始
Openstack云平台管理
2403_86763298的博客
07-08 1048
浮动 IP 本质上是一个公网 IP 地址。在 OpenStack 云平台中，租户创建的云主机（实例）默认只有私有 IP 地址，这些私有 IP 地址通常在一个内部的、隔离的网络空间内，无法直接从外部网络访问。而浮动 IP 可以绑定到云主机实例上，使得云主机能够被外部网络访问，就如同给云主机在外部网络中提供了一个 “入口”。定义云硬盘快照是某一时刻云硬盘数据状态的只读副本。它记录了云硬盘在创建瞬间的数据，包括文件系统结构、数据块等信息。原理基于写时复制（Copy - on - Write，CoW）技术。
openstack HA配置-Mysql
烟波的程序世界
11-20 1728
概念环境准备两个控制节点host: controller1 IP: 192.168.0.20host: controller2 IP: 192.168.0.21hosts文件分别在controller1和controller2节点的hosts文件中添加如下192.168.0.20 controller1 192.168.0.21 controller2ssh互信在controlle
openstack搭建-新手教程_搭建openstack
2401_86968414的博客
09-08 1949
使用virsh console 连接虚拟机不会出现这个问题，这样连接使用的是虚拟机的终端，虚拟机默认是英文，所以没有问题.或者在 配置文件中进行修改。5、初始化openstack的卷存储，卷组名称必须叫cinder-volumes，在openstack上操作。7、安装openstack 工具包 openstack-packstack（openstack节点上安装）3、配置openstack软件包的yum源（两台虚拟机都配置）6、安装openstack依赖的软件包（两个节点都安装）
OpenStack_Rocky版-1.基础环境配置
运维giao的博客
05-30 2896
1.基础环境配置 1.1 节点硬件规划 1.2 节点网络规划 本次网络使用linuxbridge+vxlan模式，包含三个网络平面：管理网络、外部网络和租户隧道网络。 节点网络规划如下： 节点名称 网卡名称 网卡模式 虚拟交换机 网络类型 IP地址 controller ens32 NAT VMnet8 外部网络/管理网络 192.168.1.10 ens33 仅主机 VMnet8 隧道网络 192.168.2.10 compute ens32 NAT VMnet8 外部网络
Openstack运维指南文档整理
梅馨嫣栀
11-06 3357
Openstack运维指南文档整理
第九章 OpenStack 高可用与容错机制1
08-04
例如，通过使用OpenStack的灾难恢复功能，可以在主数据中心发生故障时，将工作负载切换到备用站点，确保服务不间断。 总的来说，OpenStack的高可用与容错机制是一个复杂而全面的体系，涵盖了从数据库复制、消息队列...
AutoSystemClean
最新发布
12-07
虽然已经是win11了，这款绿色垃圾清理软件还在用，绿色不占内存自动清理，避免C盘变红，绿色无广告。
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
12-07
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法（PSO）的无人机路径规划展开研究，重点探讨了如何利用改进的粒子群算法优化无人机在复杂环境下的飞行路径，并将其与传统粒子群算法和遗传算法进行对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和避障能力方面的优势，旨在提升无人机路径规划的效率与安全性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机自主导航、智能巡检、应急救援等实际场景中的路径规划问题；②为优化算法研究者提供改进PSO算法的设计思路与Matlab实现参考，促进智能优化技术在无人系统中的应用发展； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解算法改进机制，并尝试在不同环境地图中测试算法性能，进一步开展算法对比与参数敏感性分析。
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现优化调度方案，提升公交系统运营效率。文中详细介绍了改进遗传算法的设计与实现过程，包括编码方式、适应度函数构建、选择、交叉、变异等操作的优化策略，并将其应用于实际公交调度场景中，解决发车频率、车辆分配、司机排班等关键问题。通过仿真实验验证了该方法在降低运营成本、提高服务质量方面的有效性，同时与其他传统算法进行了对比分析，展现了改进遗传算法在复杂调度问题中的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划、城市公交系统管理等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决城市公共交通系统的发车调度与司乘人员排班优化问题；②研究遗传算法在复杂组合优化问题中的改进策略与工程实现；③为智慧交通系统提供可复用的调度优化模型与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法参数设置与实际调度约束条件的建模方法，同时可扩展应用于其他类型的车辆调度问题，如地铁、班车或物流配送等场景。
基于SSM框架与Bootstrap前端技术构建的开源视频内容管理系统_支持视频上传分类管理用户权限控制多维度搜索排序在线编辑与数据可视化统计的智能后台管理平台_适用于中小型.zip
12-07
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基于PythonDjangoVuejs开发的现代化学生宿舍综合管理平台_采用BS架构后端使用Python语言结合Django框架前端采用Vuejs框架实现响应式界面包含学.zip
12-07
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Andorid项目源码浮动搜索框(SearchManager)
12-07
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BSD高手必备命令宝典
12-07
本书深入讲解FreeBSD、OpenBSD和NetBSD系统下的1000+实用命令，涵盖软件管理、文件系统、网络配置与安全审计等核心主题。适合系统管理员和高级用户快速查阅，提升运维效率。内容兼顾理论与实战，融合30年UNIX精髓，是掌握类Unix系统不可或缺的工具书。
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）
12-07
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究，并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标（如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等）之间的权衡优化问题，采用NSGA-III（非支配排序遗传算法III）这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程，并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外，文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系，涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现；②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略；③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考，快速搭建仿真模型。; 阅读建议：此资源以算法实现为核心，建议读者在学习时结合代码与理论背景，深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时，可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源，进行横向对比和扩展研究。
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