15、Puppet与Apache:企业级配置管理与容错方案

Puppet与Apache:企业级配置管理与容错方案

1. Puppet配置管理工具介绍

Puppet是一款强大的配置管理软件,能极大简化多系统管理工作。以下介绍其相关信息:
- 管理工具
- Puppet Enterprise Console :Puppet企业版提供的控制台,使用方便且功能丰富,但价格较高。
- Foreman :流行的Puppet开源报告工具,不仅是报告工具,还是完整的供应生态系统,具有发现、供应和升级裸金属基础设施等功能。
- Puppetboard :主要是PuppetDB的Web界面。
- Puppet Dashboard :存在已久,但安装基数不如Foreman大。
- 证书管理
- Puppet主服务器和客户端通过证书加密安全通信。客户端联系主服务器时会提交证书请求,管理员有两种处理方式:
- 自动签名 :在 /etc/puppet/autosign.conf 中设置允许自动签名的主机名或域名通配符。例如:

# cat /etc/puppet/autosign.conf
*.example.com
    - **手动签名**:手动签署客户端证书。命令如下:
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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