ansible学习笔记1

1 安装说明

运行环境:Ansible能够安装到 LinuxBSDMacOS X 等平台,Python版本最低要求为 2.6

管理节点运行环境依赖:

Python 2.6 或更高版本

Paramiko(Python的SSH模块)

PyYAML(Python的YAML解析器)

Jinja2(Python的模板引擎)

受控节点

如果是Python 2.4 或 Python 2.5 ,则需额外安装 Simplejson 模块。到Python的2.6或以上版本,就则内置了Simplejson模块,不需要额外安装任何其它依赖

 

2 Installingansible on CentOS 6.5

#yum install ansible

#whereis ansible

ansible: /usr/bin/ansible /etc/ansible/usr/share/ansible/usr/share/man/man1/ansible.1.gz

 

由于RHEL官网yum源还没有得到ansible的安装包支持,需要安装EPEL作为部署Ansibleyum

RHELCENTOS5版本:rpm -ivhhttp://mirrors.sohu.com/fedora-epel/5/x86_64/epel-release-5-4.noarch.rpm

RHELCENTOS6版本:rpm -ivh http://mirrors.sohu.com/fedora-epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm-

#yum install ansible

#whereis ansible

ansible:/usr/bin/ansible /etc/ansible/usr/share/ansible/usr/share/man/man1/ansible.1.gz

 

如果需要自定义module或者想阅读源码、使用最新版本,可以去github里下载源码

git clone https://github.com/ansible/ansible.gi

3 ssh密钥

#useradd ansible -s /bin/bash -m //服务端客户端都创建用户ansible

#su - ansible //服务端生成ssh-key并分发到所有客户端

$ssh-keygen -t rsa //一直回车键到完成

$ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub ansible@192.168.0.10//也可scp等熟悉的方法拷贝过去

$cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys //服务器本机测试用

$ssh -p 2221 ansible@192.168.24.15 //测试ssh可否

4 修改配置文件

hosts文件配置的几种格式:

单纯的写主机名或ip,所属组为all

 

#blue.example.com 

#192.168.100.1 

定义一个组

#[webservers]

#alpha.example.org

#beta.example.org

#192.168.1.100

组成员可以使用通配符来匹配www[001:006].example.com

如果你没有使用公钥,想要使用密码,你也可以这样写(适用于第一次登陆控制)

格式:【主机名】【主机地址】【主机密码】默认是root用户来进行的

[keepalived]

keepalived1ansible_ssh_host=192.168.146.136 ansible_ssh_pass="test"

keepalived2ansible_ssh_host=192.168.146.137 ansible_ssh_pass="test"

 

5.测试ansible的使用

ansible all -m ping     //使用ping模块测试,以下显示成功,可以继续其他操作

127.0.0.1 | success >> {

 

  "changed": false,

 

 "ping": "pong"

}

192.168.0.10 | success >> {

 

  "changed": false,

 

 "ping": "pong"

6.模块测试

ansible命令

 

语法ansible <host-pattern> [options]

ansible <pattern_goes_here>-m<module_name> -a <arguments>

选项

-i 设备列表路径,可制定一些动态路径

-f 并行任务数

private-key 私钥路径

-m 模块名

-M 模块夹在路径

-a 参数

-k 登陆密码

-K sudo密码

-t 输出结果保存路径

-B 后台运行超时时间

-P 调查后台程序时间

-u 执行用户

-U sudo用户

-l 限制设备范围

-s是此用户sudo无需输入密码

 

2、体验命令操作

1)用户类操作

$ ansible webtest -m group-a"name=jjgame state=present" -s

$ ansible webtest -m user-a"name=utest groups=jjgame state=present" -s

$ ansible webtest -m user-a"name=utest state=absent remove=yes" -s

 

2)服务安装管理

$ ansible local -a 'sudo apt-get -yinstallnginx'

$ ansible local -a"sudo/etc/init.d/nginx stop"

$ ansible local -a"sudo/etc/init.d/nginx start"

$ ansible webtest -m service -a"name=nginx state=running" -s

3)其他测试过的

$ ansible datacenter -a 'ls -l /root' -s

$ ansible datacenter -a 'mv/root/old.tar.gz/root/new.tar.gz' -s

$ ansible datacenter -m file-a'path=/root/new.tar.gz' -s //查看文件属性

$ ansible datacenter -a 'rm -rf/root/directory'-s //删除目录

$ ansible all -m command -a"/bin/echohello" --ask-pass

$ ansible all -m ping --ask-pass -u root

$ ansible all -m script-a"/root/hequan/shell/t.sh" -k

$ ansible all -m copy-a"src=/root/hequan/shell/t.sh dest=/tmp/ mode=755 owner=rootgroup=root"-k -u root

$ ansible all -m file-a"dest=/tmp/t.sh mode=755 owner=root group=root" -k -u root

$ ansible all -i /etc/ansible/serverlist-mshell -a "/tmp/t.sh" -k -u root

$ ansible webtest -m get_url-a"url=http://192.168.0.8/sa/ sh.tar.gz dest=/tmp/" -s

$ ansible webtest -a "sudo tarzxvf/tmp/ sh.tar.gz -C /tmp" -s //不指定解压目录,会解压到/home/ansible目录下

$ ansible webtest -a"sudo/tmp/lansa_sh/t.sh"s

 

 

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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