vSSH 开源项目教程

vSSH 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vs/vssh

项目介绍

vSSH 是一个用于管理和自动化 SSH 连接的开源命令行工具。它允许系统管理员请求 SSH 凭证以进行服务器身份验证,并为他们管理的应用程序或主机请求 SSH 凭证。vSSH 旨在简化机器身份的生成和注册过程,使系统管理员能够从 Venafi SSH Protect 注册 SSH 证书,并使用这些证书连接到他们的基础设施。

项目快速启动

安装 vSSH

要在 Linux 或 macOS 上快速安装 vSSH,请运行以下脚本。该脚本需要 sudo 权限,并将 vSSH 安装到 /usr/local/bin/ 目录中。

curl -s https://raw.githubusercontent.com/Venafi/vssh-cli/main/install.sh | sh

对于 Windows,您需要下载以下压缩包之一并解压它。

使用 vSSH

以下是一个简单的示例,展示如何使用 vSSH 连接到远程主机并执行命令。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
    "github.com/yahoo/vssh"
)

func main() {
    // 构造并启动 vssh
    vs := vssh.New()
    vs.Start()

    // 使用用户/密码创建 SSH 配置
    // 您可以使用 golang ssh 包创建此配置
    config := vssh.GetConfigUserPass("vssh", "vssh")

    // 向 vssh 添加客户端,设置最大会话数
    for _, addr := range []string{"54.193.17.197:22", "192.168.2.19:22"} {
        vs.AddClient(addr, config, vssh.SetMaxSessions(4))
    }

    // 等待 vssh 连接到所有客户端
    vs.Wait()

    // 创建一个带有取消功能的上下文
    ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    defer cancel()

    // 向客户端发送 ping 命令,设置 6 秒超时
    cmd := "ping -c 4 192.168.1.1"
    resp, err := vs.Run(ctx, cmd, 6*time.Second)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 输出响应
    fmt.Println(resp)
}

应用案例和最佳实践

应用案例

vSSH 可以用于自动化日常的 SSH 任务,例如:

  • 批量部署:使用 vSSH 批量部署软件更新到多个服务器。
  • 监控和日志收集:从多个服务器收集日志文件并进行分析。
  • 配置管理:在多个服务器上执行配置更改。

最佳实践

  • 使用配置文件:创建一个配置文件来管理 SSH 连接参数,以便于维护和更新。
  • 设置超时:为命令设置适当的超时时间,以避免长时间等待无响应的服务器。
  • 错误处理:在脚本中包含错误处理逻辑,以便在出现问题时能够及时响应。

典型生态项目

vSSH 可以与其他开源项目结合使用,以增强其功能和扩展其应用场景。以下是一些典型的生态项目:

  • Ansible:一个自动化工具,可以与 vSSH 结合使用,实现更复杂的部署和配置管理任务。
  • Prometheus:一个监控系统,可以使用 vSSH 从远程服务器收集指标数据。
  • Terraform:一个基础设施即代码工具,可以使用 vSSH 自动化服务器配置和部署。

通过结合这些项目,vSSH 可以成为构建强大自动化和监控系统的关键组件。

vssh Go Library to Execute Commands Over SSH at Scale vssh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vs/vssh

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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