ansibe&awx问题赏析-填上你的坑

Ansible之 AWX 管理清单和凭据的一些笔记 分享一些AWX创建清单和凭据的笔记博文内容涉及:创建静态清单,清单角色,变量的配置创建凭据,凭据类型,角色等配置使用创建清单和凭据运行 ad-hoc 的 Demo食用方式: 需要了解 Ansible理解不足小伙伴帮忙指正傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波。 阅读详情

一、关于awx离线环境部署过程踩坑点

1、关闭selinux:
需要修改/etc/selinux/config,将配置文件中SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled,必须重启机器,否则最后一步启动docker服务报错。

2、离线安装需要的python模块包:
需要预先下载所需模块包,并解压执行:python setup.py install。否则在部署过程中会报错模块包缺失。

3、离线需要的docker镜像包:
需要预先下载镜像包,在离线环境通过docker load -i 镜像包.tar来导入,亦或者离线环境搭建docker镜像库,同时上传镜像包以供下载使用。

二、关于awx项目迁移

主要包含两个部分,包括pg库数据(主要是awx构建的对象)及projects脚本,操作步骤如下:

1、停止源/目标服务器awx相关服务;

2、参照配置文件install/inventory中参数路径,拷贝文件并压缩

project_data_dir=/var/lib/awx/projects   	
postgres_data_dir="~/.awx/pgdocker"

3、拷贝文件到目标服务器对应目录;

4、启动目标服务器awx相关服务。 注:更多相关启动参数均可查看配置文件install/inventory

三、关于awx接口调用

1、api调用引入变量: 必须勾选下图红框(如下框选,则上级模板变量可传入替换,否则会共存,同一变量也会存在多个)
在这里插入图片描述
2、python调用awx api案例解析:

import sys
import requests
import json
import datetime
current_time=datetime.datetime.now()
packageid=sys.argv[1]
template_name=sys.argv[2]+'_update'
artifactid=sys.argv[2]
version=sys.argv[3]
owner=sys.argv[4]
group=sys.argv[5]
web_or_server=sys.argv[6]
stop_shell=sys.argv[7]
start_shell=sys.argv[8]
extra_vars='{ \"extra_vars\": \" " }'
print(extra_vars)
from requests.auth import HTTPBasicAuth
headers = {'content-type': 'application/json'}
res = requests.get('http://xxx.xxx.xxx.xxx/api/v2/workflow_job_templates/?search='+template_name,
verify=False, auth=HTTPBasicAuth('admin', 'password'), headers=headers) #查询模板id
result=json.loads(res.content)
for var in result.get("results"):
    template_id=var["id"]
print ('template_id:'+str(template_id))
data_new = json.loads(extra_vars)
res = requests.post('http://xxx.xxx.xxx/api/v2/workflow_job_templates/'+str(template_id)+'/launch/',
verify=False, auth=HTTPBasicAuth('admin', 'password'), data=json.dumps(data_new), headers=headers) #调用执行模板
print (res.status_code)

3、获取token两种方式:
通过awx前端操作如图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

通过接口/api/o/token获取:

curl -X POST  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded"  -d "grant_type=password&username=admin&password=password&scope=read"  -u "Qi2fIELSG9rVK6Wk4yILI2vnA9h4icUntPQFpRF2:FoqYr7x7Rsgurt1qy14qwiLWz4ZqAkgeHKgt0sR7uvHi7k0VxNr2WrFXMAKIo5vjngjuuM9rePdWCxYCeBUXcFz7g0HNInvcn0QYP2eEf3vAsrkZF7eJUtN7Jv06c3dU"  http://xxx.xxx.xxx.xxx/api/o/token/ -i

四、关于登录用户无法become-user到其他用户

报错信息:

shared connection to closed

解决方案:

目标服务器配置文件/etc/sudoers
需要配置为:【become-user用户名】 ALL=(ALL) ALL,
原报错配置为:【become-user用户名】 ALL=(root) ALL,导致登录用户无法正常become-user到其他用户。

Ansible最佳实践之 AWX 使用 Ansible 与 API 通信 分享一些 AWX 使用 Ansible 与 API 通信的笔记博文内容涉及:curl 方式调用 AWX API浏览器接口文档方式调用 AWX API使用 API 调用方式启动 AWX 中 作业模板Ansible 模块 uri 的简单介绍Ansible 剧本方式 调用 API 启动作业模板理解不足小伙伴帮忙指正傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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