RubyWorks 0.0.1 Release

RubyWorks为RedHat Enterprise及CentOS提供了一站式Ruby on Rails生产环境部署解决方案。它能自动安装所需的Ruby、Rails及相关组件,并配置HAProxy负载均衡,简化部署流程。
如果你覺得安裝所有的 Ruby on Rails 相關套件,並且將 Production Server系統設定好是一件很麻煩的事情嗎?或許你可以試試看 RubyWorks

RubyWorks 是一個在 Red Hat Enterprise 或是 CentOS 上面的套件組合,他會幫你把所有 Production 環境下面的相關的 Ruby on Rails 套件跟 Server 套件一次安裝完成,並且提供一個馬上可以跑的 defulat config file,也就是說各位公司的技術長們不需要花時間去看那麼多 Production 設定方式,你已經有一個很堪用的 Production Ruby on Rails Server了。

So,你還有理由不玩 Ruby on Rails嗎?

我們看看怎麼安裝 RubyWorks,因為我沒有 Red Hat Enterprise Server,所以我只 Test CentOS。

前置作業

RubyWorks 因為好像還沒進去 yum 資料庫,所以我們還是得必須告訴 yum 哪裡有 RubyWorks 的 Package,如果已經進去yum repo了,就好像不需要這個動作了。

如果你像我一樣,是個不求甚解,只求可以 Work 的人,就這樣打就好了。
wget http://rubyworks.rubyforge.org/public_key.txt
sudo rpm --import public_key.txt
wget http://rubyworks.rubyforge.org/RubyWorks.repo
cp RubyWorks.repo /etc/yum.repos.d/

YUM 安裝 Ruby Works
直接用 gem 安裝
yum install rubyworks
然後.....裝好了。

請連線到 http://localhost:3001/ 的地方,你一定會看到一個很熟悉的畫面。是的,Ruby on Rails 已經跑起來了,還是用 Haproxy 幫你跑的。不過這裡要講的是,因為他的取向不是 development server,而是 production server,所以他並不會安裝 Rails 的 gem package,而是直接將 rails 放在 /usr/rails/vender/rails 裡面。

Rubyworks 安裝表

RubyWorks 一共會幫你安裝
  • ruby
  • ruby-devel
  • rubygems
  • haproxy
  • monit
  • mongrel
  • rubyworks
並且幫你設定好 HAProxy ,跑在 3001 Port,Mongrel 跑在 3002~3005 Port,monit 跑在 2812 port。

Rubyworks 詳細位置表

詳細的安裝位置是在
  1. /usr/bin/ruby/:Ruby 所在地
  2. /usr/lib/ruby/ :Ruby libraries
  3. /usr/lib/ruby/1.8/ :Ruby standard library
  4. /usr/lib/ruby/gems/1.8/gems/ :所有安裝的 Ruby gems Package
  5. /usr/bin/monit :monit 執行檔
  6. /etc/init.d/monit:monit的啟動 script,所有的 server 都會在 monit 啟動的時候,也順便幫你啟動好了(Mongrel,Haproxy)
  7. /usr/bin/haproxy :HAProxy 執行檔
  8. /usr/bin/mongrel_rails :Mongrel
  9. /etc/rails/ :configuration files
  10. /var/rails/ :所有 Deamon 的 .pid files
  11. /usr/rails/ :Rails app code 所在地。
  12. /var/log/monit.log :Monit 的 log
  13. /var/log/haproxy.log :HAProxy log
  14. /usr/rails/log/:Mongrels and Rails 的 log

延伸閱讀
【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的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值