1.saltstack使用指南：saltstack的介绍和安装

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原创 最新推荐文章于 2026-04-29 09:56:24 发布 5.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
自动化运维之SaltStack 部署应用 在生产环境中，服务器往往不只是一台，有可能是成千上万台。对于运维人员来说，如 果单独的对每台服务器进行管理，工作难度比较大。这时部署自动化运维就可以尽可 能安全、高效的完成这些工作。一般会把自动化运维工具划分为两类：一类是需要使用代理工具的，也就是基于专用的 Agent 程序来完成管理功能，如：SaltStack、Puppet、Zabbix 等；另一类是不需要配置代理工具的，可以直接基于 SSH 服务来完成管理功能，如： Ansible、Fabric 等。本章将主要介绍自动化运维工具 Saltstack部署 阅读详情

saltstack的介绍和安装

saltstack介绍

salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。

saltstack 和puppet的都是进行自动化运维的工具，通过对两者的对比可以发现，puppet强调一切的配置都是资源与资源之间的关系，而且具有严格的配置规范，对于新手来说有一定的学习阻力，salt除了可以进行服务等基础资源的配置，因为其基于python开发，所以可以在开发相应的模板，支持各种json和xml格式的放回，而且具有良好的触发特性。

saltstack安装

1.rpm安装方式（极力推荐！！！）

在本系列的讲解中，对于saltstack的安装部署都是采用官方文档进行的，这需要指定相关的yum仓库。关于仓库的地址如下所示.

(1)获取并且添加仓库钥匙(repository key):

系统版本redhat7：

//执行如下shell命令：
[root@server saltstack]# wget https://repo.saltstack.com/yum/rhel7/SALTSTACK-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rpm --import SALTSTACK-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rm -f SALTSTACK-GPG-KEY.pub

系统版本redhat6：

//执行如下shell命令：
[root@server saltstack]# wget https://repo.saltstack.com/yum/rhel6/SALTSTACK-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rpm --import SALTSTACK-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rm -f SALTSTACK-GPG-KEY.pub

系统版本redhat5：

//执行如下shell命令：
[root@server saltstack]# wget https://repo.saltstack.com/yum/rhel5/SALTSTACK-EL5-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rpm --import SALTSTACK-GPG-KEY.pub
[root@server saltstack]# rm -f SALTSTACK-EL5-GPG-KEY.pub
（2）yum仓库地址：

因为saltstack有两种模式：ZeroMQ和RAET，我们这里建议大家采用ZeroMQ（轻量级消息队列），关于yum仓库地址需要修改yum的repo文件，该文件位于/etc/yum.repos.d/目录.

[root@server saltstack]# vim /etc/yum.repos.d/yum.repo

根据不同的系统在该文件添加如下信息：

redhat 7系统：

####################
# Enable SaltStack's package repository
[saltstack-repo]
name=SaltStack repo for RHEL/CentOS 7
baseurl=https://repo.saltstack.com/yum/rhel7
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://repo.saltstack.com/yum/rhel7/SALTSTACK-GPG-KEY.pub

redhat 6系统：

####################
# Enable SaltStack's package repository
[saltstack-repo]
name=SaltStack repo for RHEL/CentOS 6
baseurl=https://repo.saltstack.com/yum/rhel6
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://repo.saltstack.com/yum/rhel6/SALTSTACK-GPG-KEY.pub

redhat 5系统：

####################
# Enable SaltStack's package repository
[saltstack-repo]
name=SaltStack repo for RHEL/CentOS 5
baseurl=https://repo.saltstack.com/yum/rhel5
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://repo.saltstack.com/yum/rhel5/SALTSTACK-EL5-GPG-KEY.pub
如果你的网络环境很差，请配置本地的yum仓库！！！
如果你的网络环境很差，请配置本地的yum仓库！！！
如果你的网络环境很差，请配置本地的yum仓库！！！
重要的事情说三遍！！！
（3）saltstack本地yum仓库：

（1）找到安装源（在baseurl指定位置）：
这里写图片描述
可以看到有三个对应的版本，使用mirror把指定的目录下载下来，因为我实验的主机是采用redhat6系统。所以下载该目录：
lftp repo.saltstack.com:/yum> mirror rhel6

为了方便大家安装，我已经把所有的安装包（rhel6）上传到了csdn上，地址如下：

http://download.youkuaiyun.com/download/linux_player_c/9424028

(2)使用createrepo生成rpm的依赖关系,这需要使用createrepo命令，如果没有该命令则需要安装，安装命令如下：
这里写图片描述

进入到安装所需rpm的目录：
这里写图片描述

生成rpm依赖关系：
这里写图片描述

(3)将该路径写入yum的repo文件中（/etc/yum.repos.d/yum.repo）：
这里写图片描述

（4）完成上述配置后执行如下命令：
[root@minion4 ~]# yum clean all
[root@minion4 ~]# yum update

安装服务端（master）：

[root@minion4 ~]# yum install salt-master salt-cloud salt-ssh salt-syndic -y

安装客户端（minion）：

[root@minion4 ~]# yum install salt-minion salt-cloud salt-ssh salt-syndic -y

2.源码安装（不推荐使用，太过复杂）

如果想要通过源码安装的可以采用如下方式

公共组件

1.Python 2.6 >= 2.6 < 3.0
(在python的官网可以选择合适的版本)
下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-2711/

2.msgpack-python
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/msgpack-python/#downloads

3.YAML
（1）pyyaml
下载地址：http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.11.tar.gz
（2）yaml
下载地址：http://pyyaml.org/download/libyaml/yaml-0.1.5.tar.gz

4.Jinja2
下载地址：https://pypi.python.org/packages/source/J/Jinja2/Jinja2-2.7.3.tar.gz

5.MarkupSafe
下载地址：https://pypi.python.org/packages/source/M/MarkupSafe/MarkupSafe-0.9.3.tar.gz

6.apache-libcloud
下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/libcloud/apache-libcloud-0.20.1.tar.gz

7.Requests
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/requests/#downloads

ZeroMQ专有组件

1.ZeroMQ >= 3.2.0
下载地址：http://download.zeromq.org/zeromq-4.0.5.tar.gz

2.pyzmq >= 2.2.0
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pyzmq/15.1.0#downloads
下载地址：http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz

3.PyCrypto
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pycrypto/2.6.1

4.M2Crypto
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/M2Crypto/0.22.5

saltstack源码安装过程
安装前准备

上述的大部分模块都可以在pypi上获得（https://pypi.python.org/pypi），下载后文件的列表如下：
这里写图片描述

实验环境：
系统：redhat-enterprise6.5
master节点: 192.168.3.143 （master.saltstack.com）
minion节点：192.168.3.241 (minion.saltstack.com)

注意：
1.两者的防火墙确保关闭：
[root@server tar_install]# iptables -F
2.互相进行解析/etc/hosts:
这里写图片描述

具体安装过程
1.更新python

1.关于上述列举的安装包我们逐个进行安装，大部分的包都是python的模块，所以我们先来安装python，如果系统已经拥有python则需要查看其版本（必须在python2.6之上），打开pyhton解释器可以查看其版本：
这里写图片描述

虽然版本已经在2.6之上了，如果版本不够我们可以更新python。
更新步骤如下：

(1)解压python安装包：
[root@master tar_install]# tar xvf Python-2.7.11.tar.xz

(2)进入安装目录，配置：
这里写图片描述

可以看到配置时缺少C编译器，安装gcc组件：
这里写图片描述

再次执行配置：
这里写图片描述

（3）安装python：
这里写图片描述

（4）将python2.7的头文件拷贝到标准目录/usr/local/include下：
这里写图片描述

（5）备份旧版本的python，并且新安装的python符号链接到/usr/bin/下：
这里写图片描述

(6)修改yum的脚本信息，指定为之前的python版本：
[root@master python2.7]# vim /usr/bin/yum

这里写图片描述

(7)再次打开python解释器查看版本：
这里写图片描述

已经更新到了最新版本的python。

2.安装yaml和PyYAML

(1)对yaml进行解压：
这里写图片描述

(2)配置安装信息：
这里写图片描述

(3)安装yaml：
这里写图片描述

(4)解压PyYAML：
这里写图片描述

（5）安装PyYAML：
这里写图片描述

3.安装setuptools

(1)解压setuptools:
这里写图片描述

(2)安装setuptools:
这里写图片描述

4.安装MarkupSafe

(1).解压MarkupSafe-0.9.3.tar.gz：
这里写图片描述

(2).安装MarkupSafe-0.9.3：
这里写图片描述

(3).解压MarkupSafe-0.23.tar.gz:
这里写图片描述

(4).安装MarkupSafe-0.23：
这里写图片描述

5.安装Jinja

1.解压Jinja：
这里写图片描述

2.安装Jinja：
这里写图片描述

6.安装apache-libcloud

(1).解压apache-libcloud:
这里写图片描述

(2).安装apache-libcloud:
[root@master apache-libcloud-0.20.1]# cd apache-libcloud-0.20.1
[root@master apache-libcloud-0.20.1]# python setup.py install

7.安装autoconf

1.[root@master tar_install]# tar xvf autoconf-2.69.tar.gz
2.[root@master tar_install]# cd autoconf-2.69
3.[root@master autoconf-2.69]# ./configure –prefix=/usr
4.[root@master autoconf-2.69]# make && make install

8.安装pyzmq

[root@master tar_install]# tar xvf pyzmq-15.1.0.tar.gz
[root@master tar_install]# cd pyzmq-15.1.0
[root@master pyzmq-15.1.0]# python setup.py install

9.安装requests

[root@master tar_install]# tar xvf requests-2.9.1.tar.gz
[root@master tar_install]# cd requests-2.9.1
[root@master requests-2.9.1]# python setup.py install

10.安装zeromq

[root@master tar_install]# tar xvf zeromq-4.0.5.tar.gz
[root@master zeromq-4.0.5]# cd zeromq-4.0.5
这里写图片描述
可以看到它说缺少libtool包，使用yum安装即可：
[root@master zeromq-4.0.5]# yum install libtool -y

再次安装：
[root@master zeromq-4.0.5]# ./autogen.sh
[root@master zeromq-4.0.5]# ./configure –prefix=/usr/local
[root@master zeromq-4.0.5]# make install

11.安装msgpack-python

[root@master tar_install]# tar xvf msgpack-python-0.4.6.tar.gz
这里写图片描述

12.安装pycryto

[root@master tar_install]# tar xvf pycrypto-2.6.1.tar.gz
[root@master tar_install]# cd pycrypto-2.6.1
[root@master pycrypto-2.6.1]# python setup.py install

13.安装M2Crypto

1.安装swig-3.0.7.tar.gz:

(1)[root@master tar_install]# tar xvf swig-3.0.7.tar.gz
(2)[root@master tar_install]# cd swig-3.0.7
(3)[root@master swig-3.0.7]# ./configure –prefix=/usr/local/
(4)[root@master swig-3.0.7]# yum install pcre* -y
(5)[root@master swig-3.0.7]# make
(6)[root@master swig-3.0.7]# make install

2.安装openssl-1.0.1g.tar.gz:

[root@master tar_install]# tar xvf openssl-1.0.1g.tar.gz
[root@master openssl-1.0.1g]# ./config shared –prefix=/usr/local
[root@master openssl-1.0.1g]# make
[root@master openssl-1.0.1g]# make install
[root@master M2Crypto-0.22.5]# \cp -a /usr/local/include/openssl/ /usr/include/

3.安装certifi-2015.11.20.tar.gz
[root@master tar_install]# tar xvf certifi-2015.11.20.tar.gz
[root@master tar_install]# cd certifi-2015.11.20
[root@master certifi-2015.11.20]# python setup.py install

4.安装backports.ssl_match_hostname-3.5.0.1.tar.gz
这里写图片描述
进入目录安装：
这里写图片描述

4.安装tornado-4.2.1.tar.gz

[root@master tar_install]# tar xvf tornado-4.2.1.tar.gz
[root@master tar_install]# cd tornado-4.2.1
[root@master tornado-4.2.1]# python setup.py install

5.安装M2Crypto-0.22.5.tar.gz
[root@master tar_install]# tar xvf M2Crypto-0.22.5.tar.gz
[root@master tar_install]# cd M2Crypto-0.22.5
[root@master M2Crypto-0.22.5]# python setup.py install

安装salt

[root@master tar_install]# tar xvf salt-2015.8.1.tar.gz
[root@master tar_install]# cd salt-2015.8.1
[root@master salt-2015.8.1]# python setup.py install

测试Saltstack

查看saltstack的安装情况：
这里写图片描述
可以看到我们已经安装的软件及其版本，这个程度足够我们使用saltstack的ZeroMQ模式。

如果你的命令执行很慢！！！请看这里！！！
如果你的命令执行很慢！！！请看这里！！！
如果你的命令执行很慢！！！请看这里！！！

此时不需惊慌，你给saltstack分配的资源一定是足够的，只需要把本机及其他的实验节点做好解析即可。

小结：

上述我们介绍了saltstack的两种安装方式：rpm安装以及源码安装，这里极力推荐第一种方案，非常的快捷、简单。在后续的章节中我们将会介绍saltstack的更多应用场景，敬请期待。

附录

saltstack依赖性

Salt should run on any Unix-like platform so long as the dependencies are met.

• Python 2.6 >= 2.6 <3.0

• msgpack-python
High-performance message interchange format

• YAML
Python YAML bindings

• Jinja2
parsing Salt States (configurable in the master settings)

• MarkupSafe
Implements a XML/HTML/XHTML Markup safe string for Python

• apache-libcloud
Python lib for interacting with many of the popular cloud service providers using a unified API

• Requests
HTTP library

Depending on the chosen Salt transport, ZeroMQ or RAET, dependencies vary:

• ZeroMQ:

• ZeroMQ >= 3.2.0

•pyzmq >= 2.2.0
ZeroMQ Python bindings

• PyCrypto
Python cryptography toolkit

• M2Crypto
“Me Too Crypto” - Python OpenSSL wrapper

• RAET:

• libnacl
Python bindings to libsodium

• ioflo
flo programming interface raet and salt-raet is built on

• RAET
worlds most awesome UDP protocol

Optional Dependencies

•mako
an optional parser for Salt States (configurable in the master settings)
•gcc
dynamic Cython module compiling

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SaltStack安装与介绍 文章目录1. 概述2. ZeroMQ介绍3. SaltStack服务架构4. SaltStack的功能和运行方式5. SaltStack组件介绍6. SaltStack安装与最小化配置 1. 概述 什么是saltstack？ saltstack是基于python开发的一套C/S自动化运维工具，通信采用了zeromq消息队列的(pub/sub)，数据传输采用了AES（高级加密）保证安全性，认证采用了SSL方式。 自动化工具有哪些？ 作为一个运维人员，很大一部分工作是在业务的配置管理和状态维护以及版本发 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

ansible和saltstack安装和简单操作

Ansible 是一种简单而强大的自动化工具，主要用于配置管理、应用部署和任务执行。它由 Michael DeHaan 于 2012 年创建，并于 2015 年被 Red Hat 收购。Ansible 的目标是提供一种易于使用且无需复杂架构的自动化解决方案。

ZZZCY2003的博客 1741

持续集成交付CICD：CentOS 7 安装SaltStack

SaltStack是基于python开发的一套C/S自动化运维工具，通信采用了zeromq消息队列的(pub/sub)，数据传输采用了AES（高级加密）保证安全性，认证采用了SSL方式。（1）运行以下命令来安装 SaltStack 存储库和密钥。（1）运行以下命令来安装 SaltStack 存储库和密钥。（2）运行以下命令来安装 SaltStack 存储库和密钥。（3）再次查看minion列表。(6) 开机自启服务。(6) 查看服务状态。(6) 查看服务状态。(7) 查看服务状态。（2）接受所有key。

cronaldo91的博客 1321

SaltStack介绍及安装

1.SaltStack介绍 SaltStack作用于仆从和主拓扑。SaltStack与特定的命令结合使用可以在一个或多个下属执行。实现这一点，此时Salt Master可以发出命令，如salt ‘*’ cmd.run ‘ls -l /’。 除了运行远程命令，SaltStack允许管理员使用“grain”。grain可以在SaltStack仆从运行远程查询，因此收集仆从的状态信息并允许管理员在一个中央位置存储信息。SaltStack也可以帮助管理员定义目标系统上的期望状态。这些状态在应用时会用到.sls文件，

lnsistw的博客 363

CentOS 7 下 Saltstack 的安装和基本使用

centos7下saltstack的安装和基本使用

运维狗的备忘录 1149

saltstack安装部署

入职新公司后，需要管理近千台服务器，公司使用saltstack进行管理，出于工作需求，结合自身实施经验，整理了一下最近的一些经验。

虔诚的教徒 908

saltstack的介绍和安装配置

grains的信息并不是动态的，并不会时时变更，它只是在minion启动时收集到的。vim/srv/salt/apache.slsapache-servicepkg.installed-names#如果只有一个服务，那么就可以写成–namehttpd不用再换一行-httpd-httpd-develservice.running-namehttpd-enableTrue#注意apache-service是自定义的id名。...

vecloud的博客 489

SaltStack简介

SaltStack是一个服务器基础架构集中化管理平台，具备配置管理、远程执行、监控等功能，基于Python语言实现，结合轻量级消息队列（ZeroMQ）与Python第三方模块（Pyzmq、PyCrypto、Pyjinjia2、python-msgpack和PyYAML等）构建。 通过部署SaltStack，我们可以在成千万台服务器上做到批量执行命令，根据不同业务进行配置集中化管理、分发文件、采集...

Nicholas的专栏 1万+

SaltStack

Salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯主要功能：远程执行。

myneth的博客 1348
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