VolumeSet agent

最新推荐文章于 2025-08-28 07:30:00 发布
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本文介绍使用Veritas VxVM进行卷组管理的过程，包括删除、创建及添加卷组等操作，并展示了如何通过命令行工具监控卷组状态、格式化设备以及设置卷的元数据标志。

[root@vcsv245h /]#>vxvset -g dg rmvol vs vol2
[root@vcsv245h /]#>vxvset -g dg rmvol vs vol1
[root@vcsv245h /]#>vxvset -g dg make vs vol1
[root@vcsv245h /]#>vxvset -g dg addvol vs vol2
[root@vcsv245h /]#>vxmonitor dg vs
Object 1:vs
Type:Volume Set
No of Component Volumes:2
vol1:Online
vol2:Online
Status:Online
[root@vcsv245h /]#>mkfs -F vxfs /dev/vx/rdsk/dg/vs
[root@vcsv245h /]#>fsvoladm add -f metadataok /vol2 vol2 5M

[root@vcsv245h /]#>fsvoladm queryflags /vol2
volname       flags
vol1          metadataok
vol2          metadataok

自治化治理：OpenPolicyAgent AI策略生成引擎
python，运维，测试，数据分析，人工智能
07-11 553
摘要 针对Kubernetes集群治理中的响应延迟、配置错误和人力成本等问题，本文提出基于OpenPolicyAgent（OPA）的AI策略生成引擎方案。该方案通过监控指标自动生成合规策略，实现策略响应时间从数小时缩短至8秒以内（提升99.8%），配置错误率从15%降至0.2%（降低98.7%），运维人力投入减少94%。系统包含200+预训练策略模板，覆盖PCI-DSS等合规要求，并支持紧急熔断机制。实际案例显示，某银行落地后安全事件响应时间从3小时缩至12秒，策略管理成本降低85%。
vmware-vmx进程杀不掉（拒绝访问）解决办法
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qq_34418601的博客
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使用vmware的时候出现死机情况，然后使用任务管理器结束vmware进程，之后却发现在资源监视器中有一个vmware-vmx.exe进程始终关不掉，获得管理员权限去杀或者重启都没有用。占用CPU不说，我其他虚拟机竟然也打不开了，而且这个进程占用文件虚拟机无法删除，vmware无法卸载也无法升级。 解决办法：使用win+r快捷键，输入msconfig，然后禁用与VMware相关的服务。因为不确定...
python server agent_Python实现Windows监控agent(上)
weixin_39992072的博客
12-11 398
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/dysj4099前面的文章《利用Linux守护进程机制完成一个简单系统监控demo》中提到在Linux中如何利用Python读取procfs中的信息，并构建基于守护进程的系统运行状况监控程序。但目前云平台中Windows虚拟机的数量还是占大多数，虽然可以利用libvirt提供的API获取虚拟机的运行信息，不过对于Windows虚拟机来说，获...
大模型应用开发技术：Multi-Agent框架流程、源码及案例实战（六） 多智能体通用统计
大模型与Agent智能体
06-18 2626
多智能体统计
k8s部署skywalking之java agent部署(使用daemonset)
qq_44209563的博客
03-16 3271
因为我有5个nodes，每个node对应创建了一个pod，所以共有5个pod，且状态都为RUNNING。–> 查看pod的运行情况，看daemonset是否创建pod成功。--> 查看kube-tacing命名空间的daemonset。目录，查看是否有agent包相关内容，如果有，表示挂载成功.-> 制作一个名为sk-agent的镜像。--> 执行daemontset配置文件。hostPath的方式挂载的目录。如果容器挂了，目录依然存在。连接到node节点服务器上，进入。都会将agent文件挂载到。
微服务Agent治理学习探索
这个人很懒还没时间整理
03-21 2380
Java 类编译之后形成字节码被 JVM 执行，在 JVM 在执行这些字节码之前获取这些字节码信息，并且通过字节码转换器对这些字节码进行修改，来完成一些额外的功能。在 JVM 启动的时候，可以通过 -javaagent:/path/to/agent.jar 的⽅式来加载 Java Agent。Java Agent 技术，能够在运⾏时动态修改 Java 字节码，动态的改变 Java 程序的⾏为，能够很。nt:/path/to/agent.jar ，从⽽实现不⽤修改镜像，就可以加载 Java Agent 了。
RAGFlow 0.20.0 : Multi-Agent Deep Research
datageek的博客
08-05 1212
采用RAGFlow 0.20.0 Multi-Agent 编排 Deep Research
Kubernetes之Projected Volume
DwanCloud
03-31 1217
在 Kubernetes 中,有几类特殊的 Volume,它们存在的意义不是为了存放容器里的数据,也不是用来进行容器和宿主机之间的数据交换。这些特殊 Volume 的作用是为容器提供预先定义好的数据。从容器的角度来看,这些 Volume 里的信息就好像是被 Kubernetes "投射"(Project)进入容器当中的,这就是 Projected Volume 的含义。
智能体（Agent）的应用全景图：从理论到实践
qq_42568323的博客
08-28 1992
智能体（Agent）正引领人工智能从单一任务模型迈向具备自主决策能力的全栈时代。本文系统解析了智能体的核心架构（感知、规划、行动、评估模块）和工作流程（ReAct范式），并探讨了其在个人助手、客户服务、科研等领域的应用场景。通过Python代码实现，演示了一个数据分析智能体的完整构建过程，包括工具定义（PythonREPL）、核心逻辑（LLM驱动规划）和主循环设计。文章强调，现代智能体本质是"LLM大脑+工具手脚+记忆经验"的协同系统，能自主完成复杂任务分解与执行。
如何使用 Skywalking Agent ？
innerpeacez成长之路
08-30 3229
如何使用 Skywalking Agent ？ 如果你还不知道 Skywalking agent 是什么，请点击这里查看 Probe 或者这里查看快速了解agent,由于我这边大部分都是 JAVA 服务，所以下文以 Java 中使用 agent 为例，提供了以下三种方式供你选择 三种方式： 使用官方提供的基础镜像 将 agent 包构建到已经存在的基础镜像中 sidecar 模式挂载 agen...
宿主机挂载+DaemonSet Agent 的情况下，那我每个业务pod都需要去定义不同的hostpath来挂载到宿主机
03-10
嗯，用户的问题是关于在Kubernetes中使用宿主机挂载和DaemonSet Agent的情况下，是否需要每个业务Pod都定义不同的hostPath来挂载到宿主机。我需要先理解用户的使用场景。可能用户是在部署监控或日志收集的DaemonSet...
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
12-05
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
12-05
内容概要：本文详细介绍了Windows自带记事本（Notepad）和功能增强型文本编辑器Notepad++的下载、安装、配置及使用方法。重点讲解了Notepad++的官方下载渠道、安装步骤（包括安装版与便携版）、首次使用时的语言与编码设置、插件安装、主题优化以及特色功能如多标签编辑、语法高亮、搜索替换和宏录制等。同时提供了常见问题解决方案，并对比了Notepad++与其他主流编辑器（如VS Code、Sublime Text等）的功能差异，给出了不同使用场景下的选择建议。; 适合人群：需要进行简单文本编辑或代码编写的初学者、程序员及IT技术人员，尤其适合希望提升编辑效率的办公人员和开发者；; 使用场景及目标：①快速安装并配置Notepad++用于编程和文本处理；②解决中文乱码、右键菜单缺失、插件安装失败等问题；③根据实际需求选择合适的文本编辑工具；④实现便携式编辑环境搭建； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，优先从官网下载软件以确保安全，安装过程中注意选项勾选，首次使用时应完成基本配置以优化体验，同时可结合插件扩展功能，提升工作效率。
AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
12-05
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述，并对其进行线性化处理，以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现，展示了建模与仿真过程，有助于研究人员理解和复现相关技术，推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群：具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网的动态建模方法；②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧；③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计（如电压稳定控制、功率分配等）；④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程，重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程，同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中，提升系统分析与设计能力。
ZeroLaunch-rs-Rust资源
最新发布
12-06
Windows AI Rust + Tauri + Vue
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
12-05
内容概要：本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）理信息神经网络（PINN）求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法，展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下，结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合，适用于复杂波动问题的建模与仿真，并提供了完整的Matlab实现方案，便于科研人员理解和复现。此外，文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域，突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群：具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式；②拓展至其他物理系统的建模与仿真，如电磁场、热传导、流体力学等问题；③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考； 阅读建议：建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码，按照目录顺序逐步学习，重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法，同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
数字图像处理课程大作业项目_实现基于多视角二维图像序列通过相机标定与三维点云重建技术生成三维模型_用于教学演示与三维重建入门学习_涉及Matlab相机标定工具箱获取相机内外参数矩阵.zip
12-05
数字图像处理课程大作业项目_实现基于多视角二维图像序列通过相机标定与三维点云重建技术生成三维模型_用于教学演示与三维重建入门学习_涉及Matlab相机标定工具箱获取相机内外参数矩阵.zip
skywalking 部署agent
07-23
<think>首先，用户的问题是关于部署SkyWalking Agent的指导。用户说：“我想在环境中部署SkyWalking Agent的指导 请问如何部署SkyWalking Agent”。所以，我需要基于系统指令和提供的引用内容来回答。 系统指令关键点： - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用：引用[1]到[4]。 提供的引用内容： - [^1]：手动挂载SkyWalking Agent的方式。 - [^2]：启动命令中添加参数javaagent。 - [^3]：Docker部署，包括配置agent.config。 - [^4]：k8s部署，使用daemonset，挂载hostPath。 用户的问题是关于部署SkyWalking Agent的指导，所以我需要覆盖各种部署方式。引用中提到Docker、k8s和一般方式。 结构化回答： 1. **介绍**：简要解释SkyWalking Agent是什么。 2. **部署方式**：基于引用，分步解释不同方式。 - 方式一：手动挂载（引用[^1]）。 - 方式二：启动命令添加参数（引用[^2]）。 - Docker部署（引用[^3]）。 - k8s部署（引用[^4]）。 3. **步骤细节**：为每种方式提供清晰的步骤。 4. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题。 5. **引用标识**：在相关部分末尾添加引用。 确保使用中文回答。 生成相关问题： - 基于主题，如优化、性能分析、应用场景等。 - 例如： 1. SkyWalking Agent的配置选项有哪些？ 2. 如何监控部署后的SkyWalking Agent？ 3. SkyWalking与其他APM工具的比较？ 数学表达式：用户问题中没有数学内容，但系统指令说所有行内数学表达式用$...$。如果回答中涉及数学，就用它。但部署SkyWalking Agent可能不涉及数学，所以可能不需要。如果有，如涉及公式，就用LaTeX格式。 回答结构： - 开头：确认问题并概述。 - 主体：分步骤解释部署方式。 - 结尾：总结并添加相关问题。 参考引用： - 在解释每个方式时，引用相关部分。 - 如：在手动挂载部分，添加[^1]。 最终输出格式： - 使用清晰标题。 - 代码块用```...```。 - 相关问题用§§相关问题§§部分。</think>### SkyWalking Agent 部署指南 SkyWalking Agent 是一个轻量级的应用性能监控（APM）代理，用于收集 Java 应用的链路追踪和指标数据。部署时，需要将 Agent 集成到目标应用中，并通过配置连接到 SkyWalking OAP 服务器。以下是基于常见环境的逐步部署方法，确保过程可靠且易于操作。部署前，请确保已安装 SkyWalking OAP 和 UI 组件（如未安装，可参考官方文档）。 #### 方式一：手动挂载 SkyWalking Agent（适用于 Docker 或本地环境） 此方法通过挂载 Agent 文件到应用容器中实现集成，适合 Docker 化应用。 1. **下载并解压 SkyWalking Agent**： 从 [Apache SkyWalking 官网](https://skywalking.apache.org/) 下载最新 Agent 包，解压到本地目录，如 `/usr/local/skywalking-agent`。 2. **修改 Agent 配置**： 编辑 `agent/config/agent.config` 文件，设置 OAP 服务器地址和端口： ```bash cd agent/config vi agent.config # 修改以下配置项： # agent.service_name=your_service_name # 设置服务名称 # collector.backend_service=oap-server-ip:11800 # 替换为实际 OAP IP 和端口 ``` 如果不配置，需在启动命令中指定参数[^3]。 3. **挂载到 Docker 容器**： 在 Docker 运行命令中添加挂载卷，将 Agent 目录绑定到容器内： ```bash docker run -d \ -v /usr/local/skywalking-agent:/skywalking/agent \ # 挂载 Agent 目录 -e JAVA_OPTS="-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar" \ # 设置 JVM 参数 your_application_image ``` 此方式避免重复打包 Agent，减少镜像大小[^1]。 #### 方式二：启动命令添加参数（适用于本地或非容器化应用） 直接在应用启动命令中嵌入 Agent 参数，简单快捷。 1. **下载 Agent**： 获取 Agent JAR 包（如 `skywalking-agent.jar`），存放于应用服务器路径，如 `/opt/skywalking-agent/`。 2. **修改启动脚本**： 在 Java 应用的启动命令中添加 `-javaagent` 参数： ```bash java -javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar \ -Dskywalking.agent.service_name=your_service_name \ # 设置服务名 -Dskywalking.collector.backend_service=oap-server-ip:11800 \ # 指定 OAP 地址 -jar your_application.jar ``` 参数 `-Dskywalking.agent.service_name` 可覆盖配置文件中的设置[^2]。 3. **验证部署**： 启动应用后，访问 SkyWalking UI（默认端口 8080），检查是否收集到调用信息。若无数据，检查网络连接和 OAP 状态[^2]。 #### 方式三：Docker 集成部署（优化容器化方案） 针对 Docker 环境，结合挂载和参数配置，提高灵活性。 1. **准备 Agent 配置文件**： 在主机上创建 Agent 目录并配置 `agent.config`（同方式一）。 2. **运行容器**： 使用 `docker run` 命令同时挂载目录和设置环境变量： ```bash docker run -d \ -v /path/to/skywalking-agent:/agent \ # 挂载配置目录 -e SW_AGENT_NAME=your_service_name \ # 环境变量设置服务名 -e SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=oap-server-ip:11800 \ # 设置 OAP your_application_image ``` 环境变量优先级高于配置文件，便于动态调整[^3]。 #### 方式四：Kubernetes 部署（使用 DaemonSet） 在 k8s 集群中，通过 DaemonSet 将 Agent 挂载到所有节点，避免每个 Pod 重复包含 Agent。 1. **创建 DaemonSet**： 定义 DaemonSet YAML 文件，使用 `hostPath` 挂载 Agent 目录到节点： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: skywalking-agent spec: selector: matchLabels: app: skywalking-agent template: metadata: labels: app: skywalking-agent spec: containers: - name: agent image: busybox # 使用轻量镜像作为占位 volumeMounts: - name: sky-agent mountPath: /agent volumes: - name: sky-agent hostPath: path: /usr/local/skywalking-agent # 主机上的 Agent 路径 type: Directory ``` 应用此配置：`kubectl apply -f daemonset.yaml`。 2. **在应用 Pod 中使用挂载**： 在 Java 应用的 Deployment 中，添加 volume 和启动参数： ```yaml spec: containers: - name: app image: your_app_image volumeMounts: - name: sky-agent mountPath: /agent # 挂载到容器内 env: - name: JAVA_OPTS value: "-javaagent:/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=your_service" ``` 此方法减少容器大小，简化管理[^4]。 3. **验证与监控**： 部署后，检查 SkyWalking UI 的拓扑图和服务指标。常见问题排查： - 确保 OAP 服务可达（测试：`telnet oap-server-ip 11800`）。 - 检查 Agent 日志（路径：`agent/logs/skywalking-api.log`）。 #### 总结与注意事项 - **通用步骤**：所有方式需确保 OAP 服务器运行正常（默认端口 11800）。部署后，Agent 会自动上报数据到 OAP。 - **最佳实践**： - 测试环境优先验证配置。 - 使用环境变量（如 `SW_AGENT_NAME`）动态覆盖配置，增强可移植性。 - 监控 Agent 资源消耗（CPU 和内存），避免影响应用性能[^2][^4]。 - **故障处理**： 若数据未上报，检查 Agent 日志或使用 SkyWalking CLI 工具诊断连接问题。
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