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

vmware-vmx进程杀不掉（拒绝访问）解决办法
qq_34418601的博客
06-06 8万+
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 2625
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...
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%。
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
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（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
12-04
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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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