7、以代码方式管理基础设施:Ansible 实战指南

以代码方式管理基础设施:Ansible 实战指南

1. 配置 Ansible

在开始使用 Ansible 之前,我们需要对其进行配置,使其了解如何获取基础设施的清单、SSH 登录实例时使用的用户以及如何获取 root 权限等信息。具体操作步骤如下:
1. 在相同位置创建一个名为 ansible.cfg 的新文件,其内容如下:

[defaults]
inventory      = ./ec2.py
remote_user    = ec2-user
become         = True
become_method  = sudo
become_user    = root
nocows         = 1

完成上述配置后,我们就可以开始运行 Ansible 命令了。

2. Ansible 命令与模块

2.1 模块执行

Ansible 命令是驱动在远程主机上执行不同模块的主要命令。模块是可以直接在远程主机上执行的库,Ansible 自带了许多模块,可查看 这里 获取列表。除了标准模块,你还可以使用 Python 创建自己的模块。大多数常见用例和技术都有对应的模块。

我们首先来看一个简单的模块 ping ,它尝试连接到主机,如果主机可用则返回 pong 。可以使用 ansible-doc

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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