3、Ansible:自动化配置管理的强大工具

Ansible:自动化配置管理的强大工具

1. Ansible的优势

Ansible具有众多令人瞩目的优势,使其在自动化配置管理领域脱颖而出。
- 高可扩展性 :大型企业能够在生产环境中成功使用Ansible管理数万个节点,并且对动态添加和移除服务器的环境提供了出色的支持。拥有数百个软件团队的组织通常会使用AWX或结合Ansible Tower和Automation Hub,以实现可审计性和基于角色的访问控制安全。此外,Ansible使用SSH多路复用优化性能,有人已经使用Ansible管理数千个节点。
- 安全性高 :使用Ansible进行自动化有助于将系统安全提升到安全基线和合规标准。它使用Secure Shell (SSH) 用于Linux,WinRM用于Windows,并通过强大的配置和防火墙设置来加固这些广泛使用的系统管理协议。
- 知识编码化 :Ansible剧本可以被视为可执行的文档。它就像以前用于描述部署软件所需输入命令的README文件,但这些指令永远不会过时,因为它们也是执行的代码。产品专家可以创建考虑了最佳实践的剧本,新手使用这样的剧本安装产品时可以确保获得良好的结果。
- 系统可重复性 :如果使用Ansible设置整个系统,它将通过所谓的“十楼测试”,即可以随意丢弃一台从未备份过的机器而不会丢失系统管理工作。
- 等效环境 :Ansible有一种巧妙的内容组织方式,有助于在适当的级别定义配置。可以轻松为不同的开发、测试、预生产和生产环境创建设置。预生产环境设计

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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