SyncopatedOS
Note to Self
[Projet archivé]
Un exercice d'utilisation de la gestion de l'approvisionnement et de la configuration de la station de travail et de la gestion de la configuration
Bien que ce projet soit maintenant archivé, l'expérience et les connaissances acquises ont été inestimables. Les idées de travailler avec Arch Linux, le développement de rôles anibles pour les configurations audio et l'exploration de l'intégration d'IA seront appliqués aux contributions futures au projet Fedora.
Ce projet a été lancé en 2021 en tant que "solution" personnelle pour "gérer" les configurations complexes et les dépendances de package dans les environnements audio Linux. Compte tenu du temps et des efforts investis dans le système, il a exploité les principes DevOps, évoluant vers une collection ANSIBLE visant à rationaliser l'expérience audio Linux.
Le projet visait initialement le support multi-distribution, mais a ensuite concentré spécifiquement sur Arch Linux. Ce choix a été fait après une attention particulière à divers facteurs:
Fondation propre et minimale : Arch Linux fournit une base propre et minimale, ce qui est idéal pour poser une base stable pour le travail audio.
Efficacité de développement : le modèle de version Rolling facilite le travail avec les dernières versions et bibliothèques logicielles, cruciale dans le paysage évolutif des logiciels audio.
Installateur Arch Labs : l'efficacité et l'empreinte minimale du programme d'installation d'Arch Labs ont rationalisé le processus de configuration.
Structure du référentiel communautaire : le référentiel communautaire d'Arch facilite le test des nouveaux logiciels, bénéfiques pour une distribution axée sur le développement.
Dépendances de la bibliothèque : la gestion des dépendances de la bibliothèque pour divers logiciels audio est généralement plus facile sur Arch Linux.
Le choix d'Arch Linux est venu après l'expérience avec d'autres distributions, y compris Fedora, qui a été initialement utilisée dans de nombreux projets DevOps. Cependant, les défis de l'utilisation de Fedora comme plate-forme de développement pour un projet indépendant ont conduit au passage à Arch Linux.
Le développement de Linux syncopés s'est accompagné d'un examen attentif du paysage open source existant, en particulier dans le domaine des projets audio Linux. Ce processus de réflexion a été crucial pour façonner la direction et la portée du projet.
Ne pas réinventer la roue : une forte croyance à tirer parti des solutions existantes dans la mesure du possible, reconnaissant le travail précieux réalisé par d'autres projets.
Focus unique : identifier les lacunes dans les solutions existantes, en particulier dans le domaine des performances en direct et des configurations à haute disponibilité pour la production audio.
Tirer parti de l'expertise spécifique : reconnaître le potentiel d'appliquer des principes d'architecture d'entreprise pour des scénarios audio en direct, offrant une perspective unique.
Défis de documentation : reconnaître les efforts impressionnants de documentation de projets comme AV Linux, tout en reconnaissant également les limitations personnelles dans la création d'une documentation manuelle complète similaire.
Opportunité d'innovation : identifier le potentiel d'innover dans des domaines comme la documentation et la configuration assistées par l'IA, ce qui pourrait bénéficier à la communauté audio Linux plus large.
Après un examen minutieux, la décision a été prise de continuer avec Syncopated Linux en tant que projet indépendant, mais avec un fort accent sur:
Compléter les solutions existantes : se concentrer sur des domaines qui ne sont pas largement couverts par d'autres projets, en particulier les scénarios de performance en direct.
Collaboration ouverte : maintenir l'ouverture à la collaboration avec les projets existants et la communauté audio Linux plus large.
Contribution unique : le développement d'approches innovantes, en particulier dans la documentation assistée par l'IA et la configuration du système, qui pourrait potentiellement profiter à d'autres projets à l'avenir.
Engagement communautaire : recherche activement des commentaires et des contributions des utilisateurs et d'autres développeurs de l'écosystème audio Linux.
Cette approche permet à Linux syncopé de se tailler de son propre créneau tout en restant respectueux et complémentaires aux efforts existants dans la communauté audio Linux. Il laisse également la porte ouverte pour de futures collaborations ou intégration avec d'autres projets à mesure que le paysage évolue.
Une considération clé dans le développement de Linux syncopés est son utilisation potentielle dans les paramètres de performances en direct. Le projet vise à créer une plate-forme stable adaptée à:
Cette concentration sur la stabilité et la fiabilité des performances est cruciale, car toute échec du système lors d'une performance en direct pourrait être catastrophique.
Un défi majeur a été d'équilibrer le soutien multi-distribution avec la maintenabilité du projet. Cela a été traité en se concentrant sur Arch Linux tout en développant un cadre qui pourrait potentiellement être étendu à d'autres distributions à l'avenir. Le projet s'est adapté en adoptant une structure de rôle modulaire, permettant des mises à jour et des ajouts rapides sans perturber le cadre global.
En 2024, Linux syncopé est devenu une collection ANSIBLE conçue pour configurer des environnements de production audio sur Arch Linux, en fonction de la configuration spécifique du développeur. Le projet comprend actuellement:
Il est important de noter que si le projet vise à prendre en charge les environnements de production audio avancés, son efficacité dans un large éventail d'installations n'a pas encore été largement testée par d'autres utilisateurs.
Les développements futurs se concentrent sur:
L'objectif immédiat est de présenter un plan et une documentation clairs, ce qui permettra à d'autres utilisateurs de tester le système sur différentes configurations et de fournir des commentaires précieux. Cette approche collaborative sera cruciale pour affiner le projet et valider ses capacités dans un éventail plus large d'environnements de production audio.
Cette approche vise à développer un système robuste, flexible et convivial qui peut potentiellement répondre aux exigences de la production de studio et des environnements de performance en direct, sous réserve de tests approfondis et de validation communautaire.
@startuml
start
:User interacts with Ansible Menu Script;
:Select Hosts or Host Groups;
if (Inventory Variables Present?) then (Yes)
:Filter out Inventory Variables;
endif
:Display Filtered Host List (fzf);
:Select Playbook;
:Parse Playbook for Roles;
:Search for Tasks within Selected Roles;
:Display Matching Tasks (fzf with -f flag for dynamic filtering);
:Select Task(s);
if (Multiple Tasks Selected?) then (Yes)
:Create Temporary Playbook;
:Add Selected Tasks to Temporary Playbook;
:Analyze Task Dependencies (Optional);
if (Dependencies Detected?) then (Yes)
:Prompt User for Additional Tasks;
endif
:Execute Temporary Playbook;
else (No)
:Execute Selected Task;
endif
:Display Execution Results;
stop
@enduml
User Story: En tant qu'ingénieur DevOps, je souhaite exécuter mes PlayBooks anibles sur diverses distributions Linux sans erreurs afin de pouvoir gérer des serveurs dans divers environnements.
| Tâche | Description |
|---|---|
| Tâche 1 | Recherchez et sélectionnez un module Gestionnaire de packages de distribution (par exemple, package ) |
| Tâche 2 | Refactor PlayBooks pour utiliser le module choisi au lieu de commandes spécifiques à la distribution. |
| Tâche 3 | Créez un mappage entre les noms de packages et leurs équivalents à travers les distributions cibles (si nécessaire). |
| Tâche 4 | Implémentez la logique pour déterminer dynamiquement les noms de package corrects en fonction de la distribution de l'hôte cible. |
| Tâche 5 | Mettre à jour les tests pour couvrir plusieurs distributions et assurer une installation cohérente du package. |
| Tâche | Description |
|---|---|
| Tâche 6 | Identifiez les modèles et les conditions qui reposent sur les circonstances spécifiques à l'hôte (par exemple, chemins de fichiers, noms de services). |
| Tâche 7 | Recherchez et implémentez des faits ou des variables ansibles pour adapter dynamiquement les configurations en fonction de la distribution cible. |
| Tâche 8 | Refactor Modèles et conditionnels existants pour utiliser ces valeurs dynamiques. |
| Tâche 9 | Testez en profondeur Playbooks sur différentes distributions pour valider les configurations généralisées. |
Considérations futures:
Backlog mis à jour
EPIC: Développez le cadre ANSIBLiable amélioré LLM pour la configuration du système dynamique
Phase 1: Fondation (Info System & LLM)
Walk 1: Tâche de collecte d'informations système et d'intégration LLM 1: Recherchez et sélectionnez un LLM approprié (par exemple, OpenAI, Google Cloud AI, LLM local) en fonction des capacités, des coûts et des considérations de sécurité.
Tâche 2: Concevez et implémentez un module Ruby ANSible (LLM_Config) pour encapsuler: recueillir des informations système (Facts anible, INXI). Interfaçage avec l'API LLM choisie. Analyse des réponses LLM.
Tâche 3: Créez des invites LLM initiales pour les tâches de configuration du système courantes (par exemple, installation de package, optimisation du service).
Walk 2: Dynamic PlayBook Modification Task 4: Développer la logique Python dans le module Ruby pour analyser et extraire des informations pertinentes (recommandations, extraits de code) de la réponse de l'API de LLM.
Tâche 5: Implémentez les mécanismes pour insérer des tâches générées dynamiquement dans les playBooks Ansible existants ou modifier les paramètres de tâche existants basés sur la sortie LLM.
Tâche 6: Implémentez la gestion des erreurs et la journalisation des interactions API LLM et des modifications de PlayBook.
Tâche 7: Développer des tests unitaires pour valider la précision et la fiabilité de la génération de livres de jeu et de la logique de modification.
Phase 2: raffinement et optimisation
Walk 3: Redis Integration and Caching Task 8: Incorporez la logique de mise en cache Redis dans le module Ruby (LLM_Config) pour stocker et récupérer les réponses LLM en fonction des données système. Tâche 9: Mettez à jour les tests d'unité et d'intégration pour inclure la fonctionnalité redis.
Phase 3: Docker et déploiement
Walk 4: Docker Image et compose la configuration
Tâche 10: Créez un dockerfile pour construire une image docker contenant: Ruby, anible, les dépendances requises (inxi, redis gem). Vos fichiers de projet anible. Votre module Ruby (llm_config).
Tâche 11: Créez un fichier docker-compose.yml pour définir les services: ANSIBLE: Le conteneur exécutant ANSIBLE et le module Ruby. Redis: Le conteneur Redis pour la mise en cache.
Tâche 12: Configurer le montage de volume (projet Ansible, touches SSH si nécessaire) dans docker-compose.yml.
Walk 5: Test, raffinement et documentation
Tâche 13: Configurez divers environnements de test (différentes distributions Linux, configurations matérielles) pour tester rigoureusement le cadre dockerisé.
Tâche 14: Développer des tests d'intégration pour valider les fonctionnalités de bout en bout dans l'environnement Docker.
Tâche 15: Affinez les invites LLM et la logique de génération de livres de jeu en fonction des résultats des tests et des cas d'utilisation du monde réel.
Tâche 16: Documentez l'utilisation du cadre, les options de configuration et les meilleures pratiques, y compris les instructions de configuration et d'exécution Docker.
| Tâche | Date de début | Date de fin | Durée | Dépendances |
|---|---|---|---|---|
| Phase 1: fondation | 2024-07-15 | 2024-07-28 | 2 semaines | |
| Walk 1: Info système et intégration LLM | 2024-07-15 | 2024-07-21 | 1 semaine | |
| Walk 2: Modification dynamique du livre de jeu | 2024-07-22 | 2024-07-28 | 1 semaine | Sprint 1 |
| Phase 2: raffinement et optimisation | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 semaine | Phase 1 |
| Walk 3: Redis Intégration et mise en cache | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 semaine | Phase 1 |
| Phase 3: Docker et déploiement | 2024-08-05 | 2024-08-18 | 2 semaines | Phase 2 |
| Walk 4: Docker Image & Compose Configuration | 2024-08-05 | 2024-08-11 | 1 semaine | Phase 2 |
| Walk 5: test, raffinement, documents | 2024-08-12 | 2024-08-18 | 1 semaine | Sprint 4 |
@startuml
participant "User or CI/CD" as user
participant "Docker Compose" as compose
participant "Ansible Playbook" as playbook
participant "System (Ansible Facts/inxi)" as system
participant "Ruby Module" as module
participant "Redis" as redis
participant "LLM API" as llm
user -> compose : docker-compose up -d
activate compose
compose -> playbook : Start Ansible Playbook
activate playbook
playbook -> system : Gather System Information
system --> playbook : Return System Data
playbook -> module : Invoke Module, Pass System Data
activate module
module -> redis : Check for Cached Response
activate redis
redis --> module : Return Cached Response (if found)
alt No Cached Response
deactivate redis
module -> llm : Send API Request
activate llm
llm --> module : Return LLM Response
deactivate llm
module -> redis : Store Response in Cache
activate redis
deactivate redis
end
module --> playbook : Return LLM Response
deactivate module
playbook -> playbook : Modify Playbook
playbook -> system : Execute Modified Playbook Tasks
deactivate playbook
deactivate compose
@enduml
@startuml
!theme vibrant
skinparam activity {
BackgroundColor #FFFFFF
BorderColor #6980A5
FontName Arial
FontSize 12
ArrowColor #6980A5
StartColor #D9ED7D
EndColor #F2B266
DecisionColor #F2B266
}
start
:Start: Ansible playbook execution begins.;
:Gather System Information: nAnsible facts and inxi collect system data.;
:Format Data: nSystem information is structured for the LLM.;
:Check Redis Cache: nThe Ruby module checks for a cached response.;
if (Cached Response Found?) then (Yes)
:Retrieve from Cache: nGet the LLM response from Redis.;
else (No)
:Query LLM: nThe Ruby module queries the LLM API.;
:Receive LLM Response: nGet recommendations from the LLM API.;
:Cache Response: nStore the LLM response in Redis.;
endif
:Parse and Extract: nThe module extracts info from the LLM response.;
:Generate/Modify Playbook: nDynamically adjust the Ansible playbook.;
:Execute Playbook: nAnsible executes the modified playbook.;
:End: Playbook execution completes.;
stop
@enduml
Considérations importantes:
