SyncopatedOS
Note to Self
[Proyek yang diarsipkan]
Latihan dalam menggunakan ansible untuk penyediaan workstation & manajemen konfigurasi
Sementara proyek ini sekarang diarsipkan, pengalaman dan pengetahuan yang diperoleh sangat berharga. Wawasan dari bekerja dengan Arch Linux, mengembangkan peran ansible untuk konfigurasi audio, dan mengeksplorasi integrasi AI akan diterapkan pada kontribusi di masa depan untuk proyek Fedora.
Proyek ini dimulai pada tahun 2021 sebagai "solusi" pribadi untuk "mengelola" konfigurasi kompleks dan ketergantungan paket di lingkungan audio Linux. Mengingat waktu dan upaya yang diinvestasikan ke dalam sistem, ia memanfaatkan prinsip -prinsip DevOps, berkembang menjadi koleksi ansible yang bertujuan merampingkan pengalaman audio Linux.
Proyek ini awalnya ditujukan untuk dukungan multi-distribusi tetapi kemudian berfokus secara khusus pada Arch Linux. Pilihan ini dibuat setelah pertimbangan yang cermat dari berbagai faktor:
Foundation Clean and Minimal : Arch Linux menyediakan dasar yang bersih dan minim, yang sangat ideal untuk meletakkan fondasi yang stabil untuk pekerjaan audio.
Efisiensi Pengembangan : Model rilis bergulir membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengan versi perangkat lunak dan perpustakaan terbaru, penting dalam lanskap perangkat lunak audio yang berkembang.
Penginstal Laboratorium Arch : Efisiensi dan jejak minimal dari penginstal Lab Arch merampingkan proses pengaturan.
Struktur Repositori Komunitas : Repositori Komunitas Arch memfasilitasi pengujian perangkat lunak yang lebih baru, bermanfaat untuk distribusi yang berfokus pada pengembangan.
Ketergantungan Perpustakaan : Mengelola dependensi perpustakaan untuk berbagai perangkat lunak audio umumnya lebih mudah di Arch Linux.
Pilihan Arch Linux datang setelah pengalaman dengan distribusi lain, termasuk Fedora, yang awalnya digunakan dalam banyak proyek DevOps. Namun, tantangan dalam menggunakan Fedora sebagai platform pengembangan untuk proyek independen menyebabkan pergeseran ke Arch Linux.
Pengembangan Linux yang disinkronkan telah disertai dengan pertimbangan yang cermat dari lanskap sumber terbuka yang ada, terutama di bidang proyek audio Linux. Proses refleksi ini sangat penting dalam membentuk arah dan ruang lingkup proyek.
Tidak menciptakan kembali roda : Keyakinan kuat dalam memanfaatkan solusi yang ada jika memungkinkan, mengakui pekerjaan berharga yang dilakukan oleh proyek lain.
Fokus Unik : Mengidentifikasi kesenjangan dalam solusi yang ada, terutama di bidang kinerja langsung dan pengaturan ketersediaan tinggi untuk produksi audio.
Memanfaatkan keahlian khusus : Mengenali potensi untuk menerapkan prinsip -prinsip arsitektur perusahaan untuk skenario audio hidup, menawarkan perspektif yang unik.
Tantangan Dokumentasi : Mengakui upaya dokumentasi yang mengesankan dari proyek -proyek seperti AV Linux, sementara juga mengakui keterbatasan pribadi dalam menciptakan dokumentasi manual komprehensif yang serupa.
Peluang Inovasi : Mengidentifikasi potensi untuk berinovasi di bidang-bidang seperti dokumentasi dan konfigurasi yang dibantu AI, yang dapat menguntungkan komunitas audio Linux yang lebih luas.
Setelah dipertimbangkan dengan cermat, keputusan dibuat untuk melanjutkan dengan Linux yang disinkronkan sebagai proyek independen, tetapi dengan penekanan yang kuat pada:
Melengkapi solusi yang ada : berfokus pada area yang tidak banyak dicakup oleh proyek lain, terutama skenario kinerja langsung.
Kolaborasi Terbuka : Mempertahankan keterbukaan untuk kolaborasi dengan proyek yang ada dan komunitas audio Linux yang lebih luas.
Kontribusi Unik : Mengembangkan pendekatan inovatif, terutama dalam dokumentasi dan konfigurasi sistem yang dibantu AI, yang berpotensi menguntungkan proyek lain di masa depan.
Keterlibatan Komunitas : Secara aktif mencari umpan balik dan kontribusi dari pengguna dan pengembang lain di Ekosistem Audio Linux.
Pendekatan ini memungkinkan Linux yang disinkronkan untuk mengukir ceruknya sendiri sambil tetap menghormati dan melengkapi upaya yang ada di komunitas audio Linux. Ini juga membuat pintu terbuka untuk kolaborasi di masa depan atau integrasi dengan proyek lain saat lanskap berkembang.
Pertimbangan utama dalam pengembangan Linux yang disinkronkan adalah potensi penggunaannya dalam pengaturan kinerja langsung. Proyek ini bertujuan untuk membuat platform yang stabil yang cocok untuk:
Fokus pada stabilitas dan keandalan kinerja ini sangat penting, karena setiap kegagalan sistem selama kinerja langsung bisa menjadi bencana.
Tantangan utama adalah menyeimbangkan dukungan multi-distribusi dengan pemeliharaan proyek. Ini dibahas dengan berfokus pada Arch Linux sambil mengembangkan kerangka kerja yang berpotensi diperluas ke distribusi lain di masa depan. Proyek ini diadaptasi dengan mengadopsi struktur peran modular, memungkinkan pembaruan cepat dan penambahan tanpa mengganggu keseluruhan kerangka kerja.
Pada tahun 2024, Syncopated Linux telah berevolusi menjadi koleksi ansible yang dirancang untuk mengonfigurasi lingkungan produksi audio di Arch Linux, berdasarkan pengaturan spesifik pengembang. Proyek saat ini meliputi:
Penting untuk dicatat bahwa sementara proyek ini bertujuan untuk mendukung lingkungan produksi audio canggih, efektivitasnya di berbagai pengaturan belum diuji secara luas oleh pengguna lain.
Perkembangan masa depan fokus pada:
Tujuan langsungnya adalah untuk meletakkan rencana dan dokumentasi yang jelas, yang akan memungkinkan pengguna lain untuk menguji sistem di berbagai pengaturan dan memberikan umpan balik yang berharga. Pendekatan kolaboratif ini akan sangat penting dalam memperbaiki proyek dan memvalidasi kemampuannya di berbagai lingkungan produksi audio yang lebih luas.
Pendekatan ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang kuat, fleksibel, dan ramah pengguna yang berpotensi memenuhi tuntutan produksi studio dan lingkungan kinerja langsung, tunduk pada pengujian menyeluruh dan validasi masyarakat.
@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
Kisah Pengguna: Sebagai insinyur DevOps, saya ingin menjalankan buku pedoman ansible saya di berbagai distribusi Linux tanpa kesalahan sehingga saya dapat mengelola server di lingkungan yang beragam.
| Tugas | Keterangan |
|---|---|
| Tugas 1 | Meneliti dan memilih modul manajer paket distribusi-agnostik (misalnya, package ) |
| Tugas 2 | Refactor Playbooks untuk menggunakan modul yang dipilih alih-alih perintah khusus distribusi. |
| Tugas 3 | Buat pemetaan antara nama paket dan padanannya di seluruh distribusi target (jika perlu). |
| Tugas 4 | Menerapkan logika untuk secara dinamis menentukan nama paket yang benar berdasarkan distribusi host target. |
| Tugas 5 | Perbarui tes untuk mencakup beberapa distribusi dan memastikan instalasi paket yang konsisten. |
| Tugas | Keterangan |
|---|---|
| Tugas 6 | Identifikasi templat dan kondisional yang mengandalkan keadaan spesifik host (misalnya, jalur file, nama layanan). |
| Tugas 7 | Meneliti dan mengimplementasikan fakta atau variabel yang tidak dapat diselesaikan secara dinamis untuk mengadaptasi konfigurasi berdasarkan distribusi target. |
| Tugas 8 | Refactor Template dan kondisional yang ada untuk menggunakan nilai -nilai dinamis ini. |
| Tugas 9 | Uji buku pedoman secara menyeluruh pada distribusi yang berbeda untuk memvalidasi konfigurasi umum. |
Pertimbangan di masa depan:
Backlog yang Diperbarui
EPIC: Kembangkan kerangka kerja Ansible yang ditingkatkan LLM untuk konfigurasi sistem dinamis
Fase 1: Yayasan (Info Sistem & LLM)
Walk 1: Pengumpulan Informasi Sistem dan Tugas Integrasi LLM 1: Meneliti dan memilih LLM yang sesuai (misalnya, OpenAI, Google Cloud AI, LLM lokal) berdasarkan kemampuan, biaya, dan pertimbangan keamanan.
Tugas 2: Merancang dan mengimplementasikan modul ruby ansible (llm_config) untuk merangkum: Mengumpulkan informasi sistem (Fakta Ansible, INXI). Berinteraksi dengan API LLM yang dipilih. Parsing respons LLM.
Tugas 3: Buat petunjuk LLM awal untuk tugas konfigurasi sistem umum (misalnya, instalasi paket, optimasi layanan).
Walk 2: Dynamic Playbook Modifikasi Tugas 4: Kembangkan logika Python dalam modul Ruby untuk parse dan ekstrak informasi yang relevan (rekomendasi, cuplikan kode) dari respons API LLM.
Tugas 5: Menerapkan mekanisme untuk memasukkan tugas -tugas yang dihasilkan secara dinamis ke dalam buku pedoman ansible yang ada atau memodifikasi parameter tugas yang ada berdasarkan output LLM.
Tugas 6: Menerapkan Penanganan Kesalahan dan Pencatatan untuk Interaksi API LLM dan Modifikasi Playbook.
Tugas 7: Mengembangkan tes unit untuk memvalidasi keakuratan dan keandalan pembuatan buku pedoman dan logika modifikasi.
Fase 2: Penyempurnaan & Optimalisasi
Walk 3: Redis Integration and Caching Task 8: Menggabungkan logika caching redis ke dalam modul ruby (llm_config) untuk menyimpan dan mengambil respons LLM berdasarkan data sistem. Tugas 9: Perbarui unit dan tes integrasi untuk memasukkan fungsionalitas Redis.
Fase 3: Dockerisasi dan penyebaran
Walk 4: Docker Image dan Tulis Pengaturan
Tugas 10: Buat DockerFile untuk membangun gambar Docker yang berisi: Ruby, Ansible, Dependencies Dibutuhkan (INXI, Redis Gem). File Proyek Ansible Anda. Modul Ruby Anda (llm_config).
Tugas 11: Buat file docker-compose.yml untuk mendefinisikan layanan: ansible: wadah yang menjalankan ansible dan modul ruby. Redis: Wadah Redis untuk caching.
Tugas 12: Mengkonfigurasi pemasangan volume (proyek ansible, tombol SSH jika diperlukan) di Docker-Compose.yml.
Walk 5: Pengujian, Penyempurnaan, dan Dokumentasi
Tugas 13: Mengatur lingkungan uji yang beragam (distribusi Linux yang berbeda, konfigurasi perangkat keras) untuk menguji kerangka kerja berlabuh.
Tugas 14: Mengembangkan tes integrasi untuk memvalidasi fungsionalitas ujung ke ujung dalam lingkungan Docker.
Tugas 15: Perbaiki LLM Prompts dan Logika Pembuatan Playbook Berdasarkan Hasil Tes dan Kasus Penggunaan Dunia Nyata.
Tugas 16: Dokumentasikan penggunaan kerangka kerja, opsi konfigurasi, dan praktik terbaik, termasuk penyiapan Docker dan instruksi eksekusi.
| Tugas | Tanggal mulai | Tanggal akhir | Lamanya | Dependensi |
|---|---|---|---|---|
| Fase 1: Foundation | 2024-07-15 | 2024-07-28 | 2 minggu | |
| Walk 1: Info Sistem & Integrasi LLM | 2024-07-15 | 2024-07-21 | 1 minggu | |
| Walk 2: Modifikasi Playbook Dinamis | 2024-07-22 | 2024-07-28 | 1 minggu | Sprint 1 |
| Fase 2: Penyempurnaan & Optimalisasi | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 minggu | Fase 1 |
| Walk 3: Redis Integration & Caching | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 minggu | Fase 1 |
| Fase 3: Dockerisasi dan penyebaran | 2024-08-05 | 2024-08-18 | 2 minggu | Fase 2 |
| Walk 4: Docker Image & Compose Setup | 2024-08-05 | 2024-08-11 | 1 minggu | Fase 2 |
| Berjalan 5: pengujian, penyempurnaan, dokumen | 2024-08-12 | 2024-08-18 | 1 minggu | 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
Pertimbangan penting:
