SyncopatedOS
Note to Self
[보관 된 프로젝트]
워크 스테이션 프로비저닝 및 구성 관리에 Ansible 사용 운동
이 프로젝트는 이제 보관되었지만 얻은 경험과 지식은 매우 중요했습니다. Arch Linux 작업, 오디오 구성을위한 Ansible 역할 개발 및 AI 통합 탐색의 통찰력은 Fedora 프로젝트에 대한 향후 기여에 적용될 것입니다.
이 프로젝트는 2021 년 Linux 오디오 환경에서 복잡한 구성 및 패키지 종속성을 "관리"하기위한 개인 "솔루션"으로 시작되었습니다. 시스템에 투자 한 시간과 노력을 감안할 때 DevOps 원칙을 활용하여 Linux 오디오 경험을 간소화하기위한 Ansible 컬렉션으로 발전했습니다.
이 프로젝트는 처음에 다중 분포 지원을 목표로했지만 나중에 아치 리눅스에 중점을 두었습니다. 이 선택은 다양한 요인을 신중하게 고려한 후에 이루어졌습니다.
깨끗하고 최소한의 기초 : Arch Linux는 깨끗하고 최소한의베이스를 제공하며, 이는 오디오 작업을위한 안정적인 기초를 놓는 데 이상적입니다.
개발 효율성 : 롤링 릴리스 모델을 사용하면 최신 소프트웨어 버전 및 라이브러리를보다 쉽게 작업 할 수 있으며 오디오 소프트웨어의 진화하는 환경에 중요합니다.
Arch Labs Installer : Arch Labs Installer의 효율성과 최소 발자국은 설정 프로세스를 간소화했습니다.
커뮤니티 저장소 구조 : Arch의 커뮤니티 리포지토리는 개발 중심 분배에 유리한 새로운 소프트웨어 테스트를 용이하게합니다.
라이브러리 종속성 : 다양한 오디오 소프트웨어의 라이브러리 종속성 관리는 일반적으로 아치 Linux에서 더 쉽습니다.
Arch Linux의 선택은 처음에 많은 DevOps 프로젝트에서 사용 된 Fedora를 포함한 다른 배포판에 대한 경험을 쌓았습니다. 그러나 Fedora를 독립적 인 프로젝트를위한 개발 플랫폼으로 사용하는 데 어려움을 겪으면 아치 Linux로의 전환이 발생했습니다.
Syncopated Linux의 개발은 특히 Linux 오디오 프로젝트 영역에서 기존 오픈 소스 환경을 신중하게 고려했습니다. 이 반사 과정은 프로젝트의 방향과 범위를 형성하는 데 중요했습니다.
휠을 재창조하지 않음 : 가능한 경우 기존 솔루션을 활용하는 것에 대한 강력한 믿음으로 다른 프로젝트가 수행 한 귀중한 작업을 인정합니다.
고유 한 초점 : 기존 솔루션의 격차, 특히 라이브 성능 영역 및 오디오 제작을위한 고성능 설정 영역.
특정 전문 지식 활용 : 엔터프라이즈 아키텍처 원리를 라이브 오디오 시나리오에 적용 할 수있는 잠재력을 인식하여 고유 한 관점을 제공합니다.
문서 문제 : AV Linux와 같은 프로젝트의 인상적인 문서 노력을 인정하는 동시에 유사한 포괄적 인 수동 문서를 작성하는 데있어 개인 제한을 인식합니다.
혁신 기회 : AI 지원 문서 및 구성과 같은 영역에서 혁신 할 수있는 잠재력을 식별하여 더 넓은 Linux 오디오 커뮤니티에 도움이 될 수 있습니다.
신중하게 고려한 후, 독립적 인 프로젝트로 Syncopated Linux를 계속하기로 결정했지만 다음에 중점을 둡니다.
기존 솔루션 보완 : 다른 프로젝트, 특히 라이브 성능 시나리오에서 광범위하게 다루지 않는 영역에 중점을 둡니다.
공개 공동 작업 : 기존 프로젝트 및 더 넓은 Linux 오디오 커뮤니티와의 협력에 대한 개방성 유지.
고유 한 기여 : 특히 AI 지원 문서 및 시스템 구성에서 혁신적인 접근 방식을 개발하여 향후 다른 프로젝트에 잠재적으로 도움이 될 수 있습니다.
커뮤니티 참여 : Linux 오디오 생태계의 사용자 및 기타 개발자의 피드백 및 기여를 적극적으로 찾습니다.
이 접근법을 사용하면 Linux 오디오 커뮤니티에서 기존의 노력을 존중하고 보완 적으로 유지하면서 자체 틈새 시장을 개척 할 수 있습니다. 또한 풍경이 발전함에 따라 향후 협력이나 다른 프로젝트와의 통합을 위해 문을 열어줍니다.
Syncopated Linux 개발의 주요 고려 사항은 라이브 성능 설정에서 잠재적 인 사용입니다. 이 프로젝트는 다음에 적합한 안정적인 플랫폼을 만드는 것을 목표로합니다.
라이브 성능 중 모든 시스템 고장이 치명적일 수 있으므로 안정성 및 성능 신뢰성에 중점을두고 있습니다.
주요 과제는 다중 분포 지원의 균형과 프로젝트 유지 관리에 균형을 잡는 것이 었습니다. 이것은 아치 리눅스에 중점을 두면서 다루어지면서 향후 다른 분포로 확장 될 수있는 프레임 워크를 개발함으로써 해결되었습니다. 이 프로젝트는 모듈 식 역할 구조를 채택하여 조정하여 전체 프레임 워크를 방해하지 않고 빠른 업데이트 및 추가를 가능하게합니다.
2024 년 현재 Syncopated Linux는 개발자의 특정 설정을 기반으로 Arch Linux의 오디오 프로덕션 환경을 구성하도록 설계된 Ansible 컬렉션으로 발전했습니다. 현재 프로젝트에는 다음이 포함됩니다.
이 프로젝트는 고급 오디오 프로덕션 환경을 지원하는 것을 목표로하지만 광범위한 설정에 따른 효과는 아직 다른 사용자가 광범위하게 테스트되지 않았습니다.
향후 개발은 다음에 중점을 둡니다.
즉각적인 목표는 명확한 계획 및 문서를 작성하는 것이며, 이는 다른 사용자가 다른 설정에서 시스템을 테스트하고 귀중한 피드백을 제공 할 수 있도록하는 것입니다. 이 협업 접근 방식은 프로젝트를 개선하고 광범위한 오디오 프로덕션 환경에서 기능을 검증하는 데 중요합니다.
이 접근법은 철저한 테스트 및 커뮤니티 검증에 따라 스튜디오 제작 및 라이브 성능 환경의 요구를 잠재적으로 충족시킬 수있는 강력하고 유연하며 사용자 친화적 인 시스템을 개발하는 것을 목표로합니다.
@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
사용자 스토리 : DevOps 엔지니어로서 다양한 환경에서 서버를 관리 할 수 있도록 오류없이 다양한 Linux 배포판에서 Ansible Playbook을 실행하고 싶습니다.
| 일 | 설명 |
|---|---|
| 작업 1 | 분배 공수 패키지 관리자 모듈을 연구하고 선택하십시오 (예 : package ) |
| 작업 2 | Refactor Playbooks는 배포 별 명령 대신 선택한 모듈을 사용합니다. |
| 작업 3 | 패키지 이름과 대상 분포 (필요한 경우)에서 해당 제품간에 매핑을 만듭니다. |
| 작업 4 | 로직을 구현하여 대상 호스트의 분포에 따라 올바른 패키지 이름을 동적으로 결정합니다. |
| 작업 5 | 여러 배포판을 포괄하고 일관된 패키지 설치를 보장하기위한 테스트를 업데이트하십시오. |
| 일 | 설명 |
|---|---|
| 작업 6 | 호스트 별 상황 (예 : 파일 경로, 서비스 이름)에 의존하는 템플릿 및 조건부를 식별하십시오. |
| 작업 7 | 대상 분포에 따라 구성을 동적으로 적응시키기 위해 Ansible Facts 또는 변수를 연구하고 구현합니다. |
| 과제 8 | 이러한 동적 값을 사용하려면 기존 템플릿 및 조건부를 Refactor. |
| 작업 9 | 일반화 된 구성을 검증하기 위해 다른 배포판에서 플레이 북을 철저히 테스트하십시오. |
향후 고려 사항 :
백 로그 업데이트
EPIC : 동적 시스템 구성을위한 LLM 강화 된 Ansible 프레임 워크를 개발하십시오
1 단계 : 기초 (시스템 정보 및 LLM)
Walk 1 : 시스템 정보 수집 및 LLM 통합 작업 1 : 기능, 비용 및 보안 고려 사항에 따라 적절한 LLM (예 : OpenAI, Google Cloud AI, Local LLM)을 연구하고 선택하십시오.
과제 2 : 캡슐화하기 위해 Ruby Ansible 모듈 (LLM_CONFIG)을 설계하고 구현하십시오 : 시스템 정보 수집 (Ansible Facts, INXI). 선택한 LLM API와 인터페이스. LLM 응답을 구문 분석합니다.
작업 3 : 공통 시스템 구성 작업 (예 : 패키지 설치, 서비스 최적화)에 대한 초기 LLM 프롬프트 작성.
Walk 2 : 동적 플레이 북 수정 작업 4 : LLM의 API 응답에서 관련 정보 (권장 사항, 코드 스 니펫)를 구문 분석하고 추출하기 위해 Ruby 모듈 내에서 Python Logic을 개발하십시오.
작업 5 : 기존의 Ansible Playbook에 동적으로 생성 된 작업을 삽입하거나 LLM 출력을 기반으로 기존 작업 매개 변수를 수정하는 메커니즘을 구현하십시오.
작업 6 : LLM API 상호 작용 및 플레이 북 수정에 대한 오류 처리 및 로깅을 구현합니다.
작업 7 : 플레이 북 생성 및 수정 로직의 정확성과 신뢰성을 검증하기 위해 단위 테스트를 개발합니다.
2 단계 : 정제 및 최적화
Walk 3 : Redis 통합 및 캐싱 작업 8 : Redis 캐싱 로직을 Ruby 모듈 (LLM_CONFIG)에 통합하여 시스템 데이터를 기반으로 LLM 응답을 저장하고 검색합니다. 작업 9 : REDIS 기능을 포함하도록 단위 및 통합 테스트 업데이트.
3 단계 : Dockerization 및 배포
4 : 도커 이미지 및 설정 설정
과제 10 : Dockerfile을 작성하여 Ruby, Ansible, 필요한 종속성 (INXI, Redis Gem)을 포함하는 Docker 이미지를 작성하십시오. Ansible Project 파일. 루비 모듈 (LLM_CONFIG).
작업 11 : Docker-Compose.yml 파일을 작성하여 서비스를 정의하려면 : Ansible : Ansible 및 Ruby 모듈을 실행하는 컨테이너. Redis : 캐싱 용 Redis 컨테이너.
작업 12 : Docker-Compose.yml에서 볼륨 장착 (Ansible Project, 필요한 경우 SSH 키)을 구성하십시오.
워크 5 : 테스트, 개선 및 문서화
작업 13 : 다양한 테스트 환경 (다양한 Linux 배포판, 하드웨어 구성)을 설정하여 Dockerized 프레임 워크를 엄격하게 테스트합니다.
작업 14 : Docker 환경 내에서 엔드 투 엔드 기능을 검증하기 위해 통합 테스트를 개발합니다.
작업 15 : 테스트 결과 및 실제 사용 사례를 기반으로 LLM 프롬프트 및 플레이 북 생성 논리를 개선합니다.
작업 16 : Docker 설정 및 실행 지침을 포함한 프레임 워크의 사용법, 구성 옵션 및 모범 사례를 문서화하십시오.
| 일 | 시작 날짜 | 종료 날짜 | 지속 | 의존성 |
|---|---|---|---|---|
| 1 단계 : 기초 | 2024-07-15 | 2024-07-28 | 2 주 | |
| 걷기 1 : 시스템 정보 및 LLM 통합 | 2024-07-15 | 2024-07-21 | 1 주 | |
| 걷기 2 : 동적 플레이 북 수정 | 2024-07-22 | 2024-07-28 | 1 주 | 스프린트 1 |
| 2 단계 : 정제 및 최적화 | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 주 | 1 단계 |
| 걷기 3 : Redis Integration & Caching | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 주 | 1 단계 |
| 3 단계 : Dockerization 및 배포 | 2024-08-05 | 2024-08-18 | 2 주 | 2 단계 |
| 4 : Docker Image & Compose 설정 | 2024-08-05 | 2024-08-11 | 1 주 | 2 단계 |
| 워크 5 : 테스트, 정제, 문서 | 2024-08-12 | 2024-08-18 | 1 주 | 스프린트 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
중요한 고려 사항 :
