SyncopatedOS
Note to Self
[โครงการเก็บถาวร]
แบบฝึกหัดในการใช้ Ansible สำหรับการจัดเตรียมเวิร์กสเตชันและการจัดการการกำหนดค่า
ในขณะที่โครงการนี้ถูกเก็บถาวรประสบการณ์และความรู้ที่ได้รับนั้นมีค่ามาก ข้อมูลเชิงลึกจากการทำงานกับ Arch Linux การพัฒนาบทบาท Ansible สำหรับการกำหนดค่าเสียงและการสำรวจการรวม AI จะถูกนำไปใช้กับการมีส่วนร่วมในอนาคตกับโครงการ Fedora
โครงการนี้เริ่มต้นในปี 2564 เป็น "โซลูชัน" ส่วนตัวเพื่อ "จัดการ" การกำหนดค่าที่ซับซ้อนและการพึ่งพาแพ็คเกจในสภาพแวดล้อมเสียง Linux ด้วยเวลาและความพยายามในการลงทุนในระบบมันใช้ประโยชน์จากหลักการ DevOps ซึ่งพัฒนาไปสู่คอลเล็กชั่น Ansible ที่มุ่งเน้นการปรับปรุงประสบการณ์เสียง Linux
โครงการเริ่มแรกมีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนการกระจายหลายครั้ง แต่ในภายหลังมุ่งเน้นไปที่ Arch Linux โดยเฉพาะ ตัวเลือกนี้ทำหลังจากพิจารณาอย่างรอบคอบถึงปัจจัยต่าง ๆ :
รากฐานที่สะอาดและน้อยที่สุด : Arch Linux ให้ฐานที่สะอาดและน้อยที่สุดซึ่งเหมาะสำหรับการวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับงานเสียง
ประสิทธิภาพการพัฒนา : รูปแบบการเปิดตัวช่วยให้ทำงานได้ง่ายขึ้นกับซอฟต์แวร์และห้องสมุดรุ่นล่าสุดซึ่งมีความสำคัญในการพัฒนาภูมิทัศน์ของซอฟต์แวร์เสียง
ตัวติดตั้ง Arch Labs : ประสิทธิภาพและรอยเท้าน้อยที่สุดของตัวติดตั้ง Arch Labs ทำให้กระบวนการตั้งค่าปรับปรุง
โครงสร้างที่เก็บชุมชน : พื้นที่เก็บข้อมูลชุมชนของ Arch ช่วยให้การทดสอบซอฟต์แวร์ใหม่มีประโยชน์สำหรับการกระจายที่เน้นการพัฒนา
การพึ่งพาห้องสมุด : การจัดการการพึ่งพาห้องสมุดสำหรับซอฟต์แวร์เสียงต่างๆโดยทั่วไปจะง่ายกว่าใน Arch Linux
ทางเลือกของ Arch Linux มาหลังจากประสบการณ์กับการแจกแจงอื่น ๆ รวมถึง Fedora ซึ่งเริ่มแรกใช้ในโครงการ DevOps หลายโครงการ อย่างไรก็ตามความท้าทายในการใช้ Fedora เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนาสำหรับโครงการอิสระนำไปสู่การเปลี่ยนไปใช้ Arch Linux
การพัฒนาของ Linux แบบซิงโคปีนั้นมาพร้อมกับการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับภูมิทัศน์โอเพนซอร์สที่มีอยู่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของโครงการเสียง Linux กระบวนการสะท้อนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการกำหนดทิศทางและขอบเขตของโครงการ
ไม่ได้คิดค้นวงล้อใหม่ : ความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าในการใช้ประโยชน์จากการแก้ปัญหาที่มีอยู่หากเป็นไปได้ยอมรับงานที่มีค่าที่ทำโดยโครงการอื่น ๆ
โฟกัสที่ไม่ซ้ำกัน : การระบุช่องว่างในโซลูชันที่มีอยู่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านประสิทธิภาพการใช้งานสดและการตั้งค่าที่มีความพร้อมสูงสำหรับการผลิตเสียง
การใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญเฉพาะ : การตระหนักถึงศักยภาพในการใช้หลักการสถาปัตยกรรมขององค์กรกับสถานการณ์เสียงที่มีชีวิตอยู่ซึ่งนำเสนอมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์
ความท้าทายด้านเอกสาร : การยอมรับความพยายามในเอกสารที่น่าประทับใจของโครงการเช่น AV Linux ในขณะที่ยังตระหนักถึงข้อ จำกัด ส่วนบุคคลในการสร้างเอกสารที่ครอบคลุมที่คล้ายกัน
โอกาสนวัตกรรม : การระบุศักยภาพในการคิดค้นนวัตกรรมในพื้นที่เช่นเอกสารและการกำหนดค่า AI-Assisted ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชนเสียง Linux ที่กว้างขึ้น
หลังจากพิจารณาอย่างรอบคอบแล้วการตัดสินใจที่จะดำเนินการต่อกับ Linux แบบซิงโครไนซ์เป็นโครงการอิสระ แต่ให้ความสำคัญกับ:
การเสริมโซลูชันที่มีอยู่ : มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่ไม่ได้ครอบคลุมอย่างกว้างขวางโดยโครงการอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสถานการณ์การแสดงสด
การทำงานร่วมกันแบบเปิด : ยังคงเปิดกว้างต่อการทำงานร่วมกับโครงการที่มีอยู่และชุมชนเสียง Linux ที่กว้างขึ้น
การมีส่วนร่วมที่ไม่ซ้ำกัน : การพัฒนาวิธีการที่เป็นนวัตกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเอกสาร Ai-Assisted และการกำหนดค่าระบบซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อโครงการอื่น ๆ ในอนาคต
การมีส่วนร่วมของชุมชน : การค้นหาข้อเสนอแนะและการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันจากผู้ใช้และนักพัฒนาอื่น ๆ ในระบบนิเวศเสียง Linux
วิธีการนี้ช่วยให้ Linux แบบซิงโครไนซ์แกะสลักช่องของตัวเองในขณะที่ยังคงให้ความเคารพและเสริมความพยายามที่มีอยู่ในชุมชนเสียง Linux นอกจากนี้ยังเปิดประตูเพื่อความร่วมมือในอนาคตหรือบูรณาการกับโครงการอื่น ๆ เมื่อภูมิทัศน์วิวัฒนาการ
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญในการพัฒนา Linux ที่มีการซิงโครไนซ์คือการใช้งานที่มีศักยภาพในการตั้งค่าประสิทธิภาพสด โครงการมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่มีเสถียรภาพที่เหมาะสมสำหรับ:
การมุ่งเน้นไปที่ความมั่นคงและความน่าเชื่อถือของประสิทธิภาพนี้เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากระบบใด ๆ ที่ล้มเหลวในระหว่างการแสดงสดอาจเป็นหายนะ
ความท้าทายที่สำคัญคือการสร้างความสมดุลให้กับการสนับสนุนการกระจายหลายครั้งกับการบำรุงรักษาโครงการ สิ่งนี้ได้รับการแก้ไขโดยมุ่งเน้นไปที่ Arch Linux ในขณะที่พัฒนากรอบที่อาจขยายไปสู่การแจกแจงอื่น ๆ ในอนาคต โครงการปรับตัวโดยใช้โครงสร้างบทบาทแบบแยกส่วนทำให้สามารถอัปเดตและเพิ่มเติมได้อย่างรวดเร็วโดยไม่รบกวนกรอบการทำงานโดยรวม
ตั้งแต่ปี 2024, Linux ที่ได้รับการพัฒนาได้พัฒนาเป็นคอลเลกชัน Ansible ที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดค่าสภาพแวดล้อมการผลิตเสียงบน Arch Linux ตามการตั้งค่าเฉพาะของนักพัฒนา โครงการปัจจุบันรวมถึง:
เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าในขณะที่โครงการมีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนสภาพแวดล้อมการผลิตเสียงขั้นสูง แต่ประสิทธิภาพของมันในการตั้งค่าที่หลากหลายยังไม่ได้รับการทดสอบอย่างกว้างขวางจากผู้ใช้รายอื่น
การพัฒนาในอนาคตมุ่งเน้นไปที่:
เป้าหมายทันทีคือการกำหนดแผนและเอกสารที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้รายอื่นทดสอบระบบในการตั้งค่าที่แตกต่างกันและให้ข้อเสนอแนะที่มีค่า วิธีการทำงานร่วมกันนี้จะมีความสำคัญในการปรับแต่งโครงการและตรวจสอบความสามารถของมันในสภาพแวดล้อมการผลิตเสียงที่หลากหลาย
วิธีการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบที่แข็งแกร่งยืดหยุ่นและเป็นมิตรกับผู้ใช้ซึ่งอาจตอบสนองความต้องการของทั้งการผลิตสตูดิโอและสภาพแวดล้อมการแสดงสดภายใต้การทดสอบอย่างละเอียดและการตรวจสอบความถูกต้องของชุมชน
@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
เรื่องราวของผู้ใช้: ในฐานะวิศวกร DevOps ฉันต้องการเรียกใช้ playbooks Ansible ของฉันในการแจกแจง Linux ต่างๆโดยไม่มีข้อผิดพลาดเพื่อให้ฉันสามารถจัดการเซิร์ฟเวอร์ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย
| งาน | คำอธิบาย |
|---|---|
| ภารกิจที่ 1 | วิจัยและเลือกโมดูล Module Package Distribution-Agnostic (เช่น package ) |
| ภารกิจที่ 2 | refactor playbooks เพื่อใช้โมดูลที่เลือกแทนคำสั่งเฉพาะการแจกแจง |
| ภารกิจ 3 | สร้างการแมประหว่างชื่อแพ็คเกจและเทียบเท่ากับการแจกแจงเป้าหมาย (ถ้าจำเป็น) |
| ภารกิจที่ 4 | ใช้ตรรกะเพื่อกำหนดชื่อแพ็คเกจที่ถูกต้องตามแบบไดนามิกตามการกระจายของโฮสต์เป้าหมาย |
| ภารกิจที่ 5 | อัปเดตการทดสอบเพื่อครอบคลุมการแจกแจงหลายครั้งและตรวจสอบให้แน่ใจว่าการติดตั้งแพ็คเกจที่สอดคล้องกัน |
| งาน | คำอธิบาย |
|---|---|
| ภารกิจที่ 6 | ระบุเทมเพลตและเงื่อนไขที่พึ่งพาสถานการณ์เฉพาะโฮสต์ (เช่นเส้นทางไฟล์ชื่อบริการ) |
| ภารกิจ 7 | การวิจัยและใช้ข้อเท็จจริงหรือตัวแปรที่สามารถปรับได้เพื่อปรับการกำหนดค่าแบบไดนามิกตามการกระจายเป้าหมาย |
| ภารกิจ 8 | Refactor เทมเพลตและเงื่อนไขที่มีอยู่เพื่อใช้ค่าไดนามิกเหล่านี้ |
| ภารกิจ 9 | ทดสอบ playbooks อย่างละเอียดเกี่ยวกับการแจกแจงที่แตกต่างกันเพื่อตรวจสอบการกำหนดค่าทั่วไป |
ข้อควรพิจารณาในอนาคต:
อัปเดต backlog
EPIC: พัฒนาเฟรมเวิร์ก Ansible ที่เพิ่มขึ้นของ LLM สำหรับการกำหนดค่าระบบแบบไดนามิก
ขั้นตอนที่ 1: มูลนิธิ (ข้อมูลระบบ & LLM)
Walk 1: การรวบรวมข้อมูลระบบและงานรวม LLM 1: การวิจัยและเลือก LLM ที่เหมาะสม (เช่น OpenAI, Google Cloud AI, LLM ท้องถิ่น) ตามความสามารถค่าใช้จ่ายและการพิจารณาความปลอดภัย
ภารกิจที่ 2: ออกแบบและใช้โมดูล Ruby Ansible (LLM_CONFIG) เพื่อห่อหุ้ม: ข้อมูลการรวบรวมข้อมูลระบบ (ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับ Ansible, INXI) เชื่อมต่อกับ LLM API ที่เลือก แยกวิเคราะห์คำตอบ LLM
ภารกิจที่ 3: สร้างพรอมต์ LLM เริ่มต้นสำหรับงานการกำหนดค่าระบบทั่วไป (เช่นการติดตั้งแพ็คเกจการเพิ่มประสิทธิภาพการบริการ)
Walk 2: Dynamic Playbook Modification Task 4: พัฒนา Logic Python ภายในโมดูล Ruby เพื่อแยกวิเคราะห์และแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (คำแนะนำ, รหัสตัวอย่าง) จากการตอบสนอง API ของ LLM
ภารกิจที่ 5: ใช้กลไกเพื่อแทรกงานที่สร้างขึ้นแบบไดนามิกลงใน playbooks ansible ที่มีอยู่หรือแก้ไขพารามิเตอร์งานที่มีอยู่ตามเอาต์พุต LLM
ภารกิจที่ 6: ใช้การจัดการข้อผิดพลาดและการบันทึกสำหรับการโต้ตอบ LLM API และการปรับเปลี่ยน playbook
ภารกิจที่ 7: พัฒนาการทดสอบหน่วยเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการสร้าง playbook และตรรกะการปรับเปลี่ยน
ขั้นตอนที่ 2: การปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพ
Walk 3: Redis Integration and Caching Task 8: รวมตรรกะการแคชของ Redis ลงในโมดูล Ruby (LLM_Config) เพื่อจัดเก็บและดึงการตอบสนอง LLM ตามข้อมูลระบบ ภารกิจที่ 9: อัพเดทหน่วยและการทดสอบการรวมเพื่อรวมฟังก์ชันการทำงานของ Redis
ขั้นตอนที่ 3: การเชื่อมต่อและการปรับใช้
Walk 4: Docker Image และ Compose Setup
ภารกิจที่ 10: สร้าง Dockerfile เพื่อสร้างภาพนักเทียบท่าที่มี: Ruby, Ansible, การพึ่งพาที่จำเป็น (INXI, Redis Gem) ไฟล์โครงการ ANSIBLE ของคุณ โมดูลทับทิมของคุณ (llm_config)
ภารกิจที่ 11: สร้างไฟล์ Docker-compose.yml เพื่อกำหนดบริการ: Ansible: คอนเทนเนอร์ที่เรียกใช้ Ansible และโมดูลทับทิม Redis: ภาชนะ Redis สำหรับการแคช
ภารกิจที่ 12: กำหนดค่าการติดตั้งระดับเสียง (โครงการ ANSIBLE, ปุ่ม SSH หากจำเป็น) ใน Docker-compose.yml
เดิน 5: การทดสอบการปรับแต่งและเอกสารประกอบ
ภารกิจที่ 13: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทดสอบที่หลากหลาย (การแจกแจงแบบ Linux ที่แตกต่างกันการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์) เพื่อทดสอบเฟรมเวิร์ก Dockerized อย่างเข้มงวด
ภารกิจที่ 14: พัฒนาการทดสอบการรวมเพื่อตรวจสอบการทำงานแบบครบวงจรภายในสภาพแวดล้อมของ Docker
ภารกิจที่ 15: ปรับแต่ง LLM Prompts และ Playbook Generation Logic ตามผลการทดสอบและกรณีการใช้งานจริง
ภารกิจที่ 16: จัดทำเอกสารการใช้งานของเฟรมเวิร์กตัวเลือกการกำหนดค่าและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดรวมถึงคำแนะนำการตั้งค่า Docker และคำแนะนำการดำเนินการ
| งาน | วันที่เริ่มต้น | วันที่สิ้นสุด | ระยะเวลา | การพึ่งพาอาศัยกัน |
|---|---|---|---|---|
| ขั้นตอนที่ 1: มูลนิธิ | 2024-07-15 | 2024-07-28 | 2 สัปดาห์ | |
| เดิน 1: ข้อมูลระบบและการรวม LLM | 2024-07-15 | 2024-07-21 | 1 สัปดาห์ | |
| Walk 2: การดัดแปลง Playbook แบบไดนามิก | 2024-07-22 | 2024-07-28 | 1 สัปดาห์ | วิ่ง 1 |
| ขั้นตอนที่ 2: การปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพ | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 สัปดาห์ | ขั้นตอนที่ 1 |
| Walk 3: Redis Integration & Caching | 2024-07-29 | 2024-08-04 | 1 สัปดาห์ | ขั้นตอนที่ 1 |
| ขั้นตอนที่ 3: การเชื่อมต่อและการปรับใช้ | 2024-08-05 | 2024-08-18 | 2 สัปดาห์ | ขั้นตอนที่ 2 |
| Walk 4: Docker Image & Compose Setup | 2024-08-05 | 2024-08-11 | 1 สัปดาห์ | ขั้นตอนที่ 2 |
| เดิน 5: การทดสอบการปรับแต่งเอกสาร | 2024-08-12 | 2024-08-18 | 1 สัปดาห์ | 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
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ:
