随着互联网的迅猛发展,依赖于互联网业务的公司都在不断的建设和扩充信息化后台,尤其x86平台的兴起,自动化部署一直是热门话题。
不过,很多用户还是喜欢把服务器设备进行统一的安装系统和配置部署,然后再把服务器发送到各地的IDC。其实这样一方面比较浪费人力时间,另一方面也增加用户的运输成本。
为此,本文特别介绍了戴尔易安信 OpenManage Enterprise的自动化部署方案,并提供了详细安装方法以解决这个难题,供相关人员参考。
外面的世界很精彩, DevOps、统一监控、带外管理、运维安全等新理念不断加速着IT人员的工作效率,同时,开源的工具(Kicistart、Cobbler、FAI等)的不断兴起,也极大推动了自动化部署的发展。
不工具虽好问题也不容忽视:
① 免费、开源,但没有商业支持和响应;
② 需要自行构建和维护这套集中化部署环境(买商业化产品也行,不过需要$$$);
③ 适用于集中化构建,对于多地IDC环境,存在网络多套方案管理复杂的诸多问题。
那么,基于上述开源方案的不足,在IT自动化需求越来越强烈的今天,有没有针对于多地IDC的场景,能够实现统一集中化的部署和管理,兼顾成本的方案呢?
回答是肯定的,那就是戴尔易安信OpenManage Enterprise(OME)的自动化部署方案!
下面笔者就给大家演示如何安装OME,通过它,让你管理IT更省心!
DELL EMC OpenManage Enterprise拓补图
实现自动化部署需五步走:
① OME软件+License
② 网络Network通过iDRAC卡实现网络管理和通信
③ NFS Server
④ KS定制化ISO(实现批量无人值守部署)
⑤ 批量任务实现自动化安装和部署
下面分解每一步的具体操作:
① 关于如何使用OME,可参见之前的微信文章:跟上节奏,现在数据中心管控平台都用它啦
② iDRAC网络连通,通过上架安装后,构建带外设备管理网络,分配IP地址等,实现网络连通。
③ NFS Server构建,NFS主要用户存放定制化好的ISO镜像,实现各地IDC服务器能够通过网络访问和加载ISO镜像文件,无需U盘和光盘介质。
④ KS定制ISO,本文主要使用启动ISO的介质制作,以Redhat为例,以ks.cfg文件的定义实现无人值守自动安装(关于ks.cfg文件,见文章底部附件1)。
⑤ 批量任务实现自动化部署步骤▼
1) 创建模板,本功能主要实现底层硬件BIOS、raid等参数的自动化部署;
2) 加载部署任务,实现参数和OS的自动化部署任务执行(具体操作步骤如下图);
3)点击完成,系统就会自动去设置底层硬件配置以及OS的自动安装,同时有详细的日志输出,保证全过程监控。
是不是很简单?没有太多的花哨,简单而实用,图形化的操作方式,通过OME还可以统一管理设备信息,实现带外统一监控和管理,这一切是不是就是你想要的?还不赶快试试!
附件:
ks.cfg的设置模板(以Redhat 7.4为例):
#platform=x86, AMD64, or Intel EM64T
#version=DEVEL
# Install OS instead of upgrade
install
# Keyboard layouts
keyboard 'us'
# Root password
rootpw --iscrypted $XuZk4/B1$iZSYVp2Ab0B8H1IU.iNKX1
#new user with visudo
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。