当前位置: 首页 > news >正文

Ansible 使用 RHEL 系统角色

安装 RHEL 系统角色软件包,并创建符合以下条件的 playbook /home/greg/ansible/timesync.yml 

    在所有受管节点上运行

    使用 timesync 角色

    配置该角色,以使用当前有效的 NTP 提供商

    配置该角色,以使用时间服务器 172.25.254.254

    配置该角色,以启用 iburst 参数

#过滤查找
yum list | grep role#安装
sudo yum install rhel-system-roles.noarch -y#查看文件
rpm -ql rhel-system-roles-1.0-5.el8.noarch#更改配置文件vim ansible.cfg #改动内容
roles_path    = /home/greg/ansible/roles:/usr/share/ansible/roles#复制文件
cp /usr/share/doc/rhel-system-roles/timesync/example-timesync-playbook.yml /home/greg/ansible/timesync.yml#修改角色文件
vim timesync.yml
如下:
---- hosts: allvars:timesync_ntp_servers:- hostname: 172.25.254.254iburst: yesroles:- rhel-system-roles.timesync#运行playbook
ansible-playbook timesync.yml#测试
ansible all -m shell -a 'chronyc sources'

 

相关文章:

Ansible 使用 RHEL 系统角色

安装 RHEL 系统角色软件包,并创建符合以下条件的 playbook /home/greg/ansible/timesync.yml 在所有受管节点上运行 使用 timesync 角色 配置该角色,以使用当前有效的 NTP 提供商 配置该角色,以使用时间服务器 172.25.254.254 配置该角色&am…...

重新认识Android中的线程

线程的几种创建方式 new Thread:可复写Thread#run方法。也可以传递Runnable对象,更加灵活。缺点:缺乏统一管理,可能无限制新建线程,相互之间竞争,及可能占用过多系统的资源导致死机或oom。 new Thread(new…...

前端(十五)——GitHub开源一个react封装的图片预览组件

👵博主:小猫娃来啦 👵文章核心:GitHub开源一个react封装的图片预览组件 文章目录 组件开源代码下载地址运行效果展示实现思路使用思路和api实现的功能数据和入口部分代码展示 组件开源代码下载地址 Gitee:点此跳转下载…...

DELL Power Edge R740 安装 OracleLinux-R7-U9-Server

一、准备好 OracleLinux-R7-U9-Server-x86_64-dvd 安装介子: 二、通过 iDRAC挂dvd 安装介子 三、在 iDRAC 开机控制选择虚拟 CD/DCD/ISO 电源控制选择 复位系统(热启动) 四、进入安装阶段 五、配置时区 六、配置磁盘 七、删除之前的旧分区 …...

深入了解OpenStack:创建定制化QCOW2格式镜像的完全指南

OpenStack 创建自定义的QCOW2格式镜像 前言 建议虚机网络配置为 NAT 或 桥接,因为未来 KVM虚机 需要借助 虚机 的外网能力进行联网安装软件包 虚机在启动前,必须在 VMware Workstation 上为其开启虚拟化引擎 虚拟化 Intel VT-x/EPT 或 AMD-V 安装kvm …...

【Java 中级】一文精通 Spring MVC - 数据格式化器(六)

👉博主介绍: 博主从事应用安全和大数据领域,有8年研发经验,5年面试官经验,Java技术专家,WEB架构师,阿里云专家博主,华为云云享专家,51CTO 专家博主 ⛪️ 个人社区&#x…...

Linux内核学习(十二)—— 页高速缓存和页回写(基于Linux 2.6内核)

目录 一、缓存手段 二、Linux 页高速缓存 三、flusher 线程 Linux 内核实现了一个被叫做页高速缓存(page cache)的磁盘缓存,它主要用来减少对磁盘的 I/O 操作。它是通过把磁盘中的数据缓存到内存中,把对磁盘的访问变为对物理内…...

大数据-玩转数据-Flink窗口函数

一、Flink窗口函数 前面指定了窗口的分配器, 接着我们需要来指定如何计算, 这事由window function来负责. 一旦窗口关闭, window function 去计算处理窗口中的每个元素. window function 可以是ReduceFunction,AggregateFunction,or ProcessWindowFunction中的任意一种. Reduc…...

Docker网络-探索容器网络如何相互通信

当今世界,企业热衷于容器化,这需要强大的网络技能来正确配置容器架构,因此引入了 Docker Networking 的概念。Docker 是一种容器化平台,允许您在独立、轻量级的容器中运行应用程序和服务。Docker 提供了一套强大的网络功能&#x…...

ESP32-CAM模块Arduino环境搭建测试

ESP32-CAM模块Arduino环境搭建测试 一.ESP32OV2640摄像头模块CameraWebServer视频查看 二.测试ESP32-CAM(后续称cam模块)代码是否上传执行成功测试 const int led0 12; const int led1 13;void setup() {// put your setup code here, to run once:pinMode(led0, OUTPUT);pin…...

webassembly001 webassembly简述

WebAssembly 官方地址:https://webassembly.org/相关历史 https://en.wikipedia.org/wiki/WebAssembly https://brendaneich.com/2015/06/from-asm-js-to-webassembly/WebAssembly(缩写为Wasm)是一种基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。Wasm 被设计为编…...

vue 使用C-Lodop打印小票

先从官网下载js文件 https://www.lodop.net/LodopDemo.html 打开安装程序,一直下一步既可,我这边已经安装过就不演示了。 // 引入 import { getLodop } from /utils/CLodopfuncs.js;// 使用 let LODOP getLodop()let Count LODOP.GET_PRINTER_COUNT…...

【C++进阶(二)】STL大法--vector的深度剖析以及模拟实现

💓博主CSDN主页:杭电码农-NEO💓   ⏩专栏分类:C从入门到精通⏪   🚚代码仓库:NEO的学习日记🚚   🌹关注我🫵带你学习C   🔝🔝 vector 1. 前言2. 熟悉vector的接口函数2.1 vec…...

1. import pandas as pd 导入库

【目录】 文章目录 1. import pandas as pd 导入库1. pandas库的概念2. 导入pandas库2.1 常规导入2.2 别名导入 3. 别名的作用4. 课堂练习 【正文】 1. import pandas as pd 导入库 【学习时间】 10分钟 1. pandas库的概念 pandas:熊猫panda的复数, …...

DMK5框选变量之后不显示其他位置的此变量高亮

使用软件MDK5.3.8版本 如下在2的位置选择之后,其他同样的变量没有高亮,因为1的原因折叠了; 展开折叠之后就可以了...

0061__Appium

Appium Documentation - Appium Documentation APP自动化测试(3)-Appium Inspector介绍_六天测试工程师的博客-CSDN博客 https://github.com/appium/appium-inspector https://github.com/appium/appium-desktop https://github.com/appium/appium...

【DEVOPS】需求跟踪管理全面落地

0. 目录 1. 现状/背景2. 需求管理存在的问题3. 改进思路/措施4. 所谓"禅道尚未普及/铺开"5. 最后6. 相关 1. 现状/背景 近期又被领导问到"如何对项目过程中的需求进行量化和跟踪管理"。这真是一个狗皮膏药似的问题,反反复复地,隔一…...

算法修炼Day57|647. 回文子串 ● 516.最长回文子序列

LeetCode:647. 回文子串 647. 回文子串 - 力扣(LeetCode) 1.思路 暴力思路见对应代码… 动规解法:画图推导动规公式,当前状态由左侧和左下角推出,所以首层应该采用倒序的方式,内部采用正序的方式。 2.…...

呈现数据的精妙之道:选择合适的可视化方法

在当今数据时代,数据可视化已成为理解和传达信息的重要手段。然而,选择适合的数据可视化方法对于有效地呈现数据至关重要。不同的数据和目标需要不同的可视化方法,下面我们将探讨如何选择最佳的数据可视化方法来呈现数据。 1. 理解数据类型&a…...

数据结构(Java实现)-java对象的比较

元素的比较 基本类型的比较 在Java中&#xff0c;基本类型的对象可以直接比较大小。 对象比较的问题 Java中引用类型的变量不能直接按照 > 或者 < 方式进行比较 默认情况下调用的就是equal方法&#xff0c;但是该方法的比较规则是&#xff1a;没有比较引用变量引用对象的…...

51c自动驾驶~合集58

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留&#xff0c;CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制&#xff08;CCA-Attention&#xff09;&#xff0c;…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

React Native 开发环境搭建(全平台详解)

React Native 开发环境搭建&#xff08;全平台详解&#xff09; 在开始使用 React Native 开发移动应用之前&#xff0c;正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南&#xff0c;涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤&#xff0c;如何在 Android 和 iOS…...

Python:操作 Excel 折叠

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...

【位运算】消失的两个数字(hard)

消失的两个数字&#xff08;hard&#xff09; 题⽬描述&#xff1a;解法&#xff08;位运算&#xff09;&#xff1a;Java 算法代码&#xff1a;更简便代码 题⽬链接&#xff1a;⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述&#xff1a; 给定⼀个数组&#xff0c;包含从 1 到 N 所有…...

服务器硬防的应用场景都有哪些?

服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式&#xff0c;避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁&#xff0c;那么&#xff0c;服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢&#xff1f; 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...

【算法训练营Day07】字符串part1

文章目录 反转字符串反转字符串II替换数字 反转字符串 题目链接&#xff1a;344. 反转字符串 双指针法&#xff0c;两个指针的元素直接调转即可 class Solution {public void reverseString(char[] s) {int head 0;int end s.length - 1;while(head < end) {char temp …...

回溯算法学习

一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化

1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...

【大模型】RankRAG:基于大模型的上下文排序与检索增强生成的统一框架

文章目录 A 论文出处B 背景B.1 背景介绍B.2 问题提出B.3 创新点 C 模型结构C.1 指令微调阶段C.2 排名与生成的总和指令微调阶段C.3 RankRAG推理&#xff1a;检索-重排-生成 D 实验设计E 个人总结 A 论文出处 论文题目&#xff1a;RankRAG&#xff1a;Unifying Context Ranking…...