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  • 服务器部署虚拟环境
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    2021-07-31 10:00:11

    服务器虚拟化平台方案主要的有三种,特点分别如下:1、思杰Citrix XenServer :XenCenter是Citrix的虚拟化图形接口管理工具,可在同一界面,管理多台的XenServer服务。

    以前见过一台服务器安装虚拟服务器,然后可以装N个系统。又节约硬件,又。

    1 VMware ESX Server的安装 VMware ESX Server需要2GB的内存,在开始测试的时候,为ESX Server虚拟机分配了1GB内存,安装程序会提示内存不够,如图1-1所示。 。

    请参考……1、Citrix XenServerCitrix XenServerTM作为一种开放的、功能强大的服务器虚拟化解决方案,可将静态的、复杂的数据中心环境转变成更为动态的、更易于管。

    需要的,我之前也搭建了,自己弄很复杂的,你可以去服务器厂商(正睿服务器)的网上看看这个虚拟化软件:产品型号:VMware vSphere Standard 产品类型:VMware 。

    目前我学习到现在,个人觉得服务器虚拟化比较成熟的有vmware、citrix。。。但是如果要选择,我还是建议做vmware的产品线,以vmwarevspherer的解决方案,根据自己。

    服务器虚拟化主要分为三种:“一虚多”、“多虚一”和“多虚多”。“一虚多”是一台服务器虚拟成多台服务器,即将一台物理服务器分割成多个相互独立、互不干扰的。

    一、有竞争力的选择方案趋于成熟:设想一下,假如服务器虚拟化趋势当下才开始,虚拟化市场会有何不一样。在过去的几年间,VMware竞争对手的技术有了大幅改进;。

    将服务器物理资源抽象成逻辑资源,让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器,我们不再受限于物理上的界限,而是让cpu、内存、磁盘、i/o等硬件变成可。

    在你自己电脑上都可以弄得,吧iis打开,建立一个网站服务器就行了。iis在控制面板》程序和功能》启用和关闭windows功能》internet information services勾选上就行了。

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    fastapi入门八部署到服务器虚拟环境上

    启动文件如何写

    import uvicorn
    from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
    
    app = FastAPI()
    
    people_id_str = {"1": "2"}
    people_id_int = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    
    @app.post("/fastapi/{people_idone}")
    async def postdate(
            people_idone: int,
            people_id_three: str = Query("1")
    ):
        if people_idone not in people_id_int:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="people_idone不在范围里",headers={"nice":"what"})
            # 如果people_idone不在列表people_id_int里,那就报错400,并新增一个headers
        if people_id_three not in people_id_str:
            raise HTTPException(status_code=401, detail="people_id_three不在范围里")
            # 如果people_id_three不在people_id_str里,那就报错401
        return {"people_id": people_idone, "people_id_three": people_id_str[people_id_three]}
    
    
    if __name__ == "__main__":
        uvicorn.run(app='start:app', host='0.0.0.0', port=8091, reload=True, debug=True)
    

    需要注意的是,host一定要修改为0.0.0.0,不能是127.0.0.1,如果你设置为了127.0.0.1,那你就会发现,只有你自己可以访问的到(通过curl访问),为什么。看一下这篇文章
    传送门

    严格说来,0.0.0.0已经不是一个真正意义上的IP地址了。它表示的是这样一个集合:所有不清楚的主机和目的网络。这里的“不清楚”是指在本机的路由表里没有特定条目指明如何到达。对本机来说,它就是一个“收容所”,所有不认识的“三无”人员,一律送进去。

    本机地址,主要用于测试。用汉语表示,就是“我自己”。

    生成requirements.txt

    首先,我们代码开发完成之后

    (venv) ZHR:fastapitest zc$ pip3 freeze > requirements.txt
    

    然后会在项目的根目录下生成一个requirements.txt,里面有所有的这个项目依赖的包,比如下面的这样

    anyio==3.4.0
    asgiref==3.4.1
    click==8.0.3
    fastapi==0.70.0
    h11==0.12.0
    idna==3.3
    pydantic==1.8.2
    sniffio==1.2.0
    starlette==0.16.0
    typing_extensions==4.0.0
    uvicorn==0.15.0
    

    生成ignore文件

    我们项目中很多文件都是不需要上传到github上的,所以我们需要将没必要上传的文件不上传
    在这里插入图片描述
    在plugins里搜索ignore,安装,然后重启
    在这里插入图片描述
    重启后
    在这里插入图片描述
    注意,如果你的项目已经上传过github了,这个ignore文件是对已经上传的东西不管用的,需要清除缓存之后才可以使用

    (venv) ZHR:fastapitest zc$ git rm -r --cached .
    

    这样之后上传到github上就不会有venv等用不到的内容上传上去

    推送到github上

    在github上新建了项目之后会有怎么上传到github的指导

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NRx672Wh-1639039071311)(/Users/zc/Library/Application Support/typora-user-images/image-20211209155235131.png)]

    但是,推荐不要执行(据说新增了这个世因为黑命贵,master,slave,让人想起黑奴)

    git branch -M main
    

    然后将

    git push -u origin main
    

    替换为

    git push -u origin mastrt
    

    部署到jenkins上

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    由于github经常链接不上,就很烦,那么我们可以链接github的镜像地址
    就例如上面的这个地址,将
    https://github.com/
    修改为
    https://hub.fastgit.org/
    就可以了
    在这里插入图片描述
    着重讲一下这个SSH Publishers,因为之前我也对这个理解的比较敷衍
    要知道这个的逻辑,要先知道当初我们怎么配置的Publish over SSH
    在这里插入图片描述
    还需要知道我们新建的这个项目是保存在哪里的,随便找一个之前部署过的其他的项目,从控制台输出就知道项目在哪里了
    在这里插入图片描述
    比如说上面这个,说明我们的jenkins项目是在Jenkins所在主机

    /var/lib/jenkins/workspace/大风起兮云飞扬
    

    那我们新建的fastapitest项目就会在远程主机(也就是Jenkins部署完成后,将部署出来的内容推送到另一台主机上部署,这才是真实的生产部署方式)的

    /var/lib/jenkins/workspace/fastapitest
    

    在这里插入图片描述
    接下来我们看一下脚本的内容

    base_dir=/usr/local/JenkinsAndSpring/
    project_dir=fastapitest
    url_dir=/usr/local/JenkinsAndSpring/fastapitest/venv/bin/python3
    pid=$(ps -ef | grep "${url_dir}" | grep -v grep | awk '{print $2}')
    $(kill -9 ${pid})
    $(cd ${base_dir}${project_dir})
    $(rm -rf *)
    virtualenv -p python3 --system-site-packages  ${base_dir}${project_dir}/venv
    $(source ${base_dir}${project_dir}/venv/bin/activate)
    $(pwd)
    if [ -f ${base_dir}${project_dir}/requirements.txt ];then
        ${base_dir}${project_dir}/venv/bin/python3 -m pip install -r ${base_dir}${project_dir}/requirements.txt --default-timeout=10000 && echo 0 || echo 0
    fi
    nohup ${url_dir} ${base_dir}${project_dir}/start.py  >${base_dir}${project_dir}/log.log 2>&1 &
    echo "+++++++++++++ 开始运行 +++++++++++++"
    

    这里面需要注意的点
    1、由于项目是占用端口的,所以每次部署的时候要先杀死原来的端口才可以,我们只需要将/usr/local/JenkinsAndSpring/fastapitest/venv/bin/python3的端口停掉即可。
    2、不知道为什么,最后执行start.py的时候就一直提示找不到文件,明明已经cd到了项目目录,没办法,在脚本里新增了一个url_dir,手动将目录定位到start.py的路径

    部署验证

    在这里插入图片描述
    对,没有看错,我尝试过100多次,才将项目部署保持稳定,太难了,还是知识储备不够。
    在这里插入图片描述
    尝试着请求接口
    在这里插入图片描述
    再检查一下日志

    [root@hecs-82454 fastapitest]# cat log.log 
    INFO:     Will watch for changes in these directories: ['/root']
    INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8091 (Press CTRL+C to quit)
    INFO:     Started reloader process [9052] using statreload
    INFO:     Started server process [9056]
    INFO:     Waiting for application startup.
    INFO:     Application startup complete.
    INFO:     222.249.228.194:25938 - "POST /fastapi/1?people_id_three=1 HTTP/1.1" 200 OK
    [root@hecs-82454 fastapitest]# pwd
    /usr/local/JenkinsAndSpring/fastapitest
    

    完美,多部署几次也没问题,大功告成

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  • 刀片服务器Vmware虚拟部署经验分享.doc
  • 基于虚拟化技术的信息化系统服务器部署.doc
  • 刀片服务器vmware虚拟部署经验分享初稿.doc
  • 虚拟环境中安装部署NTP服务器

    千次阅读 2022-04-12 13:51:19
    网络时间协议,英文名称:Network Time Protocol(NTP)是用来使计算机时间同步化的一种协议,它可以使计算机对其服务器或时钟源(如石英钟,GPS等等)做同步化,它可以提供高精准度的时间校正。目的是所有主机的时间...

    网络时间协议,英文名称:Network Time Protocol(NTP)是用来使计算机时间同步化的一种协议,它可以使计算机对其服务器或时钟源(如石英钟,GPS等等)做同步化,它可以提供高精准度的时间校正。目的是所有主机的时间同步。

    安装一台Centos7系统的虚拟机,最小化安装,命名为NTP。配置默认最小性能即可,1cpu,2G内存,16G硬盘空间,

    设置主机名:hostnamectl set-hostname ntp 之后重启

    设置网络:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens192

    关闭防火墙:systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld

    关闭SELinux安全模式:

        setenforce 0
        getenforce
        sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config

     配置YUM源:

      安装NTP服务组件:yum install -y ntp

    配置阿里云镜像站NTP服务:

        配置之前,测试服务器是否能够访问到阿里云NTP服务器:ping ntp.aliyun.com -c 5

     修改/etc/ntp.conf配置文件:vi /etc/ntp.conf

        注释掉原来配置文件中的NTP服务器地址,添加阿里云NTP服务器地址。

    启动ntp服务: systemctl start ntpd
    设置ntp服务开机自启动  : systemctl enable ntpd
    查看ntp服务是否正常  :  systemctl status ntpd
    查看NTP源 :ntpq -p

     

     查看NTP服务状态:ntpstat

    # 输出如下内容,表示在同步中,需要耐心等待一下
    [root@ntp ~]# ntpstat
    unsynchronised
      time server re-starting
       polling server every 8 s
    # 输出如下内容,表示同步成功
    [root@ntp ~]# ntpstat
    synchronised to NTP server (203.107.6.88) at stratum 3
       time correct to within 958 ms
       polling server every 64 s
     

    使用 NTP 服务器进行主机的时间和日期同步

     

    展开全文
  • 在离线服务器上创建深度学习虚拟环境一、安装虚拟机1.虚拟机软件和Ubuntu下载链接2.注意事项二、Linux平台下Anaconda虚拟环境配置1. Anaconda安装2. 配置自己所需的深度学习环境3. 打包虚拟环境传送到服务器三、使用...

    前言:

    • 有些学校的服务器只能采用内网的方式进行访问,无法访问外界的互联网,所以环境所需的配置文件大多只能采用U盘拷贝或者ssh内网传送。
    • 但是直接在离线的服务器上创建虚拟环境可能会出现一些问题,所以直接在可访问外网的本地客户机配置好相关的环境,在将环境传输到服务器上进行使用。

    适用范围:

    • 安装虚拟机Linux教程
    • Linux平台下的Anaconda虚拟环境配置
    • 离线服务器环境创建等

    一、安装虚拟机

    虚拟机安装过程可以参考这篇文章vmware虚拟机安装Ubuntu全过程
    如果觉得虚拟机比较麻烦,那么大佬可以直接使用Window10平台下的Linux子系统安装,本文以虚拟机为例。

    1.虚拟机软件和Ubuntu下载链接

    VMware workstation虚拟机的链接阿里云盘下载和Ubuntu18.04的下载链接

    2.注意事项

    1安装的第16步中,“虚拟化CPU性能计数器”可以不选,选了后续可能会出bug。
    在这里插入图片描述
    2安装完成后系统界面过小如何解决:

    第1步:安装开源软件  sudo apt-get install open-vm-tools
    第2步:第二步 :  sudo apt-get install open-vm*   ,安装后直接打开全屏即可。
    若屏幕没有改变则重启一下即可。
    

    3换源:换成国内源

    第1步:vim /etc/apt/sources.list
    第2步:在文本中添加下面的源链接
    
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
    
    第3步:apt-get update
    

    以上为虚拟机Linux安装部分,遇到问题百度解决。

    二、Linux平台下Anaconda虚拟环境配置

    1. Anaconda安装

    第一步:首先在指定目录下下载Anaconda的Linux版本,在该网页链接中寻找自己所需的Anaconda版本,终端如下:

    #注释:这是下载Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh版本的举例
    wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
    

    第二步:安装Anaconda

    bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
    

    第三步:检查Anaconda是否安装好

    1. 打开终端输入:sudo gedit ~/.bashrc 
    2. 在打开的文档中输入:export PATH="/home/peng/anaconda3/bin:$PATH" 
    (上面的路径是自己的Anaconda装的路径,每个人不同,根据自己的环境情况进行比划)
    3. 输入:source ~/.bashrc,令配置生效
    4. 查看版本:conda --version
    5. 输入python3,发现是Anaconda安装的版本
    

    2. 配置自己所需的深度学习环境

    • 方法:在本地客户机(个人PC)上联网配置深度学习环境,打包转移到目标服务器上。
    • 个人建议:在这里我的想法是,程序可以先在本地微调,然后将程序所需要的环境直接打包,再到服务器当中去跑。在离线服务器上无法连接互联网装环境,所以不推荐在服务器上装环境。

    第一步:创建虚拟环境,提供两个方法:
    env_name 为自己定义的虚拟环境的名称

    # 方法一:克隆一个环境 (优点是操作速度快,缺点是占用存储大)
    conda create -n env_name  --clone base
    # 方法二:重新创建一个新环境(优点是占用存储小,缺点是需要手动装所需的第三方库,python版本自己指定)
    conda create -n env_name python=3.8 
    # 激活环境:
    conda activate env_name
    

    第二步:安装所需要的库

    备注:对于深度学习类的第三方库,不推荐直接conda install 或者pip install ,因为大概率会下到 cpu 版本的 torch,所以要先下载好whl文件进行下载,比如torch各个版本的下载界面torch各个版本的下载界面

    # 下载好文件后
    pip install torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl 
    pip install torchvision-0.8.1+cu110-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl
    

    第三步:测试安装情况

    python
    >>> import torch
    >>> torch.cuda.is_available()
    True  
    

    3. 打包虚拟环境传送到服务器

    第一步:然后将anaconda3/envs/env_name 进行打包

    tar -cvf env_name.tar env_name/           #压缩虚拟环境
    

    第二步:使用U盘或者ssh将压缩后的文件传输到服务器

    第三步:将压缩包复制到服务器上的anaconda3/envs目录下,然后在这个目录下打开终端输入:

    tar -xvf env_name.tar  # 解压
    

    第四步:在服务器上添加深度学习环境到环境列表,最后在目标计算机修改conda的环境配置文件 ~/.conda/envirement.txt在尾部添加拷贝的环境目录

    终端输入:vim ~/.conda/envirement.txt
    

    输入的内容如下:

    # 结合服务器的实际情况填写
    /home/peng/anaconda3                   
    /home/peng/anaconda3/envs/envirement
    

    第五部:使用conda env list检查环境是否创建成功,使用conda activate envirement激活环境后可通过具体程序测试具体程序包是否安装成功

    三、使用Pycharm远程连接服务器

    不在赘述,网上的教程比较多,推荐这一篇《pycharm远程连接服务器完整教程》

    四、附赠:常用的conda虚拟环境相关命令

    #创建虚拟环境
    conda create -n your_env_name python=X.X(3.6、3.7等)
     
    #激活虚拟环境
    source activate your_env_name(虚拟环境名称)
     
    #退出虚拟环境
    source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
     
    #删除虚拟环境
    conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
     
    #查看安装了哪些包
    conda list
     
    #安装包
    conda install package_name(包名)
    conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
    conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
     
    #查看当前存在哪些虚拟环境
    conda env list 
    #或 
    conda info -e
    #或
    conda info --envs
     
    #检查更新当前conda
    conda update conda
     
    #更新anaconda
    conda update anaconda
     
    #更新所有库
    conda update --all
     
    #更新python
    conda update python
    
    
    

    参考博客

    1. 离线搭建深度学习环境
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    3. 2020-11-02-Ubuntu 20.04安装Anaconda3-卸载Anaconda3-笔记
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