13、Ansible文件管理与操作指南

Ansible文件管理与操作指南

在Linux系统管理中,文件管理是一项至关重要的任务,涉及到文件的创建、修改、移动以及权限设置等多个方面。Ansible作为一款强大的自动化工具,提供了丰富的模块来帮助我们高效地完成这些任务。本文将详细介绍如何使用Ansible进行文件管理和操作,包括文件属性管理、内容修改、创建与删除以及文件移动等方面,并通过实际示例和操作步骤进行说明。

1. 实验问题与目标

在实际操作中,我们常常会遇到一些问题,比如如何确保在某个特定任务出错时,playbook仍能继续执行;以及如何在任何任务出错时停止整个playbook的执行。另外,在实验中我们还需要完成一个安装和配置Apache Web服务器的任务,具体要求如下:
- 在主机ansible2上安装httpd和mod_ssl软件包。
- 使用变量包含在单独的文件中定义软件包名称。
- 使用条件循环安装软件包,仅在当前操作系统为CentOS或RedHat(非Fedora)且版本为8.0或更高时安装。
- 在Ansible控制主机上创建文件/tmp/index.html,内容为“welcome to my webserver”。
- 如果文件/tmp/index.html成功复制到/var/www/html,则重启Web服务器进程;若复制失败,playbook应显示错误消息。
- 打开防火墙的http和https服务。

2. 部署文件相关知识

在使用Ansible进行文件部署时,涉及到多个方面的知识,包括使用模块操作文件、管理SELinux属性以及使用Jinja2模板等。以下是相关的“Do I Know This Already

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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