По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В предыдущей статье мы рассмотрели, как можно использовать файлы для того, чтобы не засорять код Terraform. В данной статье мы посмотрим, как можно использовать динамические файлы (шаблоны) для написания кода Терраформ.
Что такое динамический файл? В данном контексте это файл, в который мы посылаем всякие переменные и файл генерируется в зависимости от наших переменных. Когда в коде мы используем конструкцию user_data = file (), по сути мы делаем копировать-вставить из файла, который мы указываем в качестве аргумента функции. Теперь мы будем использовать другую функцию ее синтаксис немного отличается: user_data = templetfile().
Данная функция принимает два параметра. Первый параметр имя файла. Далее ставится знак , и затем фигурные скобки {}, в которых мы указываем переменные, которые мы хотим отправить в файл шаблона. Рекомендую для читаемости кода и удобства работы файл, в который будут отправляться переменные переименовывать в имя_файла.tpl. Обще принятое расширение для файла-шаблона. В итоге мы получаем генерированный файл с отправленными в него параметрами.
Выглядит это следующем образом. Допустим мы хотим отправить в файл несколько переменных например:
f_name = “Olya” , l_name = “Vasilkova”, names = [“Masha”, ”Vasya”, ”Rik”, ”Petya”, “Oleg”]
Как видите мы засылаем переменные в файл, мы можем одну переменную или кучу целую отправить, не обязательно что данные переменные будут использоваться. Переменные разные, одиночные мы взяли 2 переменные и одну переменную где много значений. Можно сказать, что массив данных.
В предыдущей статье мы создавали html страничку, мы продолжим ее создавать, только с использованием переменных. Берем скрипт из предыдущего урока и начинаем править.
Переименовываем файл - cp user_data.sh user_data.sh.tpl. Следующим шагом правка непосредственно самого скрипта с использованием html разметке.
Отправляем переменные в файл. Вместо переменных вставятся значение переменных. Далее мы вставляем цикл, чтобы пройтись по значениям переменной names. Получаем в цикле, что x будет равна каждому значению в переменной names. Обратите внимание, что конструкция %{ for x in names ~} и % { endfor~} печататься не будут! Печататься будет то, что находится в цикле Hello to ${x} from ${f_name}. Т.е вот этим скриптом мы генерируем user_data в коде терраформ. Следовательно, наш файл index.html будет с кучей строчек.
Теперь нам необходимо, это все запустить. Переходим в командной строке в директорию Lesson-4. И проводим первичную инициализацию terraform init. Результатом успешной инициализации будет следующий вывод команды на экран.
Далее даем команду на проверку кода терраформ в том числе убедится, что не создастся ничего лишнего. terraform apply, подтверждаем выполнение команды словом yes. А далее мы можем видеть, как система начинает создание ресурсов. После исполнения мы можем в консоли AWS увидеть созданный ресурс.
Обратите внимание, что при создании ресурса user_data шифруется. Это хорошо видно в момент вывода terraform apply.
Когда инстанс в консоли AWS запустился, мы можем посмотреть, что у нас содержится в user_data. Для этого необходимо по instance щелкнуть правой кнопкой мыши и вызвать меню.
В данном меню выбираем user_data. Появляется следующее окно.
Как мы видим на картинке, часть нашего скрипта. Если прокрутить, то он будет там весь со всему принимаемыми значениями. Это функция будет достаточно полезна для контроля переменных, чтобы посмотреть какие данные попали в переменные.
Следовательно, на выходе мы получаем в веб браузере следующего вида веб страничку.
У нас получилось с помощью переменных и шаблона сгенерировать html файл, то есть наш файл динамичный. Далее уже дело техники подставить его в веб-сервер для отображения и запуска в инстансе AWS.
Напоминаю, что IP адрес нашего сервера в AWS можно посмотреть в двух местах. А затем обратиться к веб странице по протоколу http с использованием данного IP адреса в любом браузере.
Немного еще функционала - можно не поднимая инстанса посмотреть какие данные получим на выходе. Для этого используем функционал terraform console. Берем часть терраформ файла. Выравниваем в одну строку:
templatefile("user_data.sh.tpl", { f_name = "Olya",l_name = "Vasilkova", names = ["Masha", "Vasya", "Rik", "Petya", "Oleg"] })
и вставляем.
Как вы видите получаем те данные которые передаются на инстанс в AWS.
Сегодня мы расскажем вам, как настроить программный RAID 0 в Windows Server 2016 Core. В интернете полно информации о настройке чередующегося тома (а именно так именуется RAID0) через графический интерфейс. Мы этим заниматься не будем. Мы создадим чередующийся том через консоль.
Для примера возьмем, установленную на Hyper-V виртуальную машину Windows Server 2016 Core.
Предварительно нам необходимо создать два новых жестких диска, которые мы будем переводить в Raid0.
Не включаем виртуальную машину. Нажимаем правой кнопкой мыши на нашей машине. В раскрывшемся меню выбираем пункт Параметры:
В открывшемся окне кликаем по пункту Установка оборудования и выбираем пункт SCSi-контроллер.
Нажимаем Добавить и в следующем окне выбираем пункт Жесткий диск и нажимаем Добавить
В следующем окне из раскрывающегося списка Расположение выбираем номер, который не используется другими устройствами.
После этого, под пунктом Виртуальный жесткий диск нажимаем кнопку Создать
Откроется окно Приступая к работе. Здесь просто приветственное окно и нажимаем Далее.
В окне Выбор формата диска устанавливаете переключатель на нужный вам формат диска. Мы выбрали формат VHDX. Нажимаем Далее.
В окне Выбор типа диска устанавливаете переключатель в необходимый тип диска. На выбор три типа: Фиксированного размера, Динамически расширяемый, Разностный.
И опять нажимаем кнопку Далее и перед нами откроется окно выбора имени диска и его местоположения. Задайте диску имя и укажите место, где он будет располагаться.
Нажимаем Далее. Откроется окно Настройки диска. Здесь необходимо задать объем жесткого диска. Мы установили 40 Gb. Нажимаем кнопку Далее.
Откроется окно Завершение настройки виртуального жесткого диска. Нажимаем Готово и в последнем окне нажимаем ОК.
Аналогичным образом создается второй виртуальный жесткий диск. После того, как создали два диска, включаем нашу виртуальную машину. Входим под учетной записью Администратор’а.Вводим команду Diskpart:
Выбираем Диск 1 командой select disk 1:
Переводим его в режим online: Вводим команду online disk:
Делаем диск динамическим командой convert dynamic:
Может появиться ошибка, что диск защищен от записи. Эта проблема решается вводом команды
Attribute disk clear readonly
И повторно пытаемся сделать диск динамическим. Просматриваем заново наши диски командой list disk
Звездочки напротив диска означают, что диск динамический.
Аналогичные операции проводим и для диска 2. Все команды для диска 2 отображены на рисунке ниже.
Далее, не меняя диск, вводим команду: create volume stripe disk=1,2. Данная команда создает чередующийся том.
Для просмотра результатов выполнения команды вводим команду list volume.
Из рисунка выше видно, что создан новый том (ТОМ3), который является Raid 0 (ЧЕРЕДУЮЩИЙСЯ).
Теперь нам осталось присвоить литеру нашему новому тому.
Для этого вводим команду assign letter=Y и проверяем командой list volume.
Теперь нам надо отформатировать новый том, что бы можно было его использовать для сохранения информации.
Выходим из режима Diskpart командой exit
Для форматирования диска вводим команду следующего типа: format Y: /q /FS:NTFS. После чего система запросит подтверждения выполняемого действия и предупредит, что все данные будут уничтожены. Вводим yes. Начнется процесс форматирования.
P.S. Иногда возникает необходимость установить букву диска, которая уже присвоена другому, например приводу DVD дисков. Для изменения литеры необходимо выполнить ряд команд:
Зайти в diskpart;
Просмотреть тома командой list volume;
Выделить нужный том, на котором необходимо сменить букву- select volume 0;
Удалить присвоенную букву командой remove letter=Y;
Присвоить новую букву- assign letter=V;
В предыдущих лекциях обсуждалось правило кратчайшего пути и два алгоритма (или, возможно, системы) для поиска путей без петель через сеть. Существует широкий спектр таких систем—их слишком много, чтобы охватить их в отведенное время для изучения, - но для сетевых администраторв важно быть знакомыми хотя бы с некоторыми из этих систем. В этих лекциях сначала рассматривается алгоритм поиска кратчайшего пути Дейкстры, вектор пути и два различных алгоритма непересекающихся путей: Suurballe и Maximally Redundant Trees (MRTs). Наконец, в этих лекциях будет рассмотрена еще одна проблема, которую должны решить управляющие плоскости: обеспечение двусторонней связи через сеть.
Алгоритм Дейкстры Shortest Path First.
Алгоритм Дейкстры Shortest Path First (SPF), возможно, является наиболее широко известной и понятной системой для обнаружения Loop-Free путей в сети. Он используется двумя широко распространенными протоколами маршрутизации и во многих других повседневных системах, таких как программное обеспечение, предназначенное для поиска кратчайшего пути через дорожную сеть или для обнаружения соединений и паттернов соединений в социальных сетях.
Алгоритм Дейкстры в псевдокоде использует две структуры данных. Первый - это предварительный список или TENT; этот список содержит набор узлов, рассматриваемых для включения в дерево кратчайшего пути (Shortest Path Tree). Второй - PATH; этот список содержит набор узлов (а следовательно, и каналы), которые находятся в дереве кратчайшего пути.
01 move "me" to the TENT
02 while TENT is not empty {
03 sort TENT
04 selected == first node on TENT
05 if selected is in PATH {
06 *do nothing*
07 }
08 else {
09 add selected to PATH
10 for each node connected to selected in TOPO
11 v = find node in TENT
12 if (!v)
13 move node to TENT
14 else if node.cost < v.cost
15 replace v with node on TENT
16 else
17 remove node from TOPO
18 }
19 }
Как всегда, алгоритм менее сложен, чем кажется на первый взгляд; ключом является сортировка двух списков и порядок, в котором узлы обрабатываются вне списка TENT. Вот несколько примечаний к псевдокоду перед рассмотрением примера:
Процесс начинается с копии базы данных топологии, называемой здесь TOPO; это будет яснее в примере, но это просто структура, содержащая исходные узлы, целевые узлы и стоимость связи между ними.
TENT - это список узлов, которые можно условно считать кратчайшим путем к любому конкретному узлу.
PATH - это дерево кратчайшего пути (SPT), структура, содержащая loop-free путь к каждому узлу и следующий переход от «меня» к этому узлу.
Первым важным моментом в этом алгоритме является сохранение только узлов, уже каким-то образом связанных с узлом в списке PATH в TENT; это означает, что кратчайший путь в TENT - это следующий кратчайший путь в сети.
Второй важный момент в этом алгоритме - это сравнение между любыми существующими узлами TENT, которые подключаются к одному и тому же узлу; это, в сочетании с сортировкой TENT и отделением TENT от PATH, выполняет правило кратчайшего пути.
Имея в виду эти моменты, рисунки с 1 по 9 используются для иллюстрации работы алгоритма SPF Дейкстры.
На каждой из следующих иллюстраций вместе с сопроводительным описанием показан один шаг алгоритма SPF в этой сети, начиная с рисунка 2.
В точке, показанной на рисунке 2, A был перемещен из TOPO в TENT, а затем в PATH. Стоимость исходного узла всегда равна 0; эта линия включена для начала расчета SPF. Это представляет строки с 01 по 09 в псевдокоде, показанном ранее. На рисунке 3 показан второй этап расчета SPF.
На рисунке 3 каждый узел, подключенный к A, был перемещен из TOPO в TENT; это строки с 10 по 17 в псевдокоде, показанном ранее. Когда этот шаг начался, в TENT была только A, поэтому в TENT нет существующих узлов, которые могли бы вызвать какие-либо сравнения метрик. Теперь TENT отсортирован, и выполнение продолжается со строки 03 в псевдокоде. Рисунок 4 демонстрирует это.
На рисунке 4 один из двух путей с кратчайшей стоимостью - к B и F, каждый со стоимостью 1 - был выбран и перемещен в PATH (строки 05–09 в псевдокоде, показанном ранее). Когда B перемещается из TENT в PATH, любые узлы с началом B в TOPO перемещаются в TENT (строки 10-17 в псевдокоде). Обратите внимание, что C еще не был в TENT, прежде чем он был задействован посредством перехода B к PATH, поэтому сравнение показателей не выполняется. Стоимость для C - это сумма стоимости его предшественника в PATH (который равен B со стоимостью 1) и связи между двумя узлами; следовательно, C добавляется к TENT со стоимостью 2. TENT сортируется (строка 3 псевдокода), поэтому процесс готов к повторному запуску. На рисунке 5 показан следующий шаг в этом процессе.
На рисунке 5 был выбран кратчайший путь к TENT, и F переместился от TENT к PATH. Между F и E существует связь (показанная на предыдущих иллюстрациях как [E, F]), но путь через F к E имеет ту же стоимость, что и путь [A, E], поэтому эта линия не добавляется в TENT. Скорее он остается неактивным, поскольку не рассматривается для включения в SPT, и удаляется из TOPO. На рисунке 6 показан следующий шаг в процессе, который переместит один из путей метрики 2 в PATH.
Примечание. Большинство реальных реализаций поддерживают перенос нескольких путей с одинаковой стоимостью из TENT в PATH, поэтому они могут пересылать трафик по всем каналам с одинаковой метрикой. Это называется многолучевым распространением с равной стоимостью или ECMP. Для этого есть несколько различных способов, но они в этих лекциях не рассматриваются.
На рисунке 6 путь к C через B со стоимостью 2 был перемещен в PATH, а путь к D через [A, B, C, D] перемещен в TENT. Однако при перемещении этого пути к TENT строка 11 в псевдокоде находит существующий путь к D в TENT, путь [A, D], со стоимостью 5. Метрика нового пути, 3, ниже чем метрика существующего пути, 5, поэтому путь [A, D] удаляется из TENT, когда добавляется путь [A, B, C, D] (строка 15 в псевдокоде). На рисунке 7 показан следующий шаг, на котором линия оставшейся стоимости 2 перемещается из TENT в PATH.
На рисунке 7 путь к E стоимостью 2 был перемещен из TENT в PATH. G был перемещен в TENT стоимостью 4 (сумма [A, E] и [E, G]). Другой сосед E, F, исследуется, но он уже находится в PATH, поэтому не рассматривается для включения в TENT. На рисунке 8 показан следующий шаг, который перемещает D в PATH.
На рисунке 8 D общей стоимостью 3 перемещен из TENT в PATH. Это учитывает соседа D, G, последнюю запись в TOPO, для TENT. Однако уже существует путь к G с общей стоимостью 4 через [A, E, G], поэтому строка 14 в псевдокоде завершается ошибкой, и путь [D, G] удаляется из TOPO. Это последний SPT.
Основная трудность в понимании алгоритма Дейкстры заключается в том, что правило кратчайшего пути не выполняется в одном месте (или на одном маршрутизаторе), как это происходит с Bellman-Ford или Diffusing Update Algorithm (DUAL). Кратчайший путь (по-видимому) проверяется только при перемещении узлов из TOPO в TENT - но на самом деле сортировка самого TENT выполняет другую часть правила кратчайшего пути, и проверка по PATH для существующих узлов составляет еще один шаг в процесс, делающий процесс трехступенчатым:
Если путь к узлу длиннее, чем любой из TENT, то путь к TENT является более коротким путем по всей сети.
Путь, который поднялся к вершине TENT через сортировку, является самым коротким к этому узлу в сети.
Если путь перемещается к PATH от вершины TENT, это кратчайший путь к этому узлу в сети, и любые другие записи в TOPO к этому узлу следует отбросить.
При наличии базового алгоритма полезно рассмотреть некоторые оптимизации и расчет Loop-Free Alternates (LFAs) и remote Loop-Free Alternates (rLFAs).
Частичный и инкрементный SPF
Нет особой причины, по которой весь SPT должен перестраиваться каждый раз, когда происходит изменение топологии сети или информации о доступности. Рассмотрим рисунок 9 для объяснения.
Предположим, G теряет связь с 2001: db8: 3e8: 100 :: / 64. Устройству A не требуется пересчитывать свой путь к любому из узлов сети. Доступный пункт назначения - это просто лист дерева, даже если это набор хостов, подключенных к одному проводу (например, Ethernet). Нет причин пересчитывать весь SPT, когда один лист (или любой набор листьев) отключается от сети. В этом случае только лист (IP-адрес Интернет-протокола или доступный пункт назначения) должен быть удален из сети (или, скорее, пункт назначения может быть удален из базы данных без каких-либо изменений в сети). Это частичный пересчет SPT.
Предположим, что канал [C, E] не работает. Что делает А в этом случае? Опять же, топология C, B и D не изменилась, поэтому у A нет причин пересчитывать все дерево. В этом случае A может удалить все дерево за пределами E. Чтобы вычислить только измененную часть графа, выполните следующие действия:
Удалите отказавший узел и все узлы, которые нужно достичь через точку E.
Пересчитайте дерево только от предшественника C (в данном случае A), чтобы определить, есть ли альтернативные пути для достижения узлов, ранее доступных через E до того, как канал [C, E] не доступен.
Это называется инкрементным SPF.
Расчет LFA и rLFA.
Bellman-Ford не вычисляет ни соседей ниже по потоку, ни LFA, и, похоже, не располагает необходимой для этого информацией. DUAL по умолчанию вычисляет нисходящих соседей и использует их во время конвергенции. А как насчет протоколов на основе Дейкстры (и, соответственно, аналогичных алгоритмов SPF)? На рисунке 10 показан простой механизм, который эти протоколы могут использовать для поиска LFA и соседних узлов ниже по потоку.
Определение нисходящего соседа - это такое, при котором стоимость достижения соседом пункта назначения меньше, чем локальная стоимость достижения пункта назначения. С точки зрения А:
A знает местную стоимость проезда к месту назначения на основе SPT, созданного с помощью SPF Дейкстры.
A знает стоимость B и C, чтобы добраться до места назначения, вычитая стоимость каналов [A, B] и [A, C] из рассчитанной на местном уровне стоимости.
Следовательно, A может сравнивать локальную стоимость со стоимостью от каждого соседа, чтобы определить, находится ли какой-либо сосед в нисходящем направлении по отношению к любому конкретному месту назначения. Определение LFA:
Если затраты соседа для «меня» плюс затраты соседа на достижение пункта назначения ниже, чем местные затраты, соседом является LFA.
Вернее, учитывая:
NC - это стоимость соседа до пункта назначения.
BC - это стоимость соседа для меня.
LC - местная стоимость до места назначения.
Если NC + BC меньше LC, то соседом является LFA. В этом случае A знает стоимость каналов [B, A] и [C, A] с точки зрения соседа (она будет содержаться в таблице топологии, хотя не используется при вычислении SPT с использованием алгоритма Дейкстры). Таким образом, LFA и нисходящие соседи требуют очень небольшой дополнительной работы для расчета, но как насчет удаленных LFA? Модель P/Q Space обеспечивает простейший способ для алгоритмов на основе Дейкстры вычисления соседних узлов и LFA. Рисунок 11 используется для иллюстрации изнутри P/Q Space.
Определение пространства P - это набор узлов, доступных с одного конца защищенного соединения, а определение пространства Q - это набор узлов, достижимых без пересечения защищенного канала. Это должно предложить довольно простой способ вычисления этих двух пространств с помощью Дейкстры:
Рассчитайте SPT с точки зрения устройства, подключенного к одному концу линии связи; удалить линию связи без пересчета SPT. Остальные узлы доступны с этого конца линии.
На рисунке 11 E может:
Вычислите пространство Q, удалив линию [E, D] из копии локального SPT и всех узлов, для достижения которых E использует D.
Вычислите пространство P, вычислив SPT с точки зрения D (используя D в качестве корня дерева), удалив линию [D, E], а затем все узлы, для достижения которых D использует E.
Найдите ближайший узел, достижимый как из E, так и из D, с удаленной линией [E, D].
SPF Дейкстры - это универсальный, широко используемый алгоритм для вычисления Shortest Path Trees через сеть.