【运维自动化-配置平台】模型及模型关联最小化实践

蓝鲸智云配置平台,以下简称配置平台

我们知道主机是配置平台最常见的管控资源对象,在业务拓扑里可以通过划分模块来清晰的可视化管理;那其他资源如何通过配置平台来纳管呢,比如网络设备交换机。

场景需求:如何把交换机和主机的关联关系在配置平台进行可视化的纳管

一.不友好的方式

通过主机的自定义字段来纳管

--5ca4c1bae03a3dee24c06cc271550acf.png
(添加一个自定义字段)

--84c34a360b7f7b22153ec783226b524d.png
(给自定义字段赋值)

通过这种方式倒也实现了主机和交换机的关系配置,但是没有可视化的视角,也不能从交换机视角来看他下联的有哪些主机,比如点开主机详情才知道关联了哪台交换机。

二.通过模型关联的方式

在配置平台里,主机、业务、集群、模块实际都是“模型”,我们叫内置模型;当管控对象不局限于这些模型时,我们可以通过自定义来实现。

1、添加一个交换机的模型

模型-模型管理-新建模型

--61611fbe4de2a6b6812179bd23266e62.png
--5e1aaa836f263a394e2b6b850ea74e61.png
(添加模型)

2、配置交换机模型的字段

模型管理-选中模型-新建字段

--6f83b6d939af11a4ca686902065a784c.png

--163c8d45fe177ac99a6f34f48a879b4b.png
(配置模型字段)

3、建立跟主机之间的关联关系,比如上联主机

模型管理-选中模型-模型关联-新建关联

--9fb7ce2dc00b7ad22c1052e1b24c60d0.png
(配置模型关联关系)

4、模型实例化(添加交换机实例)

模型是壳,只有填充实例才能在配置平台里进行纳管。
可以在模型详情页点击实例数量跳转过去添加页面,也可以通过资源-资源目录-找到交换机来添加

--8acb0c659e1ff56fb93253743e8e7b4b.png
--4a2f1c169329bda413b4a1fb2b01f99d.png

(模型实例化)

5、建立模型实例之间的关联

选中模型实例-关联-新增关联

--ec4496c1649532b15b313c664276b7e5.png
实例关联完之后便可以通过拓扑或图表的方式进行可视化查看了

--0374e7cd66a4799ae262095effff1822.png
--7eb5b0c4c5d3e3275a45b0f0182a3e26.png

说明:适合产品版本 V6.1/V6.2/V7.0/V7.1

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/876662.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C++ 指针各类型详细解析

文章目录 1. 内存地址 2. 指针 3. 使用指针 4. Null 指针 5. 指针的算术运算 递增一个指针 递减一个指针 指针的比较 6. 指针和数组 7. 指针数组 8. 指向指针的指针(多级间接寻址) 9. 传递指针给函数 1. 内存地址 通过指针,可以…

【前端 10】初探BOM

初探BOM:浏览器对象模型 在JavaScript的广阔世界中,BOM(Browser Object Model,浏览器对象模型)扮演着举足轻重的角色。它为我们提供了一套操作浏览器窗口及其组成部分的接口,让我们能够通过编写JavaScript…

QT--线程

一、线程QThread QThread 类提供不依赖平台的管理线程的方法,如果要设计多线程程序,一般是从 QThread继承定义一个线程类,在自定义线程类里进行任务处理。qt拥有一个GUI线程,该线程阻塞式监控窗体,来自任何用户的操作都会被gui捕获到,并处理…

Redisson中的RBlockingQueue的使用场景及例子

Redisson 的 RBlockingQueue 是一个实现了 Java BlockingQueue 接口的分布式队列,它可以用于在分布式系统中实现生产者-消费者模式。RBlockingQueue 提供了线程安全的阻塞队列操作,允许生产者在队列满时阻塞,消费者在队列空时阻塞&#xff0c…

【PyQt5】一文向您详细介绍 setPlaceholderText() 的作用

【PyQt5】一文向您详细介绍 setPlaceholderText() 的作用 下滑即可查看博客内容 🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!🎇 🎓 博主简介:985高校的普通…

GraphRAG:< Not supported between instances of ‘NoneType‘ and ‘int‘

GraphRAG&#xff1a;< Not supported between instances of NoneType and int 0. 错误信息1. 解决方法 0. 错误信息 使用 GraphRAG 调用 vllm 的 openai api 时&#xff0c;报错&#xff1a; Not supported between instances of NoneType and int1. 解决方法 vi /root/…

yum失效-简单配置阿里云yum源

更换阿里云yum源 最近跟很多人反馈,centos7 yum 源失效的问题,这里简单做个总结,操作步骤如下 1. 打开centos的yum文件夹输入命令进入yum 配置文件所在位置 cd /etc/yum.repos.d/ 2. 用wget下载repo文件输入命令 wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 3. 如…

脑网络布线成本优化——从Caja守恒原则到最小化成本的探索

脑网络布线成本优化——从Caja守恒原则到最小化成本的探索 Caja守恒原则的核心作用 Caja守恒原则&#xff0c;即大脑组织的布线成本最小化原则&#xff0c;是神经科学中的一个重要概念。它指出&#xff0c;大脑在组织结构上倾向于最小化连接神经元以构成环路或网络所涉及的布…

实时目标检测神器:YOLOv5的安装与使用详解

yolov5 YOLOv5 是一种流行的目标检测算法,属于 YOLO(You Only Look Once)系列的第五代版本。 YOLO 算法以其快速和高效而闻名,在实时目标检测任务中表现出色。 关键特点: 快速检测:YOLOv5 能够实现快速的目标检测,适合需要实时处理的应用场景 单阶段检测器:与两阶段…

【MySQL】记录MySQL加载数据(LOAD DATA)

MySQL LOAD DATA 一、背景二、模拟生成用户信息三、加载到mysql表3.1、建表语句3.2 加载数据3.3、查看结果 一、背景 现在有个需求是将用户信息存入student.data文件中&#xff0c;在现在load到数据库中 二、模拟生成用户信息 假设用户信息&#xff0c;包含姓名&#xff0c;…

C++和R穿刺针吸活检肿瘤算法模型模拟和进化动力学量化差异模型

&#x1f3af;要点 &#x1f3af;模拟肿瘤细胞增生进化轨迹 | &#x1f3af;肿瘤生长的随机空间细胞自动机模型 | &#x1f3af;模拟穿刺活检的收集空间局部的肿瘤块&#xff0c;模拟针吸活检采集长而薄的组织样本 | &#x1f3af;构建不同参数模拟合成肿瘤测试集 | &#x1f…

Rust:cargo的常用命令

1.查看版本 $ cargo --version cargo 1.79.0 (ffa9cf99a 2024-06-03) 2.创建新的项目 $ cargo new hello 创建后的目录结构为 $ tree hello/ hello/ ├── Cargo.toml └── src └── main.rs 3.运行项目 $ cd hello $ cargo run Compiling hello v0.1.0 (/home/c…

opencv视频的录制

文章目录 前言一、读取视频长宽帧数二、VideoWriter类三、示例源码1. 导入头文件2. 主函数代码解析 总结 前言 本篇文章来讲解opencv视频录制技术。 一、读取视频长宽帧数 使用get函数可以获取到视频的视频长宽帧数等数据&#xff0c;分别使用CAP_PROP_FRAME_WIDTH&#xff…

LangChain--如何使用大模型

【&#x1f34a;易编橙终身成长社群&#x1f34a;】 大家好&#xff0c;我是小森( &#xfe61;ˆoˆ&#xfe61; ) &#xff01; 易编橙终身成长社群创始团队嘉宾&#xff0c;橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。 LangCha…

mock单元测试相关整理

引入的依赖 <dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version> <!-- 版本号根据实际需要选择 --><scope>test</scope> <!-- 作用范围为测试阶段 --> </dep…

cf962 (Div. 3):C.sort(前缀和)

问题 给您两个长度为 &#x1d45b;n 的字符串 &#x1d44e;a 和 &#x1d44f;b 。然后&#xff0c;您(被迫)回答 &#x1d45e;q 个问题。 对于每个查询&#xff0c;你都会得到一个由 &#x1d459;l 和 &#x1d45f;r 限定的范围。在一次操作中&#xff0c;您可以选择一…

PyTorch 的各个核心模块和它们的功能

1. torch 核心功能 张量操作&#xff1a;PyTorch 的张量是一个多维数组&#xff0c;类似于 NumPy 的 ndarray&#xff0c;但支持 GPU 加速。数学运算&#xff1a;提供了各种数学运算&#xff0c;包括线性代数操作、随机数生成等。自动微分&#xff1a;torch.autograd 模块用于…

Linux——简介

Linux的组成 Linux系统一般由四个主要部分组成&#xff1a;内核、shell、文件系统和应用程序。 内核&#xff1a;是操作系统的核心&#xff0c;负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统等&#xff0c;决定着系统的性能和稳定性。shell&#xff1a;是系统的用…

2024:Qt--编译配置Protobuf(windows10) 配图详解

这里写自定义目录标题 一、准备1、Window10系统2、Qt Creator 5.0.2 Based on Qt 5.15.2 (MSVC 2019, 64 bit)3、protobuf-3.15.0&#xff08;本示例使用版本&#xff09;4、cmake-3.21.3-windows-x86_64&#xff08;本示例使用&#xff0c;下载的zip直接解压使用&#xff09; …

自编码器(autoencoder)

1.自编码器的由来 最初的自编码器是用来降维的&#xff0c;后来也逐渐用于去噪、生成任务。 2.自编码器的基本结构 自编码器&#xff08;autoencoder&#xff09;内部有一个隐藏层 h&#xff0c;可以产生编码&#xff08;code&#xff09;表示输入。该网络可以看作由两部分组…