活动介绍

自动化系统管理:SSH与cfengine的高效运用

立即解锁
发布时间: 2025-08-24 00:29:45 阅读量: 8 订阅数: 12
PDF

Linux与Unix系统管理自动化实践

### 自动化系统管理:SSH 与 cfengine 的高效运用 #### 1. SSH 自动化系统管理 在自动化系统管理中,SSH 是一个强大的工具。脚本在运行时,通常假设所有主目录都位于特定机器上。若要在多台机器间同步主目录,可采用多种方法。也能轻松修改脚本,借助 `o_l` 传输实际的 `]qpdkneva` 文件,以管理其他机器上的账户。 运行带有示例配置文件的脚本时,会得到如下输出: ``` *+]__kqjp)ood)oapql*lh =__kqjpnkkp6]i^an^k^bn]jgfehh =__kqjp^qeh`6]i^an^k^oqo]j ``` 脚本还会创建一个文件,列出所有密钥指纹及其关联的账户名,可用于分析 `ood` 日志条目。 ##### 1.1 监控常用账户 若要监控哪些用户登录了哪些账户,需先记录哪个密钥登录了哪个账户。但 OpenSSH 默认不提供此功能,需通过以下操作提高 `ood` 的日志记录级别: 1. 在 `+ap_+ood+ood` 文件中添加以下行(根据系统实际情况调整路径): ``` HkcHarahRAN>KOA ``` 2. 添加配置行并重启 `ood` 后,可在日志文件(如 `+r]n+hkc+oa_qna`)中查看日志。为便于阅读,已去除日志头部信息: ``` Bkqj`i]p_dejcNO=gau6__61/6-/6416a16],6526_56.06b16`a6a,6a/65a65^6^2 =__alpa`lq^he_gaubknpaop-bnki-,*-*-*-lknp11320ood. ``` 由于每次登录所需信息在日志文件中跨两行,分析稍显复杂。以下是一个可分析日志文件并汇总用户登录情况的示例脚本: ``` +qon+^ej+lanh)s qoaopne_p7 Pdahkcbehapk]j]huva^u`ab]qhpkj]Na`D]p)^]oa`ouopai iu hkc9+r]n+hkc+oa_qna7 Sdanapdagaubejcanlnejpo]naopkna` iu lnejpo9+qon+hk_]h+ap_+ood+lnejpo7 Benop(na]`]j`opknapdabejcanlnejpoej]d]odp]^ha @qlhe_]pahejaosehhjkpdqnp]jupdejc klaj$LNEJPO( lnejpo%kn`ea?]j#pklaj lnejpo6 Xj7 iu$!Lnejpo( heja%7 sdeha$ heja98LNEJPO%w _dkil$ heja%7 iu$ ]__kqjp( lnejp%9olhep++( heja7  Lnejpow lnejpy9 ]__kqjp7 y _hkoa$LNEJPO%7 Klajpdahkcbeha]j`lnk_aooa]_dheja Opknanaoqhpoej]psk)peand]odp]^ha klaj$HKC( hkc%kn`ea?]j#pklaj hkc6 Xj7 iu$!Naoqhpo( qoan%7 sdeha$ heja98HKC%w _dkil$ heja%7 eb$ heja9z+Bkqj`i]p_dejcXO'gau6$W,)5])b6Y'%+%w @apaniejaqoanbnkilnejp)hkkgqld]od$eblkooe^ha% eb$ Lnejpow -y%w  qoan9 Lnejpow -y7 yahoaw  qoan9#Qjgjksj#7 y yahoeb$ heja9z+=__alpa`lq^he_gaubkn$XO'%+%w  Naoqhpow -yw qoany''7 y y _hkoa$HKC%7 @eolh]updanaoqhpo iu ]__kqjp7 bkna]_d ]__kqjp$gauo!Naoqhpo%w lnejp ]__kqjp6Xj7 bkna]_d qoan$gauo!w Naoqhpow ]__kqjpyy%w lnejp qoan6 Naoqhpow ]__kqjpyw qoany_kjja_pekj$o%Xj7 y y atep,7 ``` 执行该脚本的示例输出如下: ``` *+oodnalknp*lh nkkp6 ]i^an6._kjja_pekj$o% ^k^6-_kjja_pekj$o% ^qeh`6 oqo]j60_kjja_pekj$o% ``` 此脚本较为简单,还可扩展以支持日期范围或报告各次登录的日期。 #### 2. cfengine 系统配置 当需要更系统、更强大的自动化方法时,cfengine 是一个不错的选择。 ##### 2.1 cfengine 概述 cfengine 是一款用于在 UNIX 及类 UNIX 系统上自动化更改的软件。它是一种高级语言,用于描述系统状态,而非像 Perl 或 shell 那样的通用编程语言。其主要为声明式语言,系统管理员只需写出技术描述,而非实现目标的低级步骤列表。熟悉 UNIX 概念和用法的人,无需事先了解 cfengine,就能读懂其配置文件。 cfengine 驱动着一个可视为个人软件机器人的程序 `_b]cajp`,它能在管理员处理其他任务时,自动完成重复性工作。这里使用的是当前版本 2.2.7。 ##### 2.2 cfengine 概念 cfengine 的设计初衷是通过自动化节省时间并减少错误,同时使计算机系统能够自我纠正错误。虽然设置和配置 cfengine 可能需要一些时间,但完成后会带来诸多便利。 起初,使用 cfengine 执行新任务可能比手动执行花费更多时间。但在升级操作系统导致旧配置丢失时,cfengine 能轻松重新执行更改。若多个系统需要相同更改,只需将新系统添加到相应类别,cfengine 就能在数秒内完成更改。 cfengine 允许使用一组配置文件,每个主机在每次运行前可从一个或多个 cfengine 服务器传输配置文件。只要在这组配置文件中进行
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

吴雄辉

高级架构师
10年武汉大学硕士,操作系统领域资深技术专家,职业生涯早期在一家知名互联网公司,担任操作系统工程师的职位负责操作系统的设计、优化和维护工作;后加入了一家全球知名的科技巨头,担任高级操作系统架构师的职位,负责设计和开发新一代操作系统;如今为一名独立顾问,为多家公司提供操作系统方面的咨询服务。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势

### 城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势 在城市货运领域,为了实现减排、降低成本并满足服务交付要求,软件系统在确定枢纽或转运设施的使用以及选择新的运输方式(如电动汽车)方面起着关键作用。接下来,我们将深入探讨城市货运领域的新兴技术以及集成平台的相关内容。 #### 新兴技术 ##### 联网和自动驾驶车辆 自动驾驶车辆有望提升安全性和效率。例如,驾驶辅助和自动刹车系统在转弯场景中能避免碰撞,其警报系统会基于传感器获取的车辆轨迹考虑驾驶员反应时间,当预测到潜在碰撞时自动刹车。由于驾驶员失误和盲区问题,还需采用技术提醒驾驶员注意卡车附近的行人和自行车骑行者。 自动驾驶车辆为最后一公

具有特色的论证代理与基于假设的论证推理

### 具有特色的论证代理与基于假设的论证推理 在当今的人工智能领域,论证代理和论证推理是两个重要的研究方向。论证代理可以在各种场景中模拟人类进行辩论和协商,而论证推理则为解决复杂的逻辑问题提供了有效的方法。下面将详细介绍论证代理的相关内容以及基于假设的论证推理。 #### 论证代理的选择与回复机制 在一个模拟的交易场景中,卖家提出无法还钱,但可以用另一个二手钢制消声器进行交换。此时,调解人询问买家是否接受该提议,买家有不同类型的论证代理给出不同回复: - **M - agent**:希望取消合同并归还消声器。 - **S - agent**:要求卖家还钱并道歉。 - **A - agen

知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能

### 知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能 #### 1. 引言 从制造业经济向服务经济的转变,使得对高绩效知识工作者(KWs)的需求以前所未有的速度增长。支持知识工作者的生产力工具数字化,带来了基于云的人工智能(AI)服务、远程办公和职场分析等。然而,在将这些技术与个人效能和幸福感相协调方面仍存在差距。 随着知识工作者就业机会的增加,量化和评估知识工作的需求将日益成为常态。结合人工智能和生物传感技术的发展,为知识工作者提供生物信号分析的机会将大量涌现。认知增强旨在提高人类获取知识、理解世界的能力,提升个人绩效。 知识工作者在追求高生产力的同时,面临着平衡认知和情感健康压力的重大

基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器

### 基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器 #### 1. 自由漂浮空间机器人(FFSR)运动方程 自由漂浮空间机器人(FFSR)由一个基座卫星和 $n$ 个机械臂连杆组成,共 $n + 1$ 个刚体,通过 $n$ 个旋转关节连接相邻刚体。下面我们来详细介绍其运动方程。 ##### 1.1 位置形式的运动方程 - **末端执行器(EE)姿态与配置的关系**:姿态变换矩阵 $^I\mathbf{R}_e$ 是配置 $q$ 的函数,$^I\mathbf{R}_e$ 和 $\mathbf{\Psi}_e$ 是 EE 方位的两种不同表示,所以 $\mathbf{\Psi}_

基于神经模糊的多标准风险评估方法研究

### 基于神经模糊的多标准风险评估方法研究 #### 风险评估基础 在风险评估中,概率和严重程度的分级是重要的基础。概率分级如下表所示: | 概率(概率值) | 出现可能性的分级步骤 | | --- | --- | | 非常低(1) | 几乎从不 | | 低(2) | 非常罕见(一年一次),仅在异常条件下 | | 中等(3) | 罕见(一年几次) | | 高(4) | 经常(一个月一次) | | 非常高(5) | 非常频繁(一周一次,每天),在正常工作条件下 | 严重程度分级如下表: | 严重程度(严重程度值) | 分级 | | --- | --- | | 非常轻微(1) | 无工作时间

认知计算与语言翻译应用开发

# 认知计算与语言翻译应用开发 ## 1. 语言翻译服务概述 当我们获取到服务凭证和 URL 端点后,语言翻译服务就可以为各种支持语言之间的文本翻译请求提供服务。下面我们将详细介绍如何使用 Java 开发一个语言翻译应用。 ## 2. 使用 Java 开发语言翻译应用 ### 2.1 创建 Maven 项目并添加依赖 首先,创建一个 Maven 项目,并添加以下依赖以包含 Watson 库: ```xml <dependency> <groupId>com.ibm.watson.developer_cloud</groupId> <artifactId>java-sdk</

医学影像处理与油藏过滤问题研究

### 医学影像处理与油藏过滤问题研究 #### 医学影像处理部分 在医学影像处理领域,对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)是一种重要的图像增强技术。 ##### 累积分布函数(CDF)的确定 累积分布函数(CDF)可按如下方式确定: \[f_{cdx}(i) = \sum_{j = 0}^{i} p_x(j)\] 通常将期望的常量像素值(常设为 255)与 \(f_{cdx}(i)\) 相乘,从而创建一个将 CDF 映射为均衡化 CDF 的新函数。 ##### CLAHE 增强过程 CLAHE 增强过程包含两个阶段:双线性插值技术和应用对比度限制的直方图均衡化。给定一幅图像 \

地下油运动计算与短信隐写术研究

### 地下油运动计算与短信隐写术研究 #### 地下油运动计算 在地下油运动的研究中,压力降会有所降低。这是因为油在井中的流动速度会加快,并且在井的附近气体能够快速填充。基于此,能够从二维视角计算油在多孔空间中的运动问题,在特定情况下还可以使用并行数值算法。 使用并行计算算法解决地下油运动问题,有助于节省获取解决方案和进行计算实验的时间。不过,所创建的计算算法仅适用于具有边界条件的特殊情况。为了提高解决方案的准确性,建议采用其他类型的组合方法。此外,基于该算法可以对地下油的二维运动进行质量计算。 |相关情况|详情| | ---- | ---- | |压力降变化|压力降会降低,原因是油井

多媒体应用的理论与教学层面解析

# 多媒体应用的理论与教学层面解析 ## 1. 多媒体资源应用现状 在当今的教育体系中,多媒体资源的应用虽已逐渐普及,但仍面临诸多挑战。相关评估程序不完善,导致其在不同教育系统中的应用程度较低。以英国为例,对多媒体素养测试的重视程度极低,仅有部分“最佳证据”引用在一些功能性素养环境中认可多媒体评估的价值,如“核心素养技能”概念。 有观点认为,多媒体素养需要更清晰的界定,同时要建立一套成果体系来评估学生所达到的能力。尽管大部分大学教师认可多媒体素养的重要性,但他们却难以明确阐述其具体含义,也无法判断学生是否具备多媒体素养能力。 ## 2. 教学设计原则 ### 2.1 教学设计的重要考量

物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用

### 物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用 #### 物联网数据特性与机器学习算法 物联网(IoT)数据具有多样性、大量性和高速性等特点。从数据质量上看,它可能来自动态源,能处理冗余数据和不同粒度的数据,且基于数据使用情况,通常是完整且无噪声的。 在智能数据分析方面,许多学习算法都可应用。学习算法主要以一组样本作为输入,这组样本被称为训练数据集。学习算法可分为监督学习、无监督学习和强化学习。 - **监督学习算法**:为了预测未知数据,会从有标签的输入数据中学习表示。支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和回归就是监督学习算法的例子。 - **SVM**:因其计算的实用性和