如何管理 LAXCUS 计算机集群

Laxcus 计算机集群有大量的节点，分散在各种异构环境中运行，虽然计算机集群的大部分管理业务，已经通过 Laxcus 分布式操作系统内置的 DFL3 人工智能模型实施，但是仍然有小部分工作需要人工干预。在 Laxcus 分布式操作系统 6.0 之前的版本中，管理员为用户分配计算存储资源，检查集群和节点的运行状态，需要使用命令行远程检索和操控这些节点。因为字符界面和命令行本身的局限性，管理计算机集群缺少直观的体验感受。升级 6.0 版本后，管理计算机集群有专门的 Watch 节点来实施这项工作，这是一个图形化的桌面环境，类似于 Windows 桌面，同时在 Watch 节点桌面上，计算机集群的管理交互和功能展示工作，则由“我的集群”来负责。 ​

“我的集群”是基于 Laxcus 分布式标准开发的应用软件，被集成在 Watch 节点。打开这个软件后，首先出现的是一个启动封面，然后计算机集群中的所有节点，都会显示在这个软件的图形界面上。 ​

“我的集群”启动封面​

“我的集群”左侧分别是“集群节点”和“集群用户”。在 Laxcus 是一个多域计算机集群，包括有 BANK 集群、HOME 集群、TOP 集群。在 Laxcus 分布式操作系统的体系中，BANK 集群被定义为管理计算机集群的用户资源，有 ENTRANCE、GAET、HASH、ACCOUNT 四类节点。HOME 集群被定义为负责具体的工作业务，各种大规模、超大规模的分布式存储和分布式计算工作，以及分布式应用软件的运行，都在 HOME 集群中处理，有 CALL、DATA、WORK、BUILD 四类节点。TOP 集群则是负责总体的业务规则分配和调度工作，有 BANK、HOME、LOG 三类节点。Watch 节点启动时，可以登录到 BANK、HOME、TOP 任何一类节点。登录成功后，打开“我的集群”这个软件，相关节点以及节点的各种信息，就在显示在软件界面上。 ​

集群用户一栏显示的是用户信息，分为“注册用户”和“在线用户”两种。注册用户表示系统已经通过“CREATE USER”命令，被系统接受登记和获得某些授权。在线用户则是用户在获得授权情况下，登录进入 Laxcus 计算机集群，处于激活工作状态。 ​

与 Laxcus 计算机集群交互，目前主要通过“我的集群”的检索栏来执行，这类似 Windows 11 的“搜索”功能，需要输入关键字或者命令，然后交给“我的集群”后端来处理执行。比如管理员需要检索当前 BANK 集群有多少 GATE 节点，以及 GATE 节点的地址情况时，可以输入关键字“GATE SITES”，系统会把相关的“GATE”节点突出显示出来。或者管理员需要查阅某个用户信息和节点分布情况，可以通过关键字“USER 用户名称”来实现，这时这个用户的集群节点的物理分布以及其它信息，会一并显示在下方。 ​

检索栏同时支持 Laxcus 分布式命令。Laxcus 分布式操作系统有大量的分布式命令，查阅它们可以输入“HELP 命令关键字”来检索。比如输入“HELP SET*”后，会在桌面弹出帮助窗口，上面将显示与“SET”关键字相关的所有命令。 ​

“我的集群”运行过程中，后台会定时检索每个节点的运行状态。这些信息通过右侧的“运行节点”显示出来，包括每个节点的 CPU、内存、磁盘使用占比，在线人数、分布式应用软件运行规模等。使用“SET OUTLOOK INTERVAL”命令，可以改变检索间隔时间。比如输入“SET OUTLOOK INTERVAL 30 秒”，表示间隔 30 秒会刷新新一次所有节点记录。最小的检索间隔时间，我的集群规定是 10 秒钟。 ​

另外“我的集群”还有一个支持高亮显示的命令窗口，它和功能和检索栏类似，区别是字体可以调节点，可用空间更大，为集群管理员多提供一个管理集群的输入接口。 ​

“我的集群”除了向集群节点发起检索请求，集群上的每个节点也会主动向“我的集群”投递运行信息。这些运行信息主要是一些警告和故障，比如发生 CPU 超载，内存、硬盘空间不足，在线人数达到最大运行规模、分布式应用软件运行过程中出现故障时，这些节点就会主动将信息投递给“我的集群”，在图形界面上，以文字、图像、声音的方式显示出来，提示管理员注意，让管理员调整修改运行规则，动态增加计算机节点等工作。 ​

在支持第三方扩展应用上，“我的集群”也同样做到了。但是需要开发者熟悉 Invoke/Produce 模型，根据 Laxcus 分布式操作系统分布式编程规则，通过 DAPI 接口编写分布式应用插件来实现。 ​

Laxcus 分布式操作系统把大量的分布式处理工作都隐藏在命令中，目前已经有三百多个命令，各位有兴趣可以去尝试一下。它们与 Windows、Linux 只在本地执行的单机命令完全不同，Laxcus 分布式命令会同时分散到很多计算机节点上并行执行，处理能力和处理效率不在一个数量级。 ​

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