Heute möchte ich euch wissen lassen, welche Kombination es geworden ist.
Die Hardware
Ich habe mich für ein wiederaufbereitetes Lenovo T570 entschieden, welches für günstige 240 Euro im Onlinehandel verfügbar war. Da war dann auch noch für 30 Euro ein Schutzbrief drin, der Flüssigkeiten und Stürze abdeckt.
Mit dem Intel Core-i5 der 6. Generation, 8 GB RAM und einer 256 GB SSD bietet dieses Gerät mehr als ausreichend Leistung.
Das Gerät weist einige Gebrauchsspuren auf. Den Preis empfinde ich dennoch günstig, da Geräte dieser Klasse nicht unter 1.000 Euro Neupreis zu bekommen sind. Viel wichtiger jedoch ist, dass der Nutzer sich ebenfalls über das Gerät freut.
Linux-Distribution und Desktopumgebung
Wer die Wahl hat, hat die Qual. Um mir einen ersten Eindruck zu verschaffen, habe ich mir einen USB-Stick mit Ventoy und einer Auswahl an verschiedenen Linux-Distributionen erstellt. So konnte ich die verschiedenen Live-Systeme booten und prüfen, ob alles funktioniert und wie es sich in der Oberfläche navigieren lässt.
Schlussendlich habe ich mich für Debian Cinnamon entschieden. Dies machte nach dem ersten kurzen Test insgesamt den besten Eindruck. Firefox, Thunderbird, Bookmarks, Desktop-Verknüpfungen und Zoom-Client waren schnell eingerichtet und das Gerät bereit zur Übergabe.
Die Übergabe ist erfolgt
Mit der Übergabe gab es eine kurze Einweisung in das Gerät:
Wo schließt man das Netzteil an
Wo schaltet man das Gerät ein
Wie meldet man sich an
Wo findet man die Programme inkl. Tests aller wichtigen Dienste
Druck eines Anhangs aus Thunderbird
Wie fährt man das Gerät herunter
So reibungslos hat das bisher noch nie geklappt. Die Nutzungserfahrung ist positiv. Wir freuen uns.
In diesem Überblick beschreibe ich am Beispiel der Proxmox inventory source, wie eine eigene Inventory Source im Ansible Automation Controller hinzugefügt werden kann.
Die folgenden Schritte wurden mit der Ansible Automation Platform 2.4 getestet. Die einzelnen Schritte sollten in gleicher Weise auch in Ansible AWX ausgeführt werden können.
Um diesem Text folgen zu können, werden Kenntnisse im Umgang mit Ansible und Git auf der Kommandozeile vorausgesetzt.
Der Text verweist, wo möglich, auf bestehende Dokumentation. Es handelt sich bei diesem Text nicht um ein klassisches Tutorial. Er dient mir als Gedächtnisstütze und mag euch eine Anregung sein, bzw. im besten Fall die Wissenslücken schließen, die sich mit der Dokumentation allein nicht schließen lassen.
Für das Beispiel in diesem Text werden Hosts aus der Bestandsliste eines PVE als Inventory Source hinzugefügt. Die dabei verwendete Vorgehensweise kann auch für andere Inventory Plugins verwendet werden. Die Entwicklung von Inventory Plugins ist jedoch nicht Gegenstand dieses Textes. Hierzu wird auf die Dokumentation unter „Developing dynamic inventory“ verwiesen.
Mein Kollege Steffen Scheib hat mir geholfen, das Proxmox-Plugin zu konfigurieren, wofür ich ihm an dieser Stelle nochmal ganz herzlich danke. Es liegt auf meiner Arbeitsstation als Ansible Project in folgender Verzeichnisstruktur vor:
Mit Ausnahme der Datei vault_password_file wurden alle Dateien und Verzeichnisse in Git aufgenommen. Ich verwende einen einfachen Git-Server in meiner Laborumgebung, auf welchen ich meine lokalen Repositorys pushe. Der Automation Controller synchronisiert das Projekt aus dem Git-Repo, um es als Inventory Source verfügbar zu machen.
Das Proxmox Inventory Plugin befindet sich in einem Git-Repository, auf welches mit SSH-Key-Authentifizierung zugegriffen werden kann. Damit auch der Automation Controller auf dieses Repository zugreifen kann, wird ein Credential vom Typ Source Control erstellt.
Beipsiel für einen Source Control Credential Typ im Ansible Automation Controller
Der SSH-Private-Key wurde von meinem Host hochgeladen und verschlüsselt im Automation Controller gespeichert. Der Key lässt sich in der GUI nicht wieder sichtbar machen, lediglich ersetzen.
Die Datei vault_password_file befindet sich jedoch nicht im Git, da sie das Passwort im Klartext enthält. Aus diesem Grund möchte ich die Datei auch nicht auf dem Automation Controller ablegen. Irgendwie müssen auf dem Automation Controller jedoch Credentials hinterlegt werden, um die Ansible Vault encrypted_strings zu entschlüsseln. Die Lösung steckt in diesem Kommentar auf Github. Im Automation Controller User Guide gibt es dazu Chapter 11. Custom credential types.
Das Schlüssel-Wert-Paar secret: true stellt sicher, dass das Passwort verschlüsselt gespeichert wird. Es kann danach im Automation Controller nicht mehr im Klartext angezeigt werden. Nachdem der neue Credential Typ erstellt ist, kann dieser instanziiert werden:
Beispiel des neuen Custom Credential Typs ‚encrypted_vault_password‘
Das Vault Passwort wird in das entsprechende Formularfeld kopiert. Es ist standardmäßig nicht sichtbar und wird wie oben bereits erwähnt, verschlüsselt gespeichert. Mit diesem Credential verfügt der Automation Controller nun über die notwendigen Informationen, um das Proxmox Inventory auszulesen.
In diesem Beitrag gebe ich einige Beispiele mit Erklärungen zu Ansible Conditionals, welche mir in der Dokumentation fehlen. Dieser Artikel dient mir zur Erinnerung und mag Einsteigern helfen, ein besseres Verständnis der Bedingung is defined zu gewinnen.
Wird in einem Task eine Variable verwendet, welche nicht definiert ist, bricht Ansible die Verarbeitung eines Playbooks mit einem Fehler ab. Der folgende Code-Block zeigt ein einfaches Playbook mit anschließender Ausgabe des Playbooklaufs, um dies zu verdeutlichen. Der Task beinhaltet dabei bereits eine Bedingung. Er soll nur dann ausgeführt werden, wenn die Variable my_var den Wert Hello world! enthält.
]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
hosts: localhost
gather_facts: false
tasks:
- name: >-
When all conditionals are met, print the variable value using
ansible.builtin.debug
when:
- my_var == "Hello world!"
ansible.builtin.debug:
var: my_var
]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml
PLAY [Play around with conditionals] *******************************************
TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
fatal: [localhost]: FAILED! => {"msg": "The conditional check 'my_var == \"Hello world!\"' failed. The error was: error while evaluating conditional (my_var == \"Hello world!\"): 'my_var' is undefined. 'my_var' is undefined\n\nThe error appears to be in '/home/tronde/ansible/test_conditionals.yml': line 7, column 7, but may\nbe elsewhere in the file depending on the exact syntax problem.\n\nThe offending line appears to be:\n\n tasks:\n - name: >-\n ^ here\n"}
PLAY RECAP *********************************************************************
localhost : ok=0 changed=0 unreachable=0 failed=1 skipped=0 rescued=0 ignored=0
Der Text 'my_var' is undefined in obiger Fehlerausgabe benennt den Grund des Scheiterns.
Nun gibt es Fälle, in denen Tasks, welche undefinierte Variablen enthalten, nicht zum Abbruch des gesamten Playbooks führen sollen. Stattdessen soll der betroffene Task einfach übersprungen werden. Dies erreicht man mit der Bedingung `is defined`. Der nächste Code-Block liefert wieder ein Beispiel dazu.
]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
hosts: localhost
gather_facts: false
tasks:
- name: >-
When all conditionals are met, print the variable value using
ansible.builtin.debug
when:
- my_var is defined
- my_var == "Hello world!"
ansible.builtin.debug:
var: my_var
]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml
PLAY [Play around with conditionals] *******************************************
TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
skipping: [localhost]
PLAY RECAP *********************************************************************
localhost : ok=0 changed=0 unreachable=0 failed=0 skipped=1 rescued=0 ignored=0
Der Task mit der undefinierten Variable wurde übersprungen (skipped) und das Playbook erfolgreich beendet.
Im nächsten Beispiel habe ich die Variable my_var im Playbook definiert und den passenden Wert zugewiesen.
]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
hosts: localhost
gather_facts: false
vars:
my_var: Hello world!
tasks:
- name: >-
When all conditionals are met, print the variable value using
ansible.builtin.debug
when:
- my_var is defined
- my_var == "Hello world!"
ansible.builtin.debug:
var: my_var
]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml
PLAY [Play around with conditionals] *******************************************
TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
ok: [localhost] => {
"my_var": "Hello world!"
}
PLAY RECAP *********************************************************************
localhost : ok=1 changed=0 unreachable=0 failed=0 skipped=0 rescued=0 ignored=0
Das war auch schon alles für heute. Ihr seht, es ist keine Hexerei. Mir hilft es, die Bedeutung von is defined zu erinnern, wenn ich es einmal aufgeschrieben habe.
Zum Ende gibt es noch einen Code-Block, der zeigt, dass dies auch mit Dictionaries funktioniert:
]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
hosts: localhost
gather_facts: false
vars:
my_dict:
my_var: Hello world!
tasks:
- name: >-
When all conditionals are met, print the variable value using
ansible.builtin.debug
when:
- my_dict.my_var is defined
- my_dict.my_var == "Hello world!"
ansible.builtin.debug:
var: my_dict.my_var
]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml
PLAY [Play around with conditionals] *******************************************
TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
ok: [localhost] => {
"my_dict.my_var": "Hello world!"
}
PLAY RECAP *********************************************************************
localhost : ok=1 changed=0 unreachable=0 failed=0 skipped=0 rescued=0 ignored=0
In der Kategorie Ansible findet ihr weitere Artikel rund um Ansible. Viel Spaß beim Stöbern.
Und in diesem Text möchte ich euch mitteilen, welche Faktoren zu meiner Zufriedenheit beitragen.
Seit März 2023 arbeite ich als Senior Technical Account Manager (TAM) bei Red Hat. In diesem Artikel habe ich beschrieben, wie eine Arbeitswoche für mich aussehen kann.
Doch was gefällt mir nun so sehr an diesem Job?
Ich arbeite full remote. Dies passt aktuell am besten zu meinen Lebensumständen. Hier findet sich ein Erfahrungsbericht dazu.
Dass ich nicht mehr pendeln muss, gibt mir mehr Zeit für die Familie und schont die Umwelt.
Unser gesamtes Team arbeitet full remote und alle beherrschen unsere Tools, sodass die Zusammenarbeit reibungslos klappt.
Wir haben eine tolle Unternehmenskultur und ich fühlte mich selten von so hilfsbereiten Menschen umgeben.
Diese Kultur motiviert mich, mich selbst stets einzubringen und zu unterstützen, wo ich kann.
Wir haben anspruchsvolle Ziele und stets mehr als genug zu tun. Dennoch nehmen wir uns stets die Zeit einander zu helfen, unser Wissen zu teilen.
Wenn jemand mal nicht direkt helfen kann, wird man nicht mit Sätzen wie: „Dafür bin ich nicht zuständig.“ oder „Da kenne ich mich selbst nicht mit aus.“ abgespeist. Bei uns hört man dann eher:
„Da kann ich dir leider nicht direkt helfen, aber versuch es mal bei XY, die haben mir schonmal in einer ähnlichen Angelegenheit geholfen.“
Oder die Anfrage wird direkt an das richtige Team weitergeleitet
Wir sind in unserer Arbeitsweise sehr frei. Es gibt kein Mikromanagement. Unser aller Ziel ist, unseren Enterprise-Kunden eine gute Erfahrung zu bescheren. Natürlich gibt es Leitlinien, die einen Rahmen vorgeben. Diese empfinde ich nicht als Einschränkung, sondern als richtungsweisend.
Im Zweifel haben wir das gemeinschaftlich gepflegte TAM Manual, das uns erklärt, wie was gemacht wird.
Wir ziehen Besprechungen nicht in die Länge. Wenn wir fertig sind, hören wir einfach auf. Selbst dann, wenn die Zeit noch nicht vorbei ist.
Natürlich gibt es auch bei Red Hat genug Dinge, die verbessert werden können bzw. sollten. Doch konzentriere ich mich hier bewusst auf die Punkte, die zu meiner Zufriedenheit führen, um mich daran zu erfreuen.
Die obigen Punkte beziehen sich nicht ausschließlich auf mein eigenes Team. Ich erlebe dies regelmäßig auch teamübergreifend. Das ist eine tolle Erfahrung.
Mein Tipp für euch: Denkt nicht immer nur an Dinge, die euch nicht gefallen. Macht euch aktiv der Dinge bewusst, die euch gefallen und motivieren. Ihr werdet evtl. erstaunt sein, wie viel Energie ihr draus schöpfen könnt. Mich hat bspw. die Methode Journaling dabei unterstützt, zu einem positiven Mindset zu finden.
Was gefällt euch besonders an eurem Job? Teilt eure Gedanken und Erfahrungen gerne mit uns.
Liebe Leser*innen, heute seid ihr gefragt. Denn ich möchte von euch wissen, welchen Laptop und welche Linux-Distribution, ihr für ältere, nicht EDV-affine Menschen und Windows-Umsteiger empfehlen könnt.
Hardware
Der Laptop soll über folgende Merkmale verfügen:
Größe: 15-17 Zoll
Webcam
Mikrofon und Lautsprecher
für Videokonferenzen
zum Schauen von Videos in sozialen Netzwerken
Linux- und Windows-Unterstützung
Die Unterstützung von Linux und Windows ist sehr wichtig. Sollte der Feldversuch mit Linux scheitern, möchte auf der gleichen Hardware ein aktuelles Windows-Betriebssystem installieren können.
Mir schwebt etwas in der Richtung der Lenovo IdeaPad oder ein ThinkPad der L-Serie vor, ich bin jedoch auf eure Empfehlungen gespannt.
Desktop-Umgebung
Ich suche nach einer Desktop-Umgebung, die folgende Merkmale bietet:
Ein Startmenü, welches sich in der unteren linken Ecke befindet
Erstellungen von Anwendungsstartern und Verknüpfungen auf der Desktopoberfläche
Dies sind Muss-Kriterien, die unbedingt erfüllt sein müssen. Ich möchte, dass die Desktopoberfläche diese Eigenschaften in der Standardkonfiguration erfüllt und ich diese nicht erst konfigurieren oder drölfzig Plug-ins installieren muss, um diesen Zustand zu erreichen.
Software
Die wichtigsten Anwendungen sind:
Thunderbird für E-Mail
Aktuelle Webbrowser (Chrome/Firefox) für den Rest
Facebook
YouTube
Zoom, MS Teams, Webex und wie sie alle heißen
Ein PDF-Anzeigeprogramm
Libre/Open Office zum Lesen von MS Office-Dokumenten
Linux-Distribution
Die Linux-Distribution muss die oben genannten Anforderungen an die Desktop-Umgebung und die Software erfüllen und dabei stabil allerdings nicht steinalt sein.
Ich möchte nicht vor jeder Videokonferenz mit den Audio-Einstellungen kämpfen müssen, um deutlich zu machen, wo meine Priorität liegt.
Das Training auf einer virtuellen Maschine mit Fedora 40 Server, 10 CPU-Threads und 32 GB RAM dauerte 180 Std. 44 Min. 7 Sek. Ich halte an dieser Stelle fest, ohne GPU-Beschleunigung fehlt es mir persönlich an Geduld. So macht das Training keinen Spaß.
Nach dem Training mit ilab train findet man ein brandneues LLM auf dem eigenen System:
(venv) tronde@instructlab:~/src/instructlab$ ls -ltrh models
total 18G
-rw-r--r--. 1 tronde tronde 4.1G May 28 20:34 merlinite-7b-lab-Q4_K_M.gguf
-rw-r--r--. 1 tronde tronde 14G Jun 6 12:07 ggml-model-f16.gguf
Test des neuen Modells
Den Chat mit dem LLM starte ich mit dem Befehl ilab chat -m models/ggml-model-f16.gguf. Das folgende Bild zeigt zwei Chats mit jeweils unterschiedlichem Ergebnis:
Zwei Chats mit dem frisch trainierten LLM. Beide Male erhalte ich nicht die erhoffte Antwort.
Fazit
Schade, das hat nicht so funktioniert, wie ich mir das vorgestellt habe. Es kommt weiterhin zu KI-Halluzinationen und nur gelegentlich gesteht das LLM seine Unkenntnis bzw. seine Unsicherheit ein.
Für mich sind damit 180 Stunden Rechenzeit verschwendet. Ich werde bis auf Weiteres keine Trainings ohne Beschleuniger-Karten mehr durchführen. Jedoch werde ich mir von Zeit zu Zeit aktualisierte Releases der verfügbaren Modelle herunterladen und diesen Fragen stellen, deren Antworten ich bereits kenne.
Wenn sich mir die Gelegenheit bietet, diesen Versuch auf einem Rechner mit entsprechender GPU-Hardware zu wiederholen, werde ich die Erkenntnisse hier im Blog teilen.
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