1. 安装部署 下载部署文件 1 wget https://raw.githubusercontent.com/juicedata/juicefs-csi-driver/master/deploy/k8s.yaml 任意非 master 节点查看 kubelet 的安装目录 1 ps -ef|grep kubelet |grep root-dir 如果有值，则需要执行替换；否则直接安装。 1 sed 's@/var/lib/kubelet@{{KUBELET_DIR}}@g' k8s.yaml 1 kubectl apply -f k8s.yaml 查看 Pod 状态 1 kubectl -n kube-system get pods -l app.kubernetes.io/name=juicefs-csi-driver 2. 创建存储 静态绑定 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 apiVersion: v1 metadata: name: juicefs-secret namespace: default labels: juicefs.com/validate-secret: "true" kind: Secret type: Opaque stringData: name: ${JUICEFS_NAME} token: ${JUICEFS_TOKEN} access-key: ${ACCESS_KEY}

1. 启动容器 设置镜像 1 export IMAGE=nousresearch/hermes-agent:v2026.4.16 设置目录权限 1 2 mkdir -p hermes-agent-home chmod -R 777 hermes-agent-home 设置环境变量 1 2 3 cat <<EOF > hermes-agent-home/.env GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS=true EOF 创建网络 1 nerdctl network create hermes-net 启动 hermes-agent 1 2 3 4 5 6 7 8 nerdctl run -d \ --name hermes-agent \ --restart always \ --network hermes-net \ -v $(pwd)/hermes-agent-home:/opt/data \ -v $(pwd)/openclaw-home/.openclaw:/root/.openclaw \ -p 8642:8642 \ $IMAGE gateway run 启动 hermes-agent dashboard 1 2 3 4 5 6 7 8 nerdctl run -d \ --name hermes-dashboard \ --restart always \ --network hermes-net \ -p 9119:9119 \ -v $(pwd)/hermes-agent-home:/opt/data \ -e GATEWAY_HEALTH_URL=http://hermes-net:8642

1. 架构 1 2 3 4 5 6 7 ┌──────────────────────┐ A2A/JSON-RPC ┌──────────────────────┐ │ OpenClaw 服务器 A │ ◄──────────────────────────► │ OpenClaw 服务器 B │ │ │ (Tailscale / 内网) │ │ │ Agent: AGI │ │ Agent: Coco │ │ A2A

1. 下载 Chart 包 1 git clone https://github.com/loggie-io/installation 2. 安装 loggie 1 cd installation/helm-chart 1 helm install loggie ./ -nloggie --create-namespace 3. 全局配置修改 1 kubectl -n loggie edit cm loggie-config-loggie 将 parseStdout 改为 true，移除标准输出前面的时间戳。 1 2 3 4 5 6 config: loggie: discovery: enabled: true kubernetes: parseStdout: true 4. 业务快速配置 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 export NAMESPACE="" export ES_INDEX="" export ES_PORT="" export ES_HOSTS="" export ES_USERNAME="" export ES_PASSWORD="" export POD_LABEL_KEY="" export POD_LABEL_VALUE="" ES_HOSTS_YAML=""

1. 生产案例 清理节点 重启节点 删除异常 Pod 巡检集群 2. 两步快速配置 第一步，配置 mcp 将这段配置丢给 OpenClaw，OpenClaw 会帮你配置好。 1 2 3 4 5 6 7 8 { "mcpServers": { "ops-mcp-server": { "baseUrl": "http://ops-mcp-server/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer xxx" } } } } 第二步，安装 skills 告诉 OpenClaw 安装一个 ops-mcp-server 的 skills。 1 clawhub install ops-mcp-server 这样

1. AGFS 简介 简介 AGFS 是一个通过 RESTful API 对外提供存储服务的项目。它支持多种存储后端，包括内存、文件、数据库、消息队列等。 由于不需要 POSIX 接口的支持，可以通过远程调用的方式存储数据，这在 AI Agent 中非常有用。 AI Agent 在执行一些工作流时，经常会产生一些中间结果。这些结果

1. OpenViking 简介 1.1 适用场景 问题 OpenViking 的做法 上下文碎片化 用文件系统范式统一管理：记忆、资源、技能都映射到 viking:// 虚拟目录，像管理文件一样管理上下文 Token 消耗大 L0/L1/L2 分层：L0 摘要约 100 token 做检索，L1 概览约 2k token 做决策，L2 按需加载全文，显著节省成本 检索效果差 目录递归检索：

1. 配置 hooks 在 openclaw.json 中配置 hooks 1 2 3 4 5 6 7 "hooks": { "enabled": true, "token": "xxx", "path": "/openclaw/hooks", "allowRequestSessionKey": true, "allowedAgentIds": ["*"] }, 参考 https://docs.openclaw.ai/automation/webhook 这里的 token 不能与 gateway 的 token 相同。 2. 发送消息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 curl --location 'https://xxx.com/openclaw/hooks/agent' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'Authorization: Bearer xxx' \ --data '{ "message": "介绍下自己，将消息发送到 https://xxx.com/api/v1/webhook/send?key=xxx", "agentId": "main", "sessionKey": "hooks-api-002", "wakeMode": "now", "deliver": true, "thinking": "low", "timeoutSeconds": 120 }' 由于以上请求是异步的

1. 启动容器 设置镜像 1 export IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.3.2 生成随机 token 1 openssl rand -hex 32 设置网关 token 1 export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=xxx 这个 token 会用于远程 Web 端，本地 Tui 端的认证。 设置目录权限 1 2 mkdir -p openclaw-home chmod -R 777 openclaw-home 启动容器 1 2 3 4 5 6 7 nerdctl run -d --user root \ --name openclaw \ --restart always \ -p 18789:18789 \ -v $(pwd)/openclaw-home:/root/ \ $IMAGE \ sleep infinity 删除容器 1 nerdctl rm openclaw --force 2. 启动服务 创建配置文件 1 2 3

1. 什么是 Skills 1 2 3 openclaw skills list Skills (7/51 ready) OpenClaw 内置有一些 skills，可以通过 openclaw skills list 查看。 在 https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/skills 可以查看到这些 Skills 具体实现。Skills 文件中主要描述的是 Skills 的元数据、什么时候适用、什么时候不适用、怎么配置和使用。 2. 使用 clawhub 安装 Skills ClawHub 是 OpenClaw 的公共 Skills 注册中心， 默认 Skills 安装

1. 基本概念 物理卷 PV (Physical Volume) 由一个或者多个物理硬盘组成，也可以是一个 RAID 设备。 卷组 VG (Volume Group) 由一个或者多个 PV 组成。 逻辑卷 LV (Logical Volume) 从 VG 中划分出来的空间，格式化之后，挂载目录使用。 数据安全 LVM 自带 RAID 功能，也可以提前组建 RAID 设备，交给 LVM 管理。 2. 管理物理卷 查看存储设

1. 硬件 1.1 CPU 支持 AVX/AVX-512，用于纠删码计算、SIMD 操作 支持 AES-NI，用于加密对象 单机存储总量 推荐的 vCPU 数 最多 1 TB 8 最多 10 TB 16 最多 100 TB 32 最多 1 PB 64 大于 1 PB 128 1.2 内存 尽可能大一点能提高并发，增加 Page Cache 命中率。 磁盘数量 32 GiB 64 GiB 内存 128 GiB 内

1. ClickHouse 单节点 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 export CONTAINER_CLI=nerdctl export IMAGE=clickhouse/clickhouse-server:24 export CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME=clickhouse export CH_DATA=/data/ops/clickhouse/$CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME mkdir -p $CH_DATA/data $CH_DATA/log export CLICKHOUSE_PORT=9000 export CLICKHOUSE_USER=default export CLICKHOUSE_PASSWORD=xxxxxx 启动服务 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 $CONTAINER_CLI run -d \ --name $CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME \ --restart always \ --network host \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ --ulimit nofile=1048576:1048576 \ --memory-swappiness=0 \ --cap-add=SYS_NICE \ --cap-add=SYS_RESOURCE \ -v $CH_DATA/data:/var/lib/clickhouse \ -v $CH_DATA/log:/var/log/clickhouse-server \ -e CLICKHOUSE_USER=$CLICKHOUSE_USER \ -e CLICKHOUSE_PASSWORD=$CLICKHOUSE_PASSWORD \ -e CLICKHOUSE_PORT=$CLICKHOUSE_PORT \ $IMAGE 测试连接 1 $CONTAINER_CLI exec -it $CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME clickhouse-client --host 127.0.0.1 --port $CLICKHOUSE_PORT 打印交付结

1. 生成集群ID 1 cat /dev/urandom | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 16 | head -n 1 下面以 CLUSTER_ID=fKbIga9RHP79OIx1 为例 2. 第一个节点上 清理旧数据 1 2 3 $CONTAINER_CLI rm -f $FDB_INSTANCE_NAME mv $FDB_DIR $FDB_DIR.$(date +%Y%m%d%H%M%S).bak mkdir -p $FDB_DIR 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 export CONTAINER_CLI=nerdctl export IMAGE=foundationdb/foundationdb:7.1.26 export CLUSTER_ID=fKbIga9RHP79OIx1 export FDB_INSTANCE_NAME=fdb_server export FDB_CLUSTER_FIRST_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}') export FDB_PORT=4500 export FDB_DIR=/data/ops/fdb/$FDB_INSTANCE_NAME 创建 cluster 文件 1 2 echo "${FDB_INSTANCE_NAME}:${CLUSTER_ID}@${FDB_CLUSTER_FIRST_IP}:4500" > $FDB_DIR/fdb.cluster cat $FDB_DIR/fdb.cluster 启动服务器节点 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1. 纠删码配置 默认的纠删位配置如下: Erasure Set Size Default Parity (EC:M) 1 EC:0 2-3 EC:1 4-5 EC:2 6 - 7 EC:3 8 - 16 EC:4 Parity 最大值是 ERASURE_SET_SIZE/2，也就是校验位不能超过数据位。 参考 https://docs.min.io/enterprise/aistor-object-store/reference/aistor-server/settings/storage-class/ 2. minio 集群环境 2.1 创建 minio 集群 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

1. 环境准备 1.1 数据盘准备 查看数据盘 1 lsblk -d -o NAME,SIZE,TYPE | grep nvme 1 2 3 4 nvme0n1 745.2G disk nvme1n1 745.2G disk nvme2n1 745.2G disk nvme3n1 745.2G disk 准备存储目录 1 2 3 for i in {0..3}; do mkdir -p /mnt/data${i} done 格式化数据盘 1 2 3 for i in {0..3}; do mkfs.xfs -f /dev/nvme${i}n1 done 挂载数据盘 1 2 3 for i in {0..3}; do mount /dev/nvme${i}n1 /mnt/data${i} done 清空数据盘 1 2 3 4 for i in {0..3}; do rm -rf /mnt/data${i}/* rm -rf /mnt/data${i}/.minio.sys done 查看挂载情况

1. 单盘 1.1 创建文件系统 清理磁盘 1 wipefs -a /dev/nvme0n1 格式化磁盘 1 mkfs.xfs /dev/nvme0n1 挂载磁盘 1 2 mkdir -p /mnt/nvme0n1-test mount /dev/nvme0n1 /mnt/nvme0n1-test 1.2 测试性能 4k 随机写 1 2 3 4 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches fio --name=4k_randwrite --rw=randwrite --bs=4k --ioengine=libaio --direct=1 \ --numjobs=8 --iodepth=32 --size=20G --time_based --runtime=120 --group_reporting \ --allow_mounted_write=1 --filename=/mnt/nvme0n1-test/fio-4k-randwrite.dat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Starting 8 processes Jobs: 8 (f=8): [w(8)][100.0%][w=970MiB/s][w=248k IOPS][eta 00m:00s] 4k_randwrite: (groupid=0, jobs=8): err= 0: pid=1909379 write: IOPS=235k,

ZFS 不支持在线缩容；本篇主要介绍创建池、换盘、扩容等运维操作。 1. ZFS vdev 类型 mirror 镜像，多块盘互为副本，等价 RAID 1 raidz3 三校验，允许 3 块盘故障 raidz2 双 校验，允许 2 块盘故障，等价 RAID 6 raidz1 单校验，允许 1 块盘故障，等价 RAID 5 striped 条带，无冗余，等价 RAID 0 还可以组合使用： mirror + striped