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前言 雖然官方 releases 頁面似乎還沒發布，不過前一陣子把 piCorePlayer 升級到 8.1.0，看起來似乎還是 unstable，懶得倒版回去 8.0.0，趁這個機會把一直想玩的雙機留兜起來。 雙機顧名思義為 client 與 server 分開在兩台機器上，piCorePlayer 的 client 為 Squeezelite，server 則為 Logitech Media Server，事實上在 windows 上也有 client Squeezelite-X可以玩，預期中的最終成品將會是「三機流」吧 XD LMS 解決方案 採用 lms community 的 docker image lmscommunity/logitechmediaserver 作為這次 server 端的 service。 安裝流程 此篇文章使用 portainer 作為 GUI 方便演示，若熟悉 docker 與 k8s 的可以自行下指令安裝。 首先我把我的音樂都存放在 NAS 上，先將 music 資料夾給共享出來 接著到 portainer 中建立三個 volume a. lms-music 輸入在 NAS 分享出來的目錄與使用者、密碼，建立一個 cifs mounted volume b. lms-config c. lms-playlist 接著到 stack 中，複製貼上官方的 docker-compose，若 portainer 已經佔用了 port 9000，則需要更改暴露的 port port:port/tcp 並追加環境變數 HTTP_PORT=port，我最終的 stack 設定為: lms: image: lmscommunity/logitechmediaserver volumes: - lms-config:/config:rw - lms-music:/music:ro - lms-playlist:/playlist:rw - /etc/localtime:/etc/localtime:ro - /etc/timezone:/etc/timezone:ro ports: - 9002:9002/tcp - 9090:9090/tcp - 3483:3483/tcp - 3483:3483/udp environment: - HTTP_PORT=9002 restart: always 點下 Deploy the stack 後就完成了 可以到 container 下看是否已經啟動完成了，並稍微記一下 container 的 hash，在稍後 windows 的設定中會出現。 piCorePlayer 設定 進入到 piCorePlayer web 中的 Squeezelite Settings 設定頁面，並在 LMS IP 中輸入 portainer 的 ip 位置後點擊 Save，大功告成。 ...

Prometheus Overview 架構 Exporter: 要被採集的目標 job 中曝露 metrics 的組件，負責轉換資訊成 prometheus 可解讀的格式。由於某些早於 prometheus 的 service 因為某些原因，不想主動在服務中曝露 metrics，故可以用一些額外的 exporter 將這些 service 中的 metrics 轉成 prometheus 格式，並曝露埠。 node exporter mysql exporter Push Gateway: 由於有些任務時間太短，可能不到 prometheus pull 的週期，可讓這些 jobs 主動把 metrics push 到這個 push gateway，好讓 premetheus server 可以 pull。 Prometheus Server Retrieval(retrieval system): 主要負責 pull 指定的 target # /etc/prometheus/prometheus.yml scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: "node_exporter" static_configs: - targets: ["localhost:9100"] TSDB: 時間序列資料庫，存放 pull 到的 metrics HTTP Server: 為 PromeQL 查詢提供接口 Service Discovery: kubernetes: 自動發現 k8s 中 pod 增加減少以及 probe 異動等等 file_sd: 通過 config 實現服務的自動發現 Alert Manager: 當 prometheus server 發現某某某 job 已經達到設定好的通知閾值進行通知的 service。 PromeQL: 無論是自帶 web UI 或是串接 Grafana，都是通過 http 進行 PromeQL 查詢後做視覺化處理 TSDB 中的時間序列資料。 資料結構 下面範例中會有更詳細說明 ...

前言 鑒於想要剛好逛到 Raspberry pi 4 出了(2019)，剛好手邊又有兩顆閒置的喇叭，於是產生了做一套網路串流音樂撥放器。用到的硬體如下： Raspberry pi 4b 4G ver 1.2 樹莓派的部分選用 4G 版本，由於 4G 跟 8G 版本差價有點大，僅作為多媒體撥放器，應該不需要那麼大量的記憶體，故降梯成本僅選用 4G 版本。 至於 1.2 版本差在哪裡可以參考這篇文章，主要修正了 type-C 供電問題。 Argon ONE m.2 由於 pi 4b 的 cpu 較 3b+ 升級很多，同時發熱量也提升了，故得選用一個同時具有散熱、美觀、擴充的外殼，剛好手邊有汰換下來的 m.2 SATA SSD，於是選擇了 Argon ONE m.2。 直流電源供應器 儘管線性電源如 Keces P3 或便宜一點 ifi iPower X 或是老虎魚都是很好的穩定 5V 直流電源供應器，但由於使用樹莓派就是不想花大錢，用比系統本身還高價如此多的周邊，似乎有點本末倒置，魚是只用了手機的 type-C 5V/3A 變壓器作為電源供應器。 硬體安裝 硬體安裝部分不在這次探討範圍，由於每個人使用的外殼均不相同，文章中就假設是裸機設定。 系統選擇 由於是第一次接觸 Raspberry pi as audio player，一開始是看到 Volumio 與 Moode 等等，也實際安裝了一次 Volumio，但由於慧根不夠(X)，或是不知道撞到了什麼，只要不小心設定錯音訊，便會導致系統無法撥音樂，也懶得 debug 了，於是想說乾脆來挑戰看看 piCorePlayer。 ...