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Microsoft Connected Cache for Enterprise - 卸载和重装

        前面 gOxiA 与大家分享了“Microsoft Connected Cache - 概述”、“适用于企业和教育的 Microsoft Connected Cache”、“Microsoft Connected Cache for Enterprise - 实践”，相信已经上手的朋友会有一些收获。我们继续前行，尝试卸载和重装 Microsoft Connected Cache for Enterprise，过程其实非常简单，只是我们可能会遇到一些小小的“意外”，该如何处理解决以及完成目标，是 gOxiA 今天要分享的。

        例如当我们访问 Cache Nodes 管理界面时，应该会留意到系统给出的提示，要求我们将那些需要迁移的缓存节点使用新的缓存节点部署包重新部署安装，留意下图标注的位置已决定是否需要重新部署。

        本例中是一台基于 Ubuntu Server 的缓存节点主机，接下来 gOxiA 将会先卸载现有缓存节点版本，然后安装最新的版本。首先执行 uninstallmcc.sh 执行卸载脚本，如果未 sudo 需进行管理员权限认证，如下图所示。

        卸载过程非常快，最后会给出结果，如下图提示会有一个报错：“Failed to remove cron job for host update”，提示未能移除定时任务。

        如果要彻底清除，建议安装 cron，为此执行如下指令：

sudo apt update

sudo apt install cron

./uninstallmcc.sh

        再次卸载就不会再有警告信息，最后我们下载最新的缓存节点部署包再次执行安装。最新的缓存节点部署包可以从该网址下载：https://aka.ms/mcc-ent-linux-deploy-scripts，参考前面的日志进行安装即可。如果在安装时遇到如下图报错：“The registration key is no longer valid, please visit the Azure portal for a new command line”，请重新生成部署相关信息。

        另外需要注意，如果是重新部署 Linux 缓存节点将其迁移到 GA 版本，用户必须执行如下操作，否则内容请求将会失败。

chmod 777 -R /cachenode

sudo iotedge restart MCC

        稍等几分钟我们可以使用 sudo iotedge list 进行检查。

推荐官方参考：

Monitor cache node usage - GA migration status | Microsoft Learn

Microsoft Connected Cache for Enterprise - 实践

        就在 gOxiA 近期集中发布 MCC 相关日志期间，微软于 7月23日公告 Microsoft Connected Cache for Enterprise 正式版发布了。那今天就为大家奉上 MCC for Enterprise 的上手日志。如果你需要了解 Microsoft Connected Cache，不妨先回顾一下 gOxiA 之前发布的日志：“Microsoft Connected Cache - 概述”，“适用于企业和教育的 Microsoft Connected Cache”。

        本例 MCC 的 CacheNode 将使用 Ubuntu 24.04 ，这里不再复述 Ubuntu 的准备过程。接下来我们需要通过 Azure Portal 创建 Microsoft Connected Cache for Enterprise 服务（以下简称：MCC4E），并创建和配置基于 Ubuntu 系统的 Cache Node，最后在 Ubuntu 系统上执行部署脚本，并对 Cache Node 执行验证，确保无误后便可通过组策略（GPO）或 Intune 为客户端进行分发配置。

        接下来我们首先通过 Azure Portal 创建 MCC4E，可以在 Azure 市场中搜索关键词，在搜索结果中确认“Microsoft Connected Cache for Enterprise”并创建资源。

        MCC4E 资源的创建非常简单，为该资源起个容易识别的名字，并确认在哪个订阅、资源组和位置，最后执行创建即可。

        稍等片刻，我们便可转到 MCC4E 资源的 Cache Node Management 页面，并通过位于顶部的“Create Cache Node”按钮创建我们所需的缓存节点，在下图中我们可以看到一则提示“公共预览版缓存节点将于2025年9月14日停止运行。必须重新部署现有的公共预览版缓存节点。”，具体可参考：https://aka.ms/mcc-ent-release-notes。如果之前在预览阶段就部署了Cache Node 则需要根据提示执行重新部署。

        我们继续，创建 Cache Node，选择 Linux 为我们要用的 OS，并为 Cache Node 创建一个名称。这样一个基于 Linux 系统的缓存节点便创建完毕，接下来我们为该缓存节点生成一些必要的配置。

        首先在“Configuration”中为缓存节点指定要用于存储缓存数据的目录，以及可使用容量。如果当前缓存节点有多块可使用的硬盘驱动器，则可以继续添加存储配置但当前最多可配置 9 个。

        然后点击“Save”按钮保存配置并等待生效，一旦配置可用便可在“Deployment”页面看到要执行的命令行，此时我们可以将“Download deployment package”下载到 gOxiA 实现准备好的 Ubuntu 缓存节点主机上，以备使用。

        在缓存节点主机上我们首先解压缩下载的部署包，并为其中的文件配置执行权限，然后执行“Deployment”页面提供的命令行即可。

        在“Updates”页面我们还可以为缓存节点主机配置快速更新或周期性更新，确保缓存节点主机中的数据都是最新的，以解决安全漏洞并提高质量和性能。

        当我们执行命令行无误，稍等片刻应该就能看到当前缓存节点主机的状态，如果要执行验证，可以参考官方文档 “Verify Connected Cache node functionality | Microsoft Learn” 执行相关指令。

        如下图我们可以先用 “wget http://localhost/filestreamingservice/files/7bc846e0-af9c-49be-a03d-bb04428c9bb5/Microsoft.png?cacheHostOrigin=dl.delivery.mp.microsoft.com” 验证缓存节点主机在运行且可以访问。然后可以通过在客户端上访问 http://[HostMachine-IP-address]/filestreamingservice/files/7bc846e0-af9c-49be-a03d-bb04428c9bb5/Microsoft.png?cacheHostOrigin=dl.delivery.mp.microsoft.com 来验证客户端到缓存节点主机是否正常。

        完成上述操作和验证，当前缓存节点主机即高创建和配置完毕，接下来我们要将其分发给客户端来使用。转到 Intune Portal 为设备创建传递优化配置，通过设置目录查找 DOCacheHost 或 DOCacheHostSource 根据需要进行配置。对于 DOCacheHost 我们可以指定一个或多个以逗号分隔的缓存节点主机，这些缓存节点主机的名称可以是 FQDN 或 IP 地址。对于 DOCacheHostSource 提供了两个配置项：1 = DHCP 选项 235；2 = DHCP 选项 235 强制，其中后者 2 配置可覆盖 DOCacheHost 配置。如果配置了 DOCacheHostSource 还必须为组织本地网络配置 DHCP 235 选项，可参考下图。具体应该采用哪个配置方案，还要根据实际环境来决策！

        对应的 GPO 配置可参考下图，位于“计算机配置 - 管理模板 - Windows 组件 - 传递优化”。

        对于 DOCacheHostSource，我们可能需要在特定环境中使用注册表来实现，该键值信息如下：

"HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\DeliveryOptimization" /f /v DOCacheHostSource /t REG_DWORD /d 2

        此外，我们可以配置 DelayCacheServerFallbackBackground 和 DelayCacheServerFallbackForeground 延迟策略，来提高从网络缓存主机拉取数据的机会，根据推荐后台和前台建议分别是 60 秒和 30 秒。

        最后，如果我们需要在后续检查和监视 MCC 的运行情况，都可以在 Azure Portal MCC 资源的概述和监视中对其进行监控。

推荐参考：

Release Notes for Microsoft Connected Cache for Enterprise and Education | Microsoft Learn

Improve P2P efficiency | Microsoft Learn

Types of download content supported by Delivery Optimization | Microsoft Learn

Optimize Windows Autopilot bandwidth use with Connected Cache | Windows IT Pro Blog

Microsoft Connected Cache for Enterprise Frequently Asked Questions | Micrososft Learn

Troubleshoot Microsoft Connected Cache for Enterprise and Education | Microsoft Learn

适用于企业和教育的 Microsoft Connected Cache

        前面 gOxiA 已经分享了 “Microsoft Connected - 概述”，今天我们继续学习探讨 适用于企业和教育的 Microsoft Connected Cache（MCC），作为一种纯软件缓存解决方案，其当前主要支持以下应用场景：

• Windows Autopilot 部署方案
• 从 Microsoft Intune 获取每月更新或 Win32 应用，适用于纯云或混合模式

        对于没有大带宽 Internet 连接，且没有专用服务器硬件，仅包含 10 - 50 台 Windows 终端设备的分公司，可以利用 Windows 11 作为缓存节点；而那些大型企业环境或组织分支，如 100 -1000 台设备，可利用或部署的服务器硬件，则可以在 Windows Server 2022 及更高版本，或 Ubuntu 24.04 上部署缓存节点。

        要实施应用适用于企业和教育的 MCC，我们需要满足以下各项条件：

        许可证：

1. 有效的 Azure 订阅，需要用于创建适用于企业和教育的 MCC

2. 在当前公共预览版阶段，用于连接缓存的 Azure 资源将免费提供

3. 客户端设备必须使用 Windows 企业版 E3/E5，包含在 Microsoft 365 F3/E/E5 中；对于教育用户则需要 Windows 教育版 A3/A5，包含在 Microsoft 365 A3 或 A5 中

        缓存节点主机：

1. 在安装最新版的 MCC 之前，必须从主机上卸载任何以前安装的 Connected Cache

2. 主机访问的相关终结点必须在企业出口放行，具体可参考：https://learn.microsoft.com/en-us/windows/deployment/do/delivery-optimization-endpoints

3. 保留 80 端口不被占用

4. 主机必须至少 4GB 的可用内存

5. 对于 Windows 缓存节点主机，Windows 11 必须为 22631.3296 及更高版本；Windows Server 2022 必须为 20348.2227 或更高版本。Windows 主机还必须支持嵌套虚拟化，确保其相关安全设置的启用不被影响。必须为 Windows 缓存节点主机安装 WSL 2。

6. 对于 Linux 缓存节点主机，操作系统需 Ubuntu 24.04，或 RHEL 8.x 或 9.x（容器引擎必须替换为 Moby，其默认为 Podman）

        此外，还需要注意在缓存节点主机上不支持多宿主接口，NIC 应确保不低于 1Gbps，且支持 SR-IOV 以获得最佳性能，以下是推荐的几个场景的配置。

1. 分公司，CPU 内核 ≥ 4，内存 8GB 其中可用 4GB，硬盘 100GB 可用空间，1Gbps 带宽

2. 中小型企业，CPU 内核 ≥ 8，内存 16GB 其中可用 4GB，500GB 可用硬盘空间，5Gbps 带宽

3. 大型企业，CPU 内核 ≥ 16，内存 32GB 其中可用 4GB，2块 200 ~ 500GB 硬盘空间，10Gbps 带宽

        综上，gOxiA 个人见解直接部署 Ubuntu 缓存节点主机是最佳的选择，后面我们将继续探讨如何上手创建基于 Ubuntu 的 MCC 缓存节点主机。

推荐参考：

Microsoft Connected Cache for Enterprise and Education Overview | Microsoft Learn

Microsoft Connected Cache for Enterprise and Education Requirements | Microsoft Learn