Beiträge von NickSmart24

Hallo easy4me,

tolle Arbeit, blöde Aktion. Ich schätze Deine Arbeit sehr, und ich habe schon viele Klimmzüge unternommen, um telerising auf meinem NAS am Laufen zu erhalten.

Ohne Ankündigung - "einfach so" - von ARM 32 Bit auf 64 Bit umzustellen, finde ich sehr bedauerlich. Ich denke, dass neben mir viele wertschätzende Leute diese Entscheidung nicht besonders toll finden.

Kannst Du bitte weiterhin eine 32 Bit Arm-Version bereitstellen? Ohne diese Alternative kann zumindest ich telerising nicht weiter benutzen.

Vielen Dank im Voraus.

easy4me: Zum Thema ARMv7/Annapurna CPUs mit QNAP:

Die Telerising-Releases laufen ab Version 0.8.3 ja nicht mehr auf QNAP/Annapurna aufgrund einer nicht passenden Page-Size.

Habe heute mal ein bisschen ausprobiert und Telerising auf QNAP/ARMv7 zum Laufen gebracht.

Ich habe das offizielle Docker-Image "python:3.9.16-slim-buster" benutzt und *alle* Libs (bis auf "libarmmem-v7l.so") im Telerising-Verzeichnis durch die Libs im Image ersetzt. Ich weiß nicht, ob "libarmmem-v7l.so" wirklich notwendig ist, habe diese aber durch die Lib aus Telerising v0.8.2 auch ersetzt. Die Libs wurden entsprechend umbenannt, damit das "api"-Binary diese auch findet.

Besteht die Möglichkeit, diese Binaries für zukünftige Releases zu benutzen? Damit würde Telerising dann auch auf *allen* ARMv7-Plattformen laufen.

Falls Nuitka benutzt wird: Könnte man da nicht alternativ eine allgemeingültige Page-Size (0x10000) benutzen?

Zitat von NickSmart24

Zur Info: Ich habe die korrekte Version telerising-v0.8.3_armhf_raspbian.zip aus GitHub manuell kopiert. Auch dann stürzt die Applikation mit einem Alignment-Fehler im Docker-Container ab.

Zitat von easy4me

Ich musste zumindest die Basis von Python 3.7 auf 3.9 upgraden, damit die kompilierte Version für armhf auf dem Raspberry korrekt ausgeführt wird.

Kann durchaus sein, dass bestimmte Pfade nicht gefunden werden. Das Skript ist ursprünglich auf einem Raspberry Pi 4 kompiliert worden - ohne Garantie, dass die Binaries auch auf anderen Geräten lauffähig sind.

Nach meiner Recherche liegt die Inkompatibilität an der eingestellten Page-Size im Linker. Werden die Binaries mit "-max-page-size=0x10000" (64k anstelle von 4k) erzeugt, sollte das Ganze auch auf Annapurna ARM CPUs laufen. Dies resultiert dann zwar in generell größeren Binaries, diese sollten dann aber (wie zuvor) kompatibel mit allen ARM CPUs sein. Es gibt nicht so viele Infos darüber, aber das ist m.E. die schlüssigste Erklärung.

Es crasht übrigens genau beim Laden der Python Libs

Auch habe ich nun versucht, die Applikation nativ - ohne Docker-Container - laufen zu lassen. Allerdings funktionierte das nicht, weil die Library-Pfade fest eingestellt sind. D.h. LD_LIBRARY_PATH wird nicht berücksichtigt. Die notwendigen Libraries sind da, leider können/werden diese nicht benutzt.

Könnte man die Binaries zumindest so ändern, dass eine flexible Auswahl der zu benutzenden Libs möglich ist?

Ich weiß nicht, ob das am Ende zum Erfolg führt. Ich bin nur neugierig und möchte alles Mögliche ausprobieren ...

Zur Info: Ich habe die korrekte Version telerising-v0.8.3_armhf_raspbian.zip aus GitHub manuell kopiert. Auch dann stürzt die Applikation mit einem Alignment-Fehler im Docker-Container ab.

Hallo easy4me,

der Docker-Container (takealug/new-telerising-api - Docker Image) hat sich seit zwei Monaten nicht geändert.

Der Crash scheint an einer Änderung der Toolchain der telerising API 0.8.3 zu liegen.

Ich habe jetzt 0.8.2 eingespielt, und diese Version funktioniert zumindest wieder.

Es wäre generell schön, wenn die Binaries alle Plattform-Varianten unterstützen würden.

Danke für Deinen Support.

Erstmal vielen Dank für das wirklich gelungene Projekt und das tolle Engagement.

Ich benutze Telerising seit langer Zeit ohne Probleme. Leider funktioniert die Version 0.8.3 nicht mehr in meiner Umgebung.

Im Docker-Container stürzt die Applikation mit "ELF load command alignment not page-aligned" jetzt beim Start ab.

Mein System ist ein QNAP TS-431XeU mit Annapurna CPU (ARM), die anscheinend sehr speziell ist.

Gibt es eine Möglichkeit zur Lösung dieses Problems?

Vielen Dank im Voraus.