По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Active Directory, который является службой каталогов играет такую важную роль в структуре ИТ-инфраструктуры большинства организаций.
Служба каталогов - это система программного обеспечения, которая хранит, организует и предоставляет доступ к информации в каталоге операционной системы компьютера. В разработке программного обеспечения каталог представляет собой карту между именами и значениями. Это позволяет искать именованные значения, аналогично словарю. Чаще всего используется для представления персонала, материальных или сетевых ресурсов.
Коротко говоря: AD - это база данных служб каталогов, а LDAP - один из протоколов, которые вы можете использовать для общения с ней. LDAP - это протокол, а Active Directory - это сервер.
Что такое Active Directory?
Active Directory - это реализация служб каталогов, которая предоставляет все виды функций, таких как аутентификация, управление группами и пользователями, администрирование политик и многое другое. Active Directory служит единым хранилищем данных для быстрого доступа к данным для всех пользователей и контролирует доступ для пользователей на основе политики безопасности каталога.
Active Directory (AD) поддерживает как Kerberos, так и LDAP - Microsoft AD на сегодняшний день является наиболее распространенной системой служб каталогов, используемой сегодня. AD обеспечивает Single-SignOn (SSO) и хорошо работает в офисе и через VPN. AD и Kerberos не являются кроссплатформенными, что является одной из причин, по которой компании внедряют программное обеспечение для управления доступом для управления входами с разных устройств и платформ в одном месте. AD поддерживает LDAP, что означает, что он все еще может быть частью вашей общей схемы управления доступом.
Active Directory - это только один пример службы каталогов, которая поддерживает LDAP. Также есть и другие варианты: служба каталогов Red Hat, OpenLDAP, сервер каталогов Apache и другие.
А еще Active Directory можено интегрировать с Asterisk
Что такое LDAP?
LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) - это открытый и кроссплатформенный протокол, используемый для аутентификации служб каталогов.
LDAP позволяет приложениям взаимодействовать с другими серверами служб каталогов. Это важно, потому что службы каталогов хранят и передают важную конфиденциальную информацию, связанную с пользователями, паролями и учетными записями компьютеров.
Как Active Directory и LDAP работают вместе?
Active Directory поддерживает LDAP, что означает, что вы можете объединить их, чтобы улучшить управление доступом. Фактически, многие различные службы каталогов и решения для управления доступом могут понимать LDAP, что делает его широко используемым в средах без Active Directory.
Что такое аутентификация LDAP?
В LDAP v3 есть два варианта аутентификации LDAP - простой и SASL (Simple Authentication and Security Layer).
Простая аутентификация допускает три возможных механизма аутентификации:
Анонимная аутентификация: предоставляет клиенту анонимный статус для LDAP.
Аутентификация без аутентификации: только для целей регистрации, не должна предоставлять доступ клиенту.
Аутентификация по имени или паролю: Предоставляет доступ к серверу на основе предоставленных учетных данных - простая аутентификация пользователя или пароля не является безопасной и не подходит для аутентификации без защиты конфиденциальности.
Аутентификация SASL связывает сервер LDAP с другим механизмом аутентификации, таким как Kerberos. Сервер LDAP использует протокол LDAP для отправки сообщения LDAP другой службе авторизации. Это инициирует серию ответных сообщений запроса, которые приводят либо к успешной аутентификации, либо к неудачной аутентификации.
Важно отметить, что по умолчанию LDAP передает все эти сообщения в виде открытого текста, поэтому любой человек, имеющий сетевой анализатор, может читать пакеты. Вам нужно добавить шифрование TLS или подобное, чтобы сохранить ваши имена пользователей и пароли в безопасности.
Что такое запрос LDAP?
Запрос LDAP - это команда, которая запрашивает у службы каталогов некоторую информацию. Например, если вы хотите увидеть, в какие группы входит конкретный пользователь, отправьте запрос, который выглядит следующим образом:
(&(objectClass=user)(sAMAccountName=yourUserName)
(memberof=CN=YourGroup,OU=Users,DC=YourDomain,DC=com))
Синтаксис не очень простой, но в официальном вики можно найти много примеров.
Когда мы только начинаем изучать Python, мы закладываем некоторые вредные привычки при написании кода, о которых мы можем даже не подозревать.
Вы можете написать код, который сработает сейчас, но может не сработать в будущем, или вы можете использовать какие-то хитрые ходы вместо встроенной функции, которая могла бы облегчить вашу жизнь.
У большинства из нас сохранились не одна из тех вредных привычек при программировании на Python, что формируются в период первых месяцев обучения. Отличная новость в том, что вы можете с легкостью искоренить их, прочитав приведенный ниже текст.
1. Использование import *
Каждый раз, когда нам становится лень, то возникает соблазн импортировать все необходимое из модуля с помощью from xyz import *.
Это не самый лучший подход по многим причинам. Кот несколько из них:
Это может оказаться неэффективно: если в модуле очень много объектов, то вам придется долго ждать, пока все импортируется.
Это может вызвать конфликт имен переменных: когда вы используете *, то вы понятия не имеете, какие объекты вы импортируете и как они называются.
Как же с этим бороться? Импортируйте либо какой-то конкретный объект, либо весь модуль целиком.
# Using import *
# Bad
from math import *
print(floor(2.4))
print(ceil(2.4))
print(pi)
# Good
import math
from math import pi
print(math.floor(2.4))
print(math.ceil(2.4))
print(pi)
2. Try/except: отсутствие указания исключения в блоке «except»
Я очень долго пренебрегал этим. Сложно посчитать, сколько раз Pycharm давал мне понять (этими противными подчеркиваниями), что не нужно использовать «голое» исключение. Это идет в разрез с рекомендациями PEP8.
# Try - except
# Bad
try:
driver.find_element(...)
except:
print("Which exception?")
# Good
try:
driver.find_element(...)
except NoSuchElementException:
print("It's giving NoSuchElementException")
except ElementClickInterceptedException:
print("It's giving ElementClickInterceptedException")
Проблема «голых» исключений заключается в том, что оно будет перехватывать исключения SystemExit и KeyboardInterrupt, что затрудняет прерывание программы с помощью Control-C.
В следующий раз, когда вы будете использовать try/except, укажите исключение в блоке except.
3. Не использовать Numpy для математических вычислений
Очень часто мы забываем, что в Python есть множество пакетов, которые могут значительно облегчить нашу жизнь и сделать ее более продуктивной.
Одним из таких пакетов является Numpy – пакет для математических вычислений. Numpy может помочь вам вычислять математические операции быстрее, чем циклы for.
Допустим, что у нас есть массив random_scores, и мы хотим получить средний балл тех, кто не сдал экзамен (score>>dict_countries.keys()
dict_keys(['USA', 'UK', 'Canada'])>>>dict_countries.values()
dict_values([329.5, 67.2, 38])
Проблема тут заключается в том, что мы не всегда используем их должным образом.
Например, мы хотим просмотреть словарь и получить ключи. Вы можете использовать метод .keys, но знаете ли вы, что ключи можно получить, просто перебирая словарь? В этом случае использование метода .keys будет излишним.
# Not using .keys() properly
# Bad
for key in dict_countries.keys():
print(key)
# Good
for key in dict_countries:
print(key)
Кроме того, можно придумать некоторые хитрости для получения значений словаря, например, с помощью метода .items().
# Not using .items()
# Bad
for key in dict_countries:
print(dict_countries[key])
# Good
for key, value in dict_countries.items():
print(key)
print(value)
7. Никогда не использовать генераторы (или использовать их всегда)
Генератор предлагает более простой синтаксис при создании новой последовательности (списка, словаря и т.д.) на основе уже определенной последовательности.
Допустим, мы хотим перевести все элементы в нашем списке countries в нижний регистр.
И хотя вы могли бы это сделать просто с помощью цикла for, но также вы можете упростить работу при помощи генератора списка.
# Bad
countries = ['USA', 'UK', 'Canada']
lower_case = []
for country in countries:
lower_case.append(country.lower())
# Good (but don't overuse it!)
lower_case = [country.lower() for country in countries]
Генераторы – это очень полезно, но не злоупотребляйте ими! Помните правило Дзен Python: «Простое лучше, чем сложное».
8. Использование range(len())
Одни из первых функций, которые мы изучили будучи новичками – это range и len, поэтому не удивительно, почему многие люди имеют дурную привычку писать range(len()) при переборе списков.
Допустим у нас есть два списка: countries и populations. Если мы хотим пройтись по обоим спискам одновременно, то, вероятнее всего, вы воспользуетесь range(len()).
# Using range(len())
countries = ['USA', 'UK', 'Canada']
populations = [329.5, 67.2, 38]
# Bad
for i in range(len(countries)):
country = countries[i]
population = populations[i]
print(f'{country} has a population of {population} million people')
И хотя это в принципе выполняет свою работу, вы все равно можете упростить задачу, воспользовавшись enumerate (или, что еще лучше, воспользовавшись функцией zip для сопряжения элементов из обоих списков).
# OK
for i, country in enumerate(countries):
population = populations[i]
print(f'{country} has a population of {population} million people')
# Much Better
for country, population in zip(countries, populations):
print(f'{country} has a population of {population} million people')
9. Форматирование с помощью оператора +
Вероятно, одна из первых вещей, которую мы изучаем в Python, - это то, как соединять строки с помощью оператора +.
Это полезный, но не самый эффективный способ соединения строк в Python. Помимо этого, это не очень красиво – чем больше строк вам нужно соединить, тем больше операторов + вы будете использовать.
Вместо этого вы можете воспользоваться f-строкой.
# Formatting with + operator
# Bad
name = input("Introduce Name: ")
print("Good Morning, " + name + "!")
# Good
name = input("Introduce Name: ")
print(f'Good Morning, {name}')
Преимуществом f-строк в том, что они полезны не только для конкатенации, но и для других целей.
10. Использование изменяемых значений в качестве значений по умолчанию
Если вы включите изменяемое значение (например, список) в качестве параметра функции по умолчанию, то увидите нечто неожиданное.
# Bad
def my_function(i, my_list=[]):
my_list.append(i)
return my_list>>> my_function(1)
[1]
>>> my_function(2)
[1, 2]
>>> my_function(3)
[1, 2, 3]
В приведенном выше коде каждый раз, когда мы вызываем функцию my_function, список my_list сохраняет значения из предыдущих вызовов (а мы, скорее всего, хотим инициировать пустой список при каждом вызове функции).
Чтобы избежать такой проблемы, мы должны установить этот параметр my_list равным None и добавить условие if как показано ниже.
# Good
def my_function(i, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(i)
return my_list>>> my_function(1)
[1]
>>> my_function(2)
[2]
>>> my_function(3)
[3]
В данной статье мы рассмотрим процессы CICD автоматизации.
Разберем роль такого продукта, как Jenkins и его аналогов. Программное обеспечение Jenkins написано на языке программирования Java, по отзывам ИТ сообщества, данный продукт написан очень хорошо. Но самое главное данное программное обеспечение полностью бесплатное. Многие энтузиасты в мире для данного продукта пишут плагины, которые расширяют функционал Jenkins. Рассмотрим 2 ключевых понятия CICD Автоматизации.
CI – Continuous Integration. Это DevOps модель, в которой разработчики делают commit кода в репозиторий (обычно используется github или gitlab, для хранения кода) и автоматически запускается build или компиляция этого кода, после этого запускаются автоматические тесты кода: Unit Test, Integration Test, Functionality Test.
CD – Continuous Delivery and Deployment. Это DevOps модель, в которой разработчики делают commit кода в репозиторий и автоматически запускается build или компиляция этого кода, после этого запускаются автоматические тесты кода и готовый Artifact (скомпилированный код, например если это Java, то артефактом является var, если это Android приложение, то apk файл) делает деплой в Staging и Production, т.е происходит установка кода в развернутую вашу среду в необходимом контуре. Рассмотрим процесс на примере.
Процесс CICD автоматизации
Первым шагом в процессе является Commit to Source Control (github, gitlab или bitbucket), система определяет наличие нового кода, срабатывает триггер и автоматически запускается следующий этап BuildCompile - компиляция кода.
Система скачивает новый код, например, если код попал в master branch (основную ветку). После получения ответа от сборки, что все прошло успешно, запускается следующий этап тестов. Все тесты пишут все те же программисты, для того, чтобы проверить на сколько корректно отработал код. Весь этот процесс называется Continuous Integration. Это классическая схема содержит 3 этапа, иногда включаются дополнительные шаги, но они не принципиальны. В результате данного процесса мы получаем скомпилированный и протестированный код.
Давайте рассмотрим последующие шаги. Следующий шаг мы можем сделать deployment кода. По сути это тот же процесс копирования файлов кода на сервера. Процесс деплоя можно делать в разные места, можно делать в AWS или Azure, можно делать в свое частное облако, развернутое на VMware. Весь процесс с добавочными шагами называется Continuous Delivery and Deployment.
Получается следующее: за Source Control – отвечает git. За шаг build и compile будет отвечать Jenkins. Следовательно, Jenkins запустится, когда кто-нибудь сделает комит в систему контроля версий, в основную ветку или не основную, смотря как настроено. Следующим шагом Jenkins выполнит все необходимые тесты, которые подготовили программисты. Следующий шаг Deploy так же запустит Jenkins и скопирует код на необходимые сервера, с помощью скрипта или scp если это Linux сервер. Существуют вариации с использованием Puppet или Ansible если мы делаем Deploy артефакта или конфигурации в целом.
Существуют альтернативы Jenkins, например, Bamboo, Circleci, Gitlab CICD, TeamCity.
Установка Jenkins
Для развертывания Jenkins нам понадобится виртуальная машина на Ubuntu версии 18 или выше.
Идем на официальный сайт Jenkins,в разделе Download мы можем увидеть 2 версии. На момент написании статьи актуальная версия Jenkins 2.319.2LTS и во второй колонке мы можем увидеть недельные версии Jenkins 2.333
Как видите дистрибутивы есть практически под все операционные системы. Мы будем использовать стабильную версию под UbuntuDebian. Ознакомимся с требованиями к установке продукта Jenkins. Для инсталляции потребуется минимум 256 МБ RAM, места 1 ГБ, а также на сайте написаны рекомендованные требования, с которыми будет достаточно комфортно работать с продуктом.
Так как Jenkins написан на Java, то для запуска и работы потребуется непосредственно установленная на сервере Java. Для начала проверим версию java на сервере.
java –version
Если сервер свежий или Java не установлена, то операционная система сообщит, что такая команда не найдена и предложить установить Java. Java устанавливается достаточно просто:
sudo apt update – oбновляем репозиторий
sudo apt search openjdk – ищем необходимый пакет
sudo apt install openjdk-11-jdk – запускаем установку java в процессе система попросит подтвердить. Чтобы предупреждение не выскочило мы можем запустить установку с ключем –y
По окончанию установки мы опять проверяем версию. Система покажет версию и билд Java. Теперь наш сервер готов к началу установки Jenkins.
Добавляем ключ и репозиторий в операционную систему:
curl -fsSL https://pkg.jenkins.io/debian-stable/jenkins.io.key | sudo tee
/usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc > /dev/null
echo deb [signed-by=/usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc]
https://pkg.jenkins.io/debian-stable binary/ | sudo tee
/etc/apt/sources.list.d/jenkins.list > /dev/null
sudo apt-get update – обновляем репозиторий
sudo apt-get install Jenkins – инсталлируем непосредственно сам Jenkins
Теперь мы можем сделать пост настроечные мероприятия непосредственно в Jenkins.
Открываем браузер и переходим на веб интерфейс http://ipaddr:8080, где вместо ipaddr – подставляем IP адрес сервера. В ответ получаем вот такое сообщение - Unlock Jenkins
Система просит ввести дополнительный ключ, который был сгенерирован при установке сервера. Найти его достаточно просто достаточно ввести в консоли сервера
sudo cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword
Копируем и вставляем в веб форму. После прохождения этой несложной системы безопасности мы можем начать базовую настройку.
Система предлагает выбрать стандартную установку или кастомизированную с выбором плагинов (расширений для различного функционала). Если мы выбираем стандартную установку, установятся только те плагины, которые сами разработчики протестировали и выбрали. Если мы выберем установку с выбором, соответственно система даст возможность установить не только стандартные, но и другие плагины.
Выбираем стандартную установку и начинается процесс настройки самого Jenkins.
Мы можем видать, что ставится git плагин, LDAP для работы с Active Directory, ssh для взаимодействия по протоколу ssh, расширение E-mail для отправки уведомлений и.т.д
После непродолжительного ожидания, система предлагает создать суперпользователя с правами администратора в системе.
Заполнение не сложное. Если бы мы выбрали другой вариант установки, то система нам предложила бы выбрать самостоятельно нужные плагины.
Примерно вот в такой форме. Форма от версии к версии может отличатся.
По окончанию заполнения формы, попадаем на экран где нам предлагают проверить URL, т.к эти данные будет Jenkins использовать, как переменные среды.
В итоге мы попадаем на главный экран Jenkins. Данный экран – это основной рабочий стол. С помощью плагинов его можно кастомизировать. Так же можно в джобы добавить много разных параметров.