WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Интеграция Cloudfoundry UAA с внешним поставщиком удостоверений

У нас есть все пользовательские данные в нашей локальной базе данных mysql. Мы перемещаем наши сервисы в облако, и мне нужно использовать cloudfoundry UAA для аутентификации, вызывая конечную точку микросервиса входа в нашу сеть вместо того, чтобы выполнять uaac add user для всех пользователей в db.

Я новичок в этом, было бы полезно, если бы вы могли объяснить шаги, чтобы сделать это.

заранее спасибо


Ответы:


1

Я предполагаю (основываясь на тегах SAML в вашем вопросе), что вы думаете сделать это с помощью SAML. Если вы впервые используете SAML, вам придется немного поучиться. Если это так, вам может быть проще просто создать собственное приложение для входа.

SAML

Вы должны настроить поставщика удостоверений, и IdP будет аутентифицировать пользователей либо с помощью mysql, либо с помощью микросервиса входа в систему. simplesamlphp можно использовать для этой цели. Пользователь аутентифицируется у IDP, IdP создает утверждение SAML (например, подписанный XML-документ с информацией о пользователе), которое отправляется поставщику услуг (UAA). Затем поставщик услуг просматривает утверждение, чтобы определить, кто является пользователем. UAA поддерживает входы SAML. Прошло некоторое время с тех пор, как я настроил его таким образом, но я помню, что вы запускаете войну «входа» отдельно от остальной части UAA, и война входа использует API для общения с UAA. Вам также необходимо настроить доверительные отношения SAML между ssp и войной входа в систему UAA. Это нетрудно сделать, если вы знакомы с SAML. Если вы этого не сделаете, может быть трудно правильно собрать все части.

Пользовательское приложение для входа. Я думаю, что проще создать собственное приложение для входа, которое вызывает вашу службу аутентификации и API-интерфейс UAA. UAA предоставляет пример приложения и документация

25.02.2016
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]