Cloud Design Pattern - Federated Identity Pattern(联合身份模式)

本文探讨了在微服务架构下如何通过Owin OAuth2认证与授权中间件实现API请求的认证,以及该模式在企业级应用中的优势与应用场景。重点介绍了如何采用独立的用户认证与授权服务来解决多应用系统间用户身份统一的问题,并提供了相关阅读资源以供深入学习。

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1.前言

传统应用通常都是多个模块运行在一个进程中,而随着云计算架构的不断演化,应用程序的各个模块以微服务的架构运行在多个进程中运行.最常见的就是ASP.NET WebApi,以WebApi构建的服务可以支持PC端,手机端,PAD端及其他任意形式的数据访问请求,那么api请求的认证如何来做呢?

ASP.NET 推出了基于OWIN的OAuth2认证与授权中间件,把认证与授权抽象成一个独立的服务,这样的服务可以成为一个独立的认证中心,对于第三方接入有很好的扩展性,非常有利于构建高扩展性的应用.这样的服务其实是可以管理多个应用的用户、角色、授权、认证的,也就是这里讲到的联合身份模式的实践.

关于ASP.NET中如何打造基于OWIN的OWIN OAuth2.0 Authorization Server,请参考:http://www.asp.net/aspnet/overview/owin-and-katana/owin-oauth-20-authorization-server

2.概念

在大中型企业中,通常有多个员工应用系统,如果每个系统都需要用户使用用户名和密码登录,用户很容易由于忘记密码,而无法登录系统,重置密码会造成较多的工作量.当员工离职的时候也需要逐一删除相关信息.每个系统都去维护人员,角色信息既会增加工作量,也会造成管理上的难度.

3.解决方案

正如在前言中所描述的那样,采用独立的用户认证与授权服务.

关于何时使用这种模式,官方说法如下:

This pattern is ideally suited for a range of scenarios, such as:

  • Single sign on in the enterprise. In this scenario you need to authenticate employees for corporate applications that are hosted in the cloud outside the corporate security boundary, without requiring them to sign on every time they visit an application. The user experience is the same as when using on-premises applications where they are initially authenticated when signing on to a corporate network, and from then on have access to all relevant applications without needing to sign on again.
  • Federated identity with multiple partners. In this scenario you need to authenticate both corporate employees and business partners who do not have accounts in the corporate directory. This is common in business-to-business (B2B) applications, applications that integrate with third party services, and where companies with disparate IT systems have merged or share resources.
  • Federated identity in SaaS applications. In this scenario independent software vendors (ISVs) provide a ready to use service for multiple clients or tenants. Each tenant will want to authenticate using a suitable identity provider. For example, business users will want to us their corporate credentials, while consumers and clients of the tenant may want to use their social identity credentials.

This pattern might not be suitable in the following situations:

  • All users of the application can be authenticated by one identity provider, and there is no requirement to authenticate using any other identity provider. This is typical in business applications that use only a corporate directory for authentication, and access to this directory is available in the application directly, by using a VPN, or (in a cloud-hosted scenario) through a virtual network connection between the on-premises directory and the application.
  • The application was originally built using a different authentication mechanism, perhaps with custom user stores, or does not have the capability to handle the negotiation standards used by claims-based technologies. Retrofitting claims-based authentication and access control into existing applications can be complex, and may not be cost effective.
4.示例

运行在云端的多租户应用中,我们就可以采用这种模式去完成租户与云端应用的用户,授权之间的映射.

5.相关阅读

关于这种模式的实现有很多种方式,相面的一些相关阅读可以帮助我们更好地了解这种模式.

For more information on the federated authentication technologies you can use in Azure applications, see the following:

For comprehensive information about claims-based identity and federated authentication see:



<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何卸载或删除TensorFlow Federated(tensorflow-federated)这个Python包。用户可能已经安装了它,但现在想要移除,可能因为需要清理环境、解决依赖冲突,或者不再使用这个库了。 首先,我应该回忆Python中卸载包的一般方法。通常,使用pip可以安装和卸载包。pip uninstall命令是最直接的,比如`pip uninstall package-name`。但用户可能已经用不同的方式安装了tensorflow-federated,比如通过源码安装或者使用特定的版本,这时候可能需要额外的步骤。 接下来,我需要考虑TensorFlow Federated(TFF)的特殊性。根据我的了解,TFF可能依赖于特定版本的TensorFlow和其他库,用户可能在安装时使用了特定的源,比如从GitHub安装,或者通过PyPI安装。这时候,如果直接用pip uninstall可能有效,但如果安装方式不同,可能需要其他方法。 然后,我需要验证标准的卸载步骤。首先,建议用户运行`pip uninstall tensorflow-federated`。这会触发pip的卸载流程,删除相关的文件和包。但有时候,如果包被其他包依赖,或者安装时有权限问题,可能会遇到错误。这时候可能需要加上`--yes`选项自动确认,或者使用sudo(在Linux/macOS上)来提升权限,不过要注意虚拟环境是否需要。 如果用户是通过源码安装的,比如从GitHub克隆仓库并用`pip install .`安装,那么pip uninstall可能仍然有效,但可能需要确保卸载时的环境与安装时一致。这时候可能需要重新进入那个环境,或者手动删除相关文件,但手动删除风险较高,不推荐。 另外,用户可能使用了虚拟环境。如果是的话,卸载时确保激活了正确的环境。例如,在conda环境中,如果使用conda安装的,可能需要用conda uninstall,但通常pip安装的包也可以用pip卸载。但需要注意,有时混用conda和pip可能导致环境问题,所以最好保持一致性。 还有一种情况是,用户可能同时安装了多个版本的Python,导致pip指向错误的Python环境。这时候需要确认用户使用的pip是否正确,可以通过`pip --version`查看路径,或者使用`python -m pip uninstall tensorflow-federated`来明确指定Python版本。 此外,可能需要检查依赖项。卸载TFF后,相关的依赖包可能仍然存在,但通常pip不会自动移除这些依赖。如果用户想彻底清理,可能需要手动检查并移除不再需要的包,但需要谨慎操作,以免影响其他项目。 用户的问题中还提到参考引用[1]是关于Python的格式字符串,这可能与当前问题无关,可能用户误引用了,或者有其他上下文。但根据问题本身,可以忽略这个引用,专注于卸载步骤。 最后,应该提醒用户在卸载后验证是否成功,可以尝试导入tensorflow_federated,如果出现ModuleNotFoundError,说明卸载成功。否则,可能需要进一步排查。 总结步骤应该是: 1. 使用pip卸载:`pip uninstall tensorflow-federated` 2. 处理可能的权限问题,如使用sudo或在虚拟环境中操作 3. 验证卸载结果 4. 处理特殊情况,如源码安装或依赖问题 同时,用户可能想知道如何彻底清除残留文件,或者如何处理卸载后的依赖项,因此相关问题可以涉及这些方面。</think>要卸载或删除Python中的`tensorflow-federated`库,可以按照以下步骤操作: --- ### **步骤1:使用pip卸载** 在终端或命令行中执行以下命令: ```bash pip uninstall tensorflow-federated ``` 系统会提示确认卸载,输入 `y` 并按回车键完成操作。 如果希望跳过确认步骤(例如在脚本中自动执行),可以添加 `--yes` 参数: ```bash pip uninstall tensorflow-federated --yes ``` --- ### **步骤2:处理特殊情况** - **虚拟环境**:如果安装时使用了虚拟环境(如`venv`或`conda`),需先激活对应环境再执行卸载命令。 ```bash # 对于conda环境 conda activate your_env_name pip uninstall tensorflow-federated ``` - **权限问题**:如果安装时使用了管理员权限,卸载时可能需要添加 `sudo`(仅限Linux/macOS): ```bash sudo pip uninstall tensorflow-federated ``` - **多Python版本**:若系统有多个Python版本(如Python 3.8和3.9),需明确指定版本: ```bash python3.9 -m pip uninstall tensorflow-federated ``` --- ### **步骤3:验证卸载** 尝试导入库以确认是否成功卸载: ```python import tensorflow_federated ``` 如果出现 `ModuleNotFoundError`,则表明已成功卸载。 --- ### **补充说明** - **源码安装的卸载**:如果通过源码安装(例如从GitHub克隆后运行 `pip install .`),仍需使用 `pip uninstall tensorflow-federated` 完成卸载。 - **依赖项清理**:`tensorflow-federated`的依赖包(如TensorFlow)不会被自动移除。如需清理,需手动卸载相关包。 ---
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