17、OpenShift安全:用户、身份与访问控制全解析

OpenShift安全:用户、身份与访问控制全解析

1. 用户与身份

在OpenShift中,用户是指能够向OpenShift API发出请求以访问资源并执行操作的人。通常,用户是在外部身份提供者中创建的,常见的如轻量级目录访问协议(LDAP)或Active Directory等企业身份管理解决方案。

为了支持多个身份提供者,OpenShift引入了身份的概念,它作为用户和身份提供者之间的桥梁。默认情况下,首次登录时会创建新的用户和身份。用户与身份的映射方式有以下四种:
| 方法 | 描述 |
| ---- | ---- |
| claim | 如果同名用户已存在且已映射到其他身份,则创建新身份和登录将失败。适用于在用户名相同时,需要明确区分不同提供者提供的身份的情况,例如从一种认证方案过渡到另一种认证方案。 |
| add | 如果同名用户已存在且已映射到其他身份,则会创建一个映射到该用户的新身份。适用于为具有各自身份管理解决方案的不同组织实体的用户提供方便的认证机制。 |
| lookup | OpenShift会查找现有的用户、身份和映射,但不会创建任何新的实体,因此这些实体必须在用户登录之前就已存在。 |
| generate | 如果同名用户已存在且已映射到其他身份,则会生成一个映射到该身份的新用户。 |

下面通过具体操作来演示这些映射方法:
1. 登录操作 :在浏览器中访问 https://172.24.0.11:8443 ,会看到登录页面,可选择可用的身份提供者。使用LDAP身份提供者,以用户名 alice

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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