用户配置文件同步服务备注

本文提供了解决SharePointServer2010配置文件同步服务无法启动的方法,包括服务器场帐户加入administrators组、重新启动SharePoint定时服务以及解决与SQL数据库连接相关的错误。

 

参考:

排查用户配置文件同步服务启动问题 (SharePoint Server 2010)http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/gg750257.aspx#farmAcct

排查配置文件同步配置问题 (SharePoint Server 2010)http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/gg750254.aspx#alert

 

1.症状描述:用户配置文件同步服务无法启动,日志无报错

解决:服务器场帐户必须服务本地administrators组权限,否则无法启动;加入administrators组后记得重新启动 SharePoint 2010 定时服务;

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2.Event ID 22, 234,此错误可以忽略

The Forefront Identity Manager Service cannot connect to the SQL Database Server.

The SQL Server could not be contacted. The connection failure may be due to a network failure, firewall configuration error, or other connection issue. Additionally, the SQL Server connection information could be configured incorrectly.

 

ILM Certificate could not be created: Cert step 2 could not be created: C:\Program Files\Microsoft Office Servers\14.0\Tools\MakeCert.exe -pe -sr LocalMachine -ss My -a sha1 -n CN="ForefrontIdentityManager" -sky exchange -pe -in "ForefrontIdentityManager" -ir localmachine -is root

参考:SharePoint 2010 - Event ID 22, 234 and multiple ForeFront certificates

http://blogs.technet.com/b/steve_chen/archive/2011/01/25/sharepoint-2010-event-id-22-234-and-multiple-forefront-certificates.aspx

http://support.microsoft.com/kb/2498715

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解决:

删除Forefront identity manager serviceForefront Identity manager synchronization service下的所有过期无效证书

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转载于:https://www.cnblogs.com/ruijian/archive/2011/12/27/2303511.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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