LDAP(경량 디렉토리 액세스 프로토콜
LDAP는 계층적 디렉터리의 정보를 저장하고 쿼리하는 데 사용되는 표준 TCP/IP 스택 프로토콜입니다. 이는 리소스 집약적인 X.500 디렉터리 서비스 프로토콜의 대안입니다. SSO 인증 및 저장을 위해 LDAP가 자주 사용됩니다. 표준에 따라 LDAP는 암호화되지 않은 통신에는 TCP 포트 389를 사용하고 암호화된 채널에서는 TLS 포트 636을 사용합니다.
LDAP는 어떻게 작동하나요?
- 클라이언트는 전용 TCP 포트를 통해 LDAP 세션을 시작합니다.
- (선택사항) 세션 옵션 값을 읽고 수정합니다.
- 바인딩 기능 중 하나를 사용하여 LDAP 서버에 대한 연결을 설정하거나 권한이 있는 인증된 클라이언트로 서버에 명시적으로 바인딩합니다.
- 이메일 서버에 쿼리를 제출하거나 프린터에 연결하세요. 서버는 쿼리를 수신하고 해당 정보를 사용자에게 반환합니다.
- 완료 후 LDAP 서버 연결을 종료하세요.
LDAP는 대부분의 최신 http 기반 프로토콜과 달리 디렉터리 서버와 통신할 때 며칠 동안 지속될 수 있는 지속적인 연결을 사용합니다.
LDAP 사용의 장점
- 계속 진화하는 성숙한 프로토콜입니다. 이는 대부분의 대기업의 중요한 구성 요소이므로 프로토콜의 개정판을 유지하고 표준을 업데이트해야 합니다.
- LDAP는 X.500 프로토콜의 경량 버전이지만 다른 최신 프로토콜에 비해 매우 가볍습니다.
- LDAP는 안전하며 사용자 이름, 비밀번호 및 기타 민감한 정보를 저장하는 데 자주 사용됩니다. 그러나 보안은 구현에 따라 달라집니다. 이 프로토콜을 채택할 때는 다음과 같은 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.
- 접근통제 정책을 수립합니다.
- 디렉터리 데이터의 여러 복사본을 유지 관리합니다.
- 비밀번호 등 민감한 정보를 암호화합니다.
LDAP의 구성요소
속성: LDAP 시스템의 데이터는 속성이라는 키-값 쌍에 저장됩니다. 콜론과 공백을 사용하여 이름과 값을 구분하여 속성 값을 설정할 수 있습니다. 예:
메일: johndoe@gmail.com
설정하지 않고 속성과 해당 데이터를 참조하려면 등호를 사용하세요. 예:
mail=johndoe@gmail.com
가장 일반적으로 사용되는 속성은 다음과 같습니다.
- ou: 조직 단위
- _dn_: 고유 이름
- cn: 일반명
- 설명
- dc: 도메인 구성 요소
- givenName: 이름
- 메일 : 이메일주소
- sn: 성
항목: 항목은 무언가와 연관되거나 설명하는 속성의 모음입니다. 항목은 시스템의 사용자일 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 행으로 생각하세요. 각 항목은 다음으로 구성됩니다:
- 고유 이름(DIT 계층 구조의 특정 항목을 고유하게 식별합니다
- 속성 모음(항목에 대한 데이터 보유)
- 개체 클래스 모음(항목이 어떤 종류의 개체를 나타내는지 나타냄(예: 장치나 사람에 대한 정보))
dn: ou=Users,dc=example,dc=com,uid=jd001 objectClass: EntUsers cn: Jane Doe sn: Doe mail: jdoe@example.com uid: jd001
검색 필터: 특정 종류의 정보가 포함된 항목을 식별하기 위한 기준을 정의하는 데 사용됩니다.
LDAP URL: 이 URL에는 디렉터리 서버나 검색 기준을 참조할 수 있는 다양한 정보가 포함되어 있습니다.
LDAP의 기본 운영자
- 추가: 디렉토리에 새 항목을 삽입합니다.
- 수정: 기존 디렉토리 항목을 변경합니다.
- 바인딩: LDAP 클라이언트를 인증하고 서버에 연결합니다.
- 삭제: 디렉토리 항목을 제거합니다.
LDAP는 Microsoft의 Active Directory와 OpenLDAP 및 Red Hat Directory Server와 같은 기타 디렉토리 서버에서 사용됩니다. 기업 내에서 LDAP를 설정하려면 디렉토리 서버, 다양한 권한을 가진 사용자, 쿼리할 수 있는 디렉토리 데이터 및 LDAP 클라이언트 애플리케이션이 필요합니다.
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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
