卓越User Profile管理工具应该包含的五个特征

简介:

在选择User Profile管理工具的过程中,VDI管理员应该从用户体验、多平台兼容性以及其他多个方面进行评估。

对于User Profile来说,IT管理员应该集中管理和交付用户Profile数据,如书签、浏览记录、桌面壁纸、文档、图片文件等等。

许多厂商都在其VDI工具中包含了内置的User Profile管理工具。如,Citrix提供了User Profile Management,而VMware则在Horizon Enterprise中包含了User Environment Manager。

即便如此,这些内置工具仍然不能满足企业在User Profile管理方面的所有需求。为了找到最佳的User Profile管理工具,企业可以从下面五个方面进行评估。

高质量的用户体验
User Profile能否高效交付对于积极的用户体验来说至关重要。如果由于Profile数据同步造成系统登录和注销时间过长,而用户只能坐在电脑前等待的话,那么无疑会让用户感到非常失望。如果用户需要使用Profile数据时却无法访问,就会阻碍用户完成任务,降低工作效率。

对于VDI用户来说,登陆系统可能是一件非常痛苦的事情,因为需要等待Profile数据加载完成。如果所有人同时登陆,那么问题将会更加严重,有可能导致启动风暴。

持久性用户(Persisting User)对桌面环境所进行的更改通常会在注销登陆时生效,这种情况也可能会影响用户的使用体验。因此,大多数主要的User Profile管理工具都允许用户自定义保存或不保存哪些profile数据。比如,AppiXoft Scense Live Profiles将整个Profile数据分割成许多小的组件,只在需要时——比如应用程序启动和关闭时——进行交付。

具备环境感知能力的个性化设定
用户的地理位置不断发生变化,因此他们希望Profile也能够随着自己位置的移动而自动进行相应调整。尽管位置和设备发生改变,他们还希望能够在一个相对熟悉的环境中进行工作。因此,大多数User Profile管理工具都提供了带有Profile可移植性的环境感知策略。

比如,AppSense Environment Manager提供的环境感知设定能够将Profile数据交付到任何位置或者设备。管理员可以基于用户所在位置或者接入方式来下发各种策略。登陆、注销、启动和关闭等操作都能够触发不同的动作。

VMware User Environment Manager提供的环境感知能力还能够在Profile配置和用户设备/地理位置之间建立映射关系。RES ONE Workspace的环境感知规则能够识别地理位置和连接类型等多种条件。Liquidware Labs ProfileUnity能够检测用户何时、从哪里以及如何进行登陆,之后相应地对资源访问进行控制。

多平台兼容和集成性
管理员必须考虑现在和未来将会使用的桌面类型,之后确保所选择的profile管理产品能够满足相应需求。

幸运的是,许多User Profile管理产品都能够适应现代混合网络的不断变化趋势以及多样性。比如,ProfileUnity能够支持各种Windows桌面或者服务器操作系统,以及多种平台类型,包括VDI和RDSH(Remote Desktop Session Host),还有流化和分层的应用程序模型。其还能够和活动目录进行集成,从域控制器直接获取用户账户信息。

Scense Live Profiles同时支持物理和虚拟桌面、终端服务器会话甚至是非托管的PC,不论其运行的是32位还是64位的Windows操作系统。这款产品还支持虚拟、流化以及安装在本地的应用程序。

即便是VMware User Environment Manager也能够支持物理和基于云的Windows桌面以及虚拟桌面。此外,User Environment Manager还支持非VMware环境,比如RDSH、Citrix XenDesktop和XenApp等。

可扩展性和高可用性
任何Profile管理产品在满足当前负载需求的同时,还应该能够按需满足增长需求。管理员也应该思考如何对当前产品进行提前规划,并且确保其可用性。

管理员对User Profile管理产品进行评估时,不能被市场宣传炒作所迷惑,一定要了解产品的详细信息。比如,Liquidware Labs宣称ProfileUnity能够通过扩展支持数千名用户,一些报告甚至表示管理员能够通过单独界面管理多达10000个profile。而VMware更进一步,甚至承诺其User Environment Manager能够支持多达100000个用户。

高可用性同样非常重要。比如,Scense Live Profiles支持离线模式,在这种模式下本地缓存能够存储User Profile数据直到其和中央服务器再次同步数据。

低管理开销
不论Profile管理工具宣称能够实现哪些功能,管理员都应该提前了解部署这种方案以及管理User Profile需要占用多少资源。一款产品在提供多种特性的同时,也会增加系统复杂度并且提升管理成本。

Citrix User Profile Management和VMware User Environment Manager所具有的最大额外优势在于它们被内置于相应的VDI产品中,因此管理员不需要额外部署和配置第三方产品。

此外,在评估系统复杂度和管理成本的过程,管理员还应该考虑到现有系统状况以及内部团队的专业水平。此外,还应该确定厂商所提供的技术支持类型以及这种支持在未来能够提供哪些帮助。

管理员还应该确定是否需要额外的后台系统,如果需要,那么这些系统是什么。比如,也许需要创建和维护一个单独的数据库来存储User Profile数据。

管理员应该确保分析所有产品特性以及相关流程,只有当深入理解产品工作原理之后,才能够顺利部署和维护系统。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
存储 Web App开发 安全
mitmproxy安装与配置
mitmproxy是一个免费的开源交互式的HTTPS代理工具。它类似于其他抓包工具如WireShark和Fiddler,支持抓取HTTP和HTTPS协议的数据包,并可以通过控制台形式进行操作。mitmproxy具有两个非常有用的组件:mitmdump和mitmweb。mitmdump是mitmproxy的命令行接口,可以直接抓取请求数据,而mitmweb是一个web程序,可以清楚地观察mitmproxy抓取的请求数据。
1097 3
mitmproxy安装与配置
|
Linux 网络安全
Linux 服务器的21/22端口被禁止,如何解决?
22端口作为远程登录服务器的知名端口,如果22端口暴露在互联网必然会引起攻击。
1436 0
|
6月前
|
缓存 JavaScript 开发者
鸿蒙5开发宝藏案例分享---长列表性能优化解析
鸿蒙长列表性能优化全揭秘!通过五大实战技巧(LazyForEach懒加载、cachedCount缓存、Prefetcher动态预加载、@Reusable组件复用及布局优化),有效解决卡顿、白块和高内存问题。万条数据测试显示,首屏加载提速77%,滑动零丢帧,内存占用降低86%。针对不同数据量场景提供避坑指南,助你开发流畅的HarmonyOS应用!
|
11月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【深入了解MySQL】优化查询性能与数据库设计的深度总结
本文详细介绍了MySQL查询优化和数据库设计技巧,涵盖基础优化、高级技巧及性能监控。
1892 1
|
JSON API 开发工具
淘宝实时 API 接口丨淘宝商品详情接口(Taobao.item_get)
淘宝商品详情接口(Taobao.item_get)允许开发者获取商品的详细信息,包括基本信息、描述、卖家资料、图片、属性及销售情况等。开发者需注册账号、创建应用并获取API密钥,通过构建请求获取JSON格式数据,注意遵守平台规则,合理使用接口,确保数据准确性和时效性。
1151 9
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AIGC最近很火,给大家推荐一个已经有1000位开发者使用的中文aigc开源模型,包括ai画图、ai聊天
作为2022年以来AI圈最大的趋势,AIGC意味着,AI进军到了此前被视为“人类独占”的领域,如艺术表达、科学发现。
2309 0
AIGC最近很火,给大家推荐一个已经有1000位开发者使用的中文aigc开源模型,包括ai画图、ai聊天
|
数据可视化 安全 数据挖掘
streamlit (python构建web)之环境搭建
在微信订阅号中发现了一篇关于Streamlit的文章,激发了我的兴趣。Streamlit是一款专为数据科学家设计的开源Python库,能迅速将数据分析脚本转变为功能完备的Web应用。它简化了开发流程,支持轻松添加交互组件及动态展示图表、图像等,非常适合开发安全扫描工具。Streamlit基于Jupyter Notebook原理,通过Python脚本创建可视化和交互式的Web应用,易于部署分享。安装方法多样,可通过`pip install streamlit`快速安装,或通过Anaconda环境管理依赖。启动示例应用只需运行简单命令,即可体验自带的动画、绘图和数据展示等功能。
1445 1
streamlit (python构建web)之环境搭建
|
存储 数据处理 C语言
NumPy 通用函数(ufunc):高性能数组运算的利器
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算,支持向量化操作和广播机制,能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度,避免低效的循环,并允许自定义函数以满足特定需求。例如,ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc,可检查其类型是否为`numpy.ufunc`。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。
349 0
|
Shell 开发工具 Android开发
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的模型融合技术
在机器学习领域,模型融合技术已成为提升预测准确性和增强模型泛化能力的关键手段。本文将深入探讨模型融合的理论基础、实现策略以及实际应用案例,旨在为读者提供一套系统的理解和实践指导。通过分析不同类型的融合方法,包括简易模型平均、加权平均、Stacking、Bagging和Boosting等,文章揭示了模型融合如何有效整合多个模型的信息,减少过拟合风险,以及提高对未知数据的适应能力。