Server-U FTP与AD完美集成方案详解

简介:

最近老大给了咱一个任务,那就是把公司的文件服务器、FTP服务器、邮件服务器进行迁移并作相应的整合。登陆后台查看了,公司目前正在使用的方案。FTP服务器使用的是Server-u FTP,验证方式选择的windows身份验证。文件服务器使用的windows本身自带的NTFS权限进行分配的,而邮件服务器使用的是IBM的domino。

既然知道了现在使用的方案以及相关的软件,那就整合呗。参考了下Server-U FTP最新版是支持AD方式与LDAP方式验证的,同时也发现domino也是支持AD的,不过听说配置很复杂。有关AD与domino的集成,我会在下一篇文章中进行讲解的。这次我们只进行AD与Server-U FTP的讲解。

要进行Server-U与AD的集成,对我们有以下几点要求:

1、 对必须Server-U非常熟悉,能熟练的进行对Server-U进行各项配置。

2、 对AD必须非常熟悉,能独立的安装、配置、操作AD。

3、 对NTFS的权限配置要知道,并且能按照要求进行相关的配置。

我们以下的全部试验是在服务器windows server 2003 企业版下进行的,IP为192.168.128.133,客户端为XP,IP为192.168.128.134。

clip_image001

clip_image002

首先、我们要安装并配置好AD,有关AD的安装及配置各位可以去百度或者google中去搜搜吧,在这我就不做多余的讲解了。

clip_image003

clip_image004

以上是AD正确配置的相关显示信息,这样配置完毕后我们要建立相应的组织单位。其中组织单位的名称一定不能是中文,这个千万要记着,要不然在与Server-U进行集成后FTP是无法登陆的。

clip_image005

在此我们新建一个组织单位,截图如下:

clip_image006

然后,我们在“erxian”和“ceshi”这两个组织下分别新建一个用户“erxian1”和“ceshi1”:

clip_image007

clip_image008

AD中的相关配置就完成了,下面主要是进行Server-U中的配置。

安装完成Server-U后,会提示你新建一个域(PS:此域与AD中域是不同的),如下图:

clip_image009

按照提示进行填写在,完成后会再次提示你新建用户,如下图示:

clip_image010

此时我们点击“否”,然后去控制面板,找到“用户”选项下的“配置windows身份验证设置”:

clip_image011

在弹出的窗口中,点击“启用windows验证”即可,如下图:

clip_image012

然后在弹出的窗口中填写,AD的域名即可,如下图:

clip_image013

保存完毕后,点击“配置OU群组”,在弹出的窗口中填写与AD组织单位结构相同的名称如下图:

clip_image014

其中在配置此项过程中,我们可以建立相应的访问目录,及相应目录访问的权限:

clip_image015

clip_image016

clip_image017

其中群组的“根目录”必须进行设置,而“目录访问”可以不设置。好了,以上设置完毕后。我们开始对FTP的相关访问目录进行设置了。我们现在的FTP根目录是 C:\testFTP,其中该目录下还有其他几个目录。如下图:

clip_image018

其中“testFTP”目录的NTFS权限是:

clip_image019

普通域用户是读取和查看的权限

clip_image018[1]

目录“测试部”、“二线部”属于各自的组织单位的成员都能进行各自目录的全部权限。如下图:

clip_image020

也许你会问,此图中怎么没有看到单独的用户访问权限呢?那是因为图中的“二线部”是一个组,这个就是AD中的一个组了。上图中权限是只要是AD的二线部组中的所有成员都可以对目录“二线部”进行相关的操作。

clip_image021

我们为什么要这样操作呢?主要是为了以后我们,操作的方便。如果新来一位人员,我们只需要添加一个新的账户,然后把他添加到该组中就可以了。以后他的权限,我们就不需要配置了。

好了以上终于配置完毕了,我们现在登陆客户端进行相关的测试吧。

本文转自easy80851CTO博客,原文链接: ,如需转载请自行联系原作者

clip_image023

通过以上截图,我们可以知道现在“erxian1”用户,已经可以登陆FTP,同时还可以在“二线部”此目录下新建文件夹。那么我们此时切换到“测试部”目录下看看能不能进去。

clip_image024

可以看到提示没有权限访问。那就说明我们的目的达到了,通过Server-U提供FTP服务,由AD来提供账户,由NTFS进行权限的设置。

PS:其实还有一个问题,那就是,Server-U和NTFS都可以设置权限,那么最后的权限到底是如何的呢?

这个问题,经过我测试最后的权限是叠加的……

本文出自 “烂泥行天下” 博客,转载请与作者联系!


















本文转自easy80851CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/68240021/1976673 ,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
面向能效和低延迟的语音控制智能家居:离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
本文提出一种面向能效与低延迟的离线语音控制智能家居方案,通过将关键词识别(KWS)集成至终端设备,结合去中心化Mesh网络与CoAP协议,实现本地化语音处理。相较云端方案,系统能耗降低98%,延迟减少75%以上,显著提升响应速度与能源效率,为绿色智能家居提供可行路径。(236字)
251 17
面向能效和低延迟的语音控制智能家居:离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
编解码 算法 vr&ar
244 0
|
3月前
|
自然语言处理 负载均衡 算法
推理速度提升300%:LLaMA4-MoE的FlashAttention-2集成与量化部署方案
本文详解LLaMA4-MoE模型架构与实现全流程,涵盖语料预处理、MoE核心技术、模型搭建、训练优化及推理策略,并提供完整代码与技术文档,助你掌握大模型MoE技术原理与落地实践。
282 6
|
4月前
|
缓存 人工智能 监控
MCP资源管理深度实践:动态数据源集成方案
作为一名深耕AI技术领域多年的开发者,我见证了从传统API集成到现代化协议标准的演进历程。今天要和大家分享的MCP(Model Context Protocol)资源管理实践,是我在实际项目中积累的宝贵经验。MCP作为Anthropic推出的革命性AI连接标准,其资源管理机制为我们提供了前所未有的灵活性和扩展性。在过去的几个月里,我深度参与了多个企业级MCP项目的架构设计和实施,从最初的概念验证到生产环境的大规模部署,每一个环节都让我对MCP资源管理有了更深刻的理解。本文将从资源生命周期管理的角度出发,详细探讨文件系统、数据库、API等多种数据源的适配策略,深入分析实时数据更新与缓存的最佳实践
176 0
|
4月前
|
人工智能 安全 API
MCP vs 传统集成方案:REST API、GraphQL、gRPC的终极对比
作为一名长期关注AI技术发展的博主摘星,我深刻感受到了当前AI应用集成领域正在经历的巨大变革。随着Anthropic推出的Model Context Protocol(MCP,模型上下文协议)逐渐成熟,我们不得不重新审视传统的系统集成方案。在过去的几年中,REST API凭借其简单易用的特性成为了Web服务的标准选择,GraphQL以其灵活的数据查询能力赢得了前端开发者的青睐,而gRPC则以其高性能的特点在微服务架构中占据了重要地位。然而,当我们将视角转向AI应用场景时,这些传统方案都暴露出了一些局限性:REST API的静态接口设计难以适应AI模型的动态需求,GraphQL的复杂查询机制在处
357 0
MCP vs 传统集成方案:REST API、GraphQL、gRPC的终极对比
|
4月前
|
JSON API 开发者
Django集成Swagger全指南:两种实用方案详解
本文介绍了在 Django 项目中集成 Swagger 的两种主流方案 —— drf-yasg 和 drf-spectacular,涵盖安装配置、效果展示及高级用法,助力开发者高效构建交互式 API 文档系统,提升前后端协作效率。
222 5
|
5月前
|
存储 Kubernetes 监控
Docker与Kubernetes集成挑战及方案
面对这些挑战,并不存在一键解决方案。如同搭建灌溉系统需要考虑多种因素,集成Docker与Kubernetes也需要深思熟虑的规划、相当的技术知识和不断的调试。只有这样,才能建立起一个稳定、健康、高效的Docker-Kubernetes生态,让你的应用像花园中的植物一样繁荣生长。
278 63
|
8月前
|
人工智能 BI API
Dify-Plus:企业级AI管理核弹!开源方案吊打SaaS,额度+密钥+鉴权系统全面集成
Dify-Plus 是基于 Dify 二次开发的企业级增强版项目,新增用户额度、密钥管理、Web 登录鉴权等功能,优化权限管理,适合企业场景使用。
1257 3
Dify-Plus:企业级AI管理核弹!开源方案吊打SaaS,额度+密钥+鉴权系统全面集成
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
企业级API集成方案:基于阿里云函数计算调用DeepSeek全解析
DeepSeek R1 是一款先进的大规模深度学习模型,专为自然语言处理等复杂任务设计。它具备高效的架构、强大的泛化能力和优化的参数管理,适用于文本生成、智能问答、代码生成和数据分析等领域。阿里云平台提供了高性能计算资源、合规与数据安全、低延迟覆盖和成本效益等优势,支持用户便捷部署和调用 DeepSeek R1 模型,确保快速响应和稳定服务。通过阿里云百炼模型服务,用户可以轻松体验满血版 DeepSeek R1,并享受免费试用和灵活的API调用方式。
602 12
|
11月前
|
DataWorks 数据挖掘 大数据
方案实践测评 | DataWorks集成Hologres构建一站式高性能的OLAP数据分析
DataWorks在任务开发便捷性、任务运行速度、产品使用门槛等方面都表现出色。在数据处理场景方面仍有改进和扩展的空间,通过引入更多的智能技术、扩展数据源支持、优化任务调度和可视化功能以及提升团队协作效率,DataWorks将能够为企业提供更全面、更高效的数据处理解决方案。