Jadual Kandungan
Objektif
Ikhtisar Komponen
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menggunakan Identiti Terurus untuk Komunikasi Silang Perkhidmatan Selamat dalam Azure

Menggunakan Identiti Terurus untuk Komunikasi Silang Perkhidmatan Selamat dalam Azure

Dec 23, 2024 am 12:40 AM

Identiti terurus adalah penting untuk komunikasi silang perkhidmatan yang selamat dalam Azure. Mereka menghapuskan keperluan untuk mengurus rahsia, kunci atau rentetan sambungan, membolehkan penyepaduan lancar komponen aplikasi. Dalam blog ini, saya akan menunjukkan cara menyambungkan Pangkalan Data Azure SQL kepada bahagian belakang Python yang dijalankan pada Azure App Service menggunakan identiti terurus.


Perpustakaan Pengesahan Microsoft

Untuk menyambung ke perkhidmatan Azure menggunakan identiti Entra, anda memerlukan Perpustakaan Pengesahan Microsoft (MSAL). Dalam contoh ini saya menggunakan perpustakaan Python, tetapi jangan risau, MSAL wujud untuk setiap bahasa pengaturcaraan utama.

import msal
Salin selepas log masuk

Berikut ialah fungsi mudah untuk menyambung ke Pangkalan Data SQL Azure:

def get_db_connection():
    connection_string = f'DRIVER={{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER={server}.database.windows.net;PORT=1433;DATABASE={database};Authentication=ActiveDirectoryMsi'
    return pyodbc.connect(connection_string)
Salin selepas log masuk

Dengan adanya prasyarat ini, anda boleh mewujudkan sambungan pangkalan data dalam kod anda dan melaksanakan pertanyaan, semuanya tanpa mengendalikan rahsia atau rentetan sambungan.


Demo Python Backend

Untuk demonstrasi, saya mencipta Python Flask API mudah yang mengembalikan data pekerja seperti nama, jawatan dan gaji. Perhatikan bagaimana fungsi get_db_connection() digunakan untuk membuka sambungan pangkalan data dan menanyakan data.

def get_employees():
    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT ID, Name, Position, Salary FROM Employees')
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()

    # Convert data to a list of dictionaries.
    employees = []
    for row in rows:
        employees.append({
            'ID': row.ID,
            'Name': row.Name,
            'Position': row.Position,
            'Salary': row.Salary
        })

    return jsonify(employees)

Salin selepas log masuk

Pendekatan mudah ini memastikan bahagian belakang anda berinteraksi dengan selamat dengan pangkalan data menggunakan identiti terurus.


Dockerfile

Jika anda menggunakan aplikasi anda dalam bekas Docker, berikut ialah Fail Docker untuk memasang Pemacu ODBC untuk Pelayan SQL:

FROM python:3.13-slim

COPY . /app
WORKDIR /app

# Install Microsoft ODBC Driver 17 for SQL Server and dependencies
RUN apt-get update \
 && apt-get install -y gnupg curl apt-transport-https \
 && curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | tee /etc/apt/trusted.gpg.d/microsoft.asc \
 && echo "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/debian/11/prod bullseye main" | tee /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list \
 && apt-get update \
 && ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql17 unixodbc-dev \
 && apt-get install -y build-essential \
 && apt-get clean -y

# Install Python dependencies
RUN pip install -r requirements.txt

EXPOSE 80

CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:80", "app:app"]

Salin selepas log masuk

Persediaan ini memastikan bekas anda bersedia untuk menyambung dengan selamat ke Azure SQL.


SQL Server dan Deployment Pangkalan Data

Apabila menggunakan pelayan SQL Azure, konfigurasikan Azure AD Only Authentication. Ini adalah keperluan untuk identiti terurus. Di bawah ialah templat Bicep yang digunakan untuk menggunakan pelayan SQL dan pangkalan data:

resource sqlServer 'Microsoft.Sql/servers@2023-08-01-preview' = {
  name: serverName
  location: location
  tags: {
    workload: 'Sample Backend with SQL Database'
    topic: 'SQL Server'
    environment: 'Production'
  }
  properties: {
    minimalTlsVersion: '1.2'
    administrators: {
      administratorType: 'ActiveDirectory'
      login: sqlAdminName
      sid: sqlAdminObjectId
      tenantId: tenantId
      principalType: principalType
      azureADOnlyAuthentication: azureADOnlyAuthentication
    }
  }
}

resource sqlDB 'Microsoft.Sql/servers/databases@2023-08-01-preview' = {
  parent: sqlServer
  name: sqlDBName
  location: location
  sku: {
    name: sqlDBSkuName
    tier: sqlDBSkuTier
    capacity: capacity
  }
}
Salin selepas log masuk

Templat ini memastikan pangkalan data dikonfigurasikan dengan selamat dan sedia untuk digunakan.


Memberi Peranan Pangkalan Data kepada Identiti Terurus

Untuk membolehkan Perkhidmatan Apl anda mengakses pangkalan data tanpa rahsia, tetapkan peranan pangkalan data yang diperlukan kepada identiti terurus. Anda tidak boleh melakukan langkah ini dengan Bicep atau Terraform. Cipta skrip tersuai atau akses pangkalan data melalui Portal Azure.

CREATE USER [<displayname-of-appservice>] FROM EXTERNAL PROVIDER;
ALTER ROLE db_datareader ADD MEMBER [<displayname-of-appservice>];
ALTER ROLE db_datawriter ADD MEMBER [<displayname-of-appservice>];
ALTER ROLE db_ddladmin ADD MEMBER [<displayname-of-appservice>];
GO
Salin selepas log masuk

Peranan ini membolehkan identiti terurus melaksanakan operasi membaca, menulis dan mengubah skema mengikut keperluan.


Templat Awam di GitHub

Untuk kod lengkap, termasuk penyepaduan CI/CD, lihat templat awam di GitHub. Repositori ini mengandungi semua yang anda perlukan untuk meniru persediaan yang diterangkan dalam blog ini.

Using Managed Identities for Secure Cross-Service Communication in Azure Latzox / quickstart-backend-with-sql-database

Persekitaran bahagian belakang yang ringan untuk menguji ciri aplikasi baharu. Ia termasuk segala-galanya daripada mengehos apl kepada mengurus kegigihan data dan menyepadukan CI/CD untuk ujian dan lelaran yang mudah.

Mula Pantas Belakang dengan Sambungan Pangkalan Data SQL

Kes penggunaan ini melibatkan penggunaan Perkhidmatan Aplikasi Azure dengan Pangkalan Data SQL Azure untuk menyediakan persekitaran bahagian belakang yang ringan untuk menguji ciri aplikasi baharu. Ia termasuk segala-galanya daripada mengehos apl kepada mengurus kegigihan data dan menyepadukan CI/CD untuk ujian dan lelaran yang mudah.

Objektif

  • Sediakan bahagian belakang web berskala dan selamat pada Azure untuk menguji ciri aplikasi baharu.
  • Automasikan penyediaan infrastruktur menggunakan Bicep.
  • Sepadukan penggunaan berterusan untuk aplikasi untuk ujian yang kerap dan kemas kini mudah.

Ikhtisar Komponen

  • Perkhidmatan Apl Azure - Sediakan API bahagian belakang yang mudah.
  • Pangkalan Data SQL Azure - Sediakan pangkalan data SQL untuk kegigihan.
  • Pendaftaran Bekas Azure (Pilihan) - Simpan imej bekas untuk versi (jika anda menggunakan versi bekas).
  • Integrasi Berterusan/Pengedaran Berterusan (CI/CD) - Automatikkan penggunaan menggunakan Tindakan GitHub.



Lihat di GitHub



Menggunakan identiti terurus memudahkan komunikasi silang perkhidmatan dan meningkatkan keselamatan dengan menghapuskan keperluan untuk rahsia. Pendekatan ini amat disyorkan untuk sesiapa sahaja yang membina aplikasi yang selamat dan boleh skala dalam Azure.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Identiti Terurus untuk Komunikasi Silang Perkhidmatan Selamat dalam Azure. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1675
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles