推荐:使用Microsoft Azure Lighthouse进行高效跨租户管理
2024-05-23 07:45:17作者:宣利权Counsellor
项目介绍
Microsoft Azure Lighthouse 是一个强大的工具集,专为实现大规模的跨租户管理而设计。这个平台允许您在一个单一的视角下查看和管理多个客户账户。只需登录Azure,就能一览所有通过Azure Lighthouse管理的客户资源。了解更多详情,请访问官方网站。
本项目仓库中包含了若干示例模板,旨在帮助您利用Azure Resource Manager配置【Azure委托资源管理】,以及设置对客户环境的监控和管理功能。提供了一键部署到Azure的功能,让您轻松上手。
项目技术分析
Azure Lighthouse的核心在于其委托资源管理特性,它允许服务提供商(如MSPs)在客户的订阅或资源组层面进行权限控制,无需在每个单独的租户中操作。结合Azure Resource Manager的模板功能,您可以自动化完成客户资源的批量托管。此外,该项目还支持与Azure Active Directory Privileged Identity Management (PIM)集成,以实现更安全的身份管理和角色激活。
项目及技术应用场景
- 多客户统一管理:对于服务提供商来说,可以集中管理多个客户账户,提高效率,减少错误。
- 资源的高效分配:轻松分配和调整资源,确保客户的需求得到满足。
- 安全性增强:结合PIM,可以实现对特权角色的临时授权和审批流程,降低潜在的安全风险。
- 自动化运维:利用ARM模板自动化的特性,实现对客户环境的标准化配置和更新。
项目特点
- 一键部署:直接通过“Deploy to Azure”按钮,可在Azure门户内快速部署托管模板。
- 灵活性:支持订阅级和资源组级的托管,以及多个资源组的批量托管。
- 安全性强化:集成PIM,支持仅在需要时激活管理角色,提升安全性。
- 可定制性:提供了详细模板,便于开发者和MSP自定义和扩展。
- 社区驱动:开放源代码,鼓励贡献和反馈,持续改进和完善。
立即开始您的Azure Lighthouse旅程,借助这些强大且易用的模板,提升您的跨租户管理体验。只需点击下方链接,即可将这些模板部署到您的Azure环境中:
| 操作类型 | 部署选项 |
| --- | --- |
| 订阅部署 | [在此部署](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.Template/uri/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FAzure%2FAzure-Lighthouse-samples%2Fmaster%2Ftemplates%2Fdelegated-resource-management%2Fsubscription%2Fsubscription.json) |
| 资源组部署 | [在此部署](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.Template/uri/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FAzure%2FAzure-Lighthouse-samples%2Fmaster%2Ftemplates%2Fdelegated-resource-management%2Frg%2Frg.json) |
| 多个资源组部署 | [在此部署](https://portal.azure.com/#create/Microsoft.Template/uri/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FAzure%2FAzure-Lighthouse-samples%2Fmaster%2Ftemplates%2Fdelegated-resource-management%2Frg%2Fmulti-rg.json) |
(更多选项请参见项目仓库)
探索并掌握Azure Lighthouse,让跨租户管理变得简单高效,一起打造安全、稳定和高效的云环境!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869