Superset项目中集成Azure OAUTH后获取嵌入式SDK的Guest Token指南
2025-04-29 13:30:20作者:苗圣禹Peter
背景介绍
Apache Superset作为一款开源的数据可视化与商业智能工具,提供了强大的嵌入式分析功能。通过嵌入式SDK,开发者可以将Superset的仪表板无缝集成到自己的应用程序中。在集成Azure OAUTH认证后,获取Guest Token的过程需要特别注意,本文将详细介绍这一技术实现方案。
Guest Token的核心概念
Guest Token是Superset嵌入式功能中的关键安全机制,它允许外部应用程序以受控方式访问特定的Superset资源。这种令牌不同于常规的用户认证令牌,它专门为嵌入式场景设计,具有以下特点:
- 有限权限:只能访问预先定义好的资源
- 临时性:具有明确的有效期
- 可定制:可以附加行级安全规则(RLS)
技术实现方案
方案一:通过API端点获取
Superset提供了专门的API端点来生成Guest Token。在集成Azure OAUTH后,获取过程如下:
- 准备请求负载:构造包含用户信息、资源访问权限和安全规则的JSON对象
- 发送认证请求:使用具有
can_grant_guest_token权限的账户向/security/guest_token端点发送POST请求
典型请求示例:
{
"user": {
"username": "embedded_user",
"first_name": "Embedded",
"last_name": "User"
},
"resources": [{
"type": "dashboard",
"id": "dashboard-uuid"
}],
"rls": [
{ "clause": "department = 'IT'" }
]
}
方案二:直接生成JWT令牌
对于更灵活的场景,可以直接生成JWT格式的Guest Token:
- 配置环境:确保在Superset配置中设置了
GUEST_TOKEN_JWT_SECRET - 构造令牌内容:包含用户信息、资源访问权限和有效期等声明
- 使用密钥签名:使用配置的JWT密钥对令牌进行签名
典型JWT负载示例:
{
"user": {
"username": "embedded@company.com",
"first_name": "Embedded",
"last_name": "User"
},
"resources": [
{
"type": "dashboard",
"id": "d73e7841-9342-4afd-8e29-b4a416a2498c"
}
],
"rls_rules": [],
"iat": 1730883214,
"exp": 1732956814,
"aud": "superset",
"type": "guest"
}
Helm Chart部署的特殊考量
当使用Helm Chart部署Superset时,需要注意以下配置项:
- 确保
GUEST_TOKEN_JWT_SECRET已正确设置 - 检查RBAC配置,确保服务账户具有生成Guest Token的权限
- 验证Azure OAUTH集成不会干扰Guest Token的生成流程
最佳实践建议
- 最小权限原则:只为Guest Token授予必要的资源访问权限
- 合理设置有效期:根据业务需求平衡安全性与用户体验
- 实施监控:记录Guest Token的使用情况,便于审计
- 错误处理:为令牌生成和使用过程添加适当的错误处理机制
常见问题排查
- 权限不足:检查生成令牌的账户是否具有
can_grant_guest_token权限 - 配置错误:验证
GUEST_TOKEN_JWT_SECRET是否在所有实例间保持一致 - 时间同步:确保服务器时间同步,避免因时钟偏差导致的JWT验证失败
- 资源ID错误:确认仪表板UUID与请求中的资源ID匹配
通过以上技术方案和注意事项,开发者可以成功在集成Azure OAUTH认证的Superset环境中获取Guest Token,实现安全的嵌入式分析功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218