【免费下载】 Apache Guacamole 安装与配置完全指南
项目基础介绍及主要编程语言
Apache Guacamole 是一个广受欢迎的免费且开源的跨平台远程桌面网关,它由Apache软件基金会维护。这个客户端无需插件即可工作,通过WebSocket技术提供远程访问服务。Guacamole的核心组件包括guacd代理守护进程以及一系列协议支持库。项目主要采用C语言(用于服务器端)和Java(部分后端),前端则利用JavaScript来实现客户端的无插件体验。
关键技术和框架
- Guacd: 这是Guacamole的核心守护进程,负责处理所有底层的远程桌面协议。
- Libguac: 提供了一套API,用于编码和解码Guacamole协议。
- 客户端技术: 使用HTML5和JavaScript构建,确保在现代浏览器中无须任何额外插件即可工作。
- 远程桌面协议支持: 包括RDP、VNC等,允许Guacamole连接到不同类型的远程会话。
准备工作与详细安装步骤
环境准备
- 操作系统: 本指南假设您在Linux系统上进行安装,推荐Ubuntu或Debian类系统。
- 依赖项: 需要安装OpenSSL、libssl-dev、libpq-dev、libjpeg-dev、zlib1g-dev、pkg-config等。
- Git: 用来克隆项目源代码。
安装步骤
步骤1: 获取源码
首先,确保你的系统已经安装了Git,并从Glyptodon的GitHub仓库下载Guacamole的源代码:
git clone https://github.com/glyptodon/guacamole-server.git
cd guacamole-server
请注意,实际生产环境中应考虑使用Apache Guacamole官方维护的分支或者版本,当前仓库已被归档,推荐使用Apache Guacamole官方仓库。
步骤2: 编译并安装
接下来,执行以下命令来配置、编译并安装Guacamole服务器组件:
./configure
make
sudo make install
这将构建和安装guacd服务及其依赖库。
步骤3: 启动Guacamole服务
安装完成后,你需要启动guacd服务。这可能因你的Linux发行版而异,但通常可以通过下面的命令完成:
sudo systemctl start guacd
sudo systemctl enable guacd
步骤4: 配置Guacamole Web应用
Guacamole的Web应用和数据库设置不在guacamole-server包内,需要单独处理。你需要下载Guacamole客户端并配置MySQL或PostgreSQL数据库作为用户存储。
- 数据库配置: 创建数据库模式并导入SQL脚本。
- Guacamole配置文件: 修改
conf/guacamole.properties以指向正确的数据库连接和其他必要设置。
步骤5: 设置环境变量(可选)
确保你的环境正确设置了必要的路径,虽然大多数配置会在安装过程中自动处理。
步骤6: 测试安装
现在,你应该能在你的Web服务器上配置并访问Guacamole界面。确保一切正常工作,你可以创建测试连接来验证Guacamole是否能够成功连接到远程桌面。
结语
至此,你已完成了Apache Guacamole的基本安装和配置流程。记得根据实际需求调整配置,如安全性设置、用户管理等,确保系统的稳定和安全运行。由于篇幅限制,更详尽的数据库配置和Web应用部署步骤未在此展开,建议查阅Apache Guacamole的官方文档获取完整指导。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00