Apache Kyuubi REST协议支持HTTP Bearer认证机制
Apache Kyuubi作为一个企业级的数据湖分析网关,近期在其REST协议中实现了HTTP Bearer认证机制的支持。这一功能增强使得Kyuubi在安全性方面又向前迈进了一步,为现代API安全认证提供了标准化解决方案。
HTTP Bearer认证是一种基于令牌(Token)的身份验证机制,它遵循OAuth 2.0标准规范。在这种认证方式下,客户端通过在HTTP请求头中携带一个Bearer令牌来证明自己的身份。这个令牌通常是由认证服务器颁发的JWT(JSON Web Token)或其他形式的访问令牌。
在Kyuubi的实现中,当客户端通过REST协议与服务端交互时,可以在Authorization请求头中按照以下格式传递令牌:
Authorization: Bearer <token>
这种认证方式相比传统的基本认证(Basic Auth)有以下优势:
- 避免了每次请求都传输用户名和密码
- 令牌可以设置有效期,提高了安全性
- 支持细粒度的权限控制
- 符合现代API安全最佳实践
Kyuubi的Bearer认证实现考虑了企业级应用场景的需求,支持与现有的身份提供者(Identity Provider)集成,如Keycloak、Okta等。管理员可以灵活配置令牌的验证逻辑,包括签名验证、有效期检查等。
对于开发者而言,使用Bearer认证的Kyuubi客户端代码更加简洁安全。不再需要在代码中硬编码或频繁传输敏感凭证,而是通过获取短期有效的令牌来进行认证。这种方式也更容易实现自动化流程和CI/CD集成。
在企业内部系统集成场景下,Bearer认证使得Kyuubi可以更好地融入现有的微服务架构和安全体系。服务间的调用可以通过服务账户令牌进行认证,实现安全的服务间通信。
这一功能的加入进一步丰富了Kyuubi的多协议支持能力,使其在保持高性能的同时,也能满足不同企业对安全认证的多样化需求。随着云原生和微服务架构的普及,支持标准化认证协议已成为数据服务网关的必备能力,Kyuubi的这次更新正是对这一趋势的积极响应。
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