Я работаю над масштабируемым веб-приложением. Я планирую использовать LDAP для аутентификации при входе в систему. Я новичок в LDAP, когда я ищу его, я нашел две важные реализации. 1 Open LDAP and 2.Apache DS
Я ищу сравнение производительности между двумя, но я нашел очень запутанные результаты тестов от разных людей. Некоторые выводы тестов показывают, что производительность относительно одинакова, и мало кто говорит, что openLDAP имеет более высокую производительность по сравнению с Apache DS.
Открытый LDAP против apacheDS
Ответы (2)
Существует 4 реализации серверов каталогов LDAP с открытым исходным кодом: - OpenLDAP - Сервер каталогов Apache - OpenDJ - Сервер каталогов Red Hat
Поскольку стандарта для эталонного теста LDAP не существует, вы всегда найдете результаты в пользу предпочитаемого сервера человека, который их запускает. Несмотря на это, производительность настолько привязана к масштабу данных, хранящихся на сервере, и используемому оборудованию, что вам не следует выбирать продукт исключительно на основе прошлых результатов тестов.
Перейдите к четырем проектам, посмотрите характеристики продукта, получите их и установите, прогоните на них те же тесты для своих данных и загрузите.
OpenDJ, например, имеет инструменты для создания выборочных данных (очень больших наборов) и запуска тестирования производительности для аутентификации, поиска, модификации, создания и удаления (авторизация, скорость поиска, скорость модерации, скорость добавления...).
OpenLDAP и ApacheDS — отличные решения, которые работают на многих платформах.
OpenLDAP гораздо более масштабируемый и легкий, однако имейте в виду, что существует не так много инструментов для управления серверами LDAP. OpenLDAP необходимо настроить через командную строку с использованием LDIF. Это повторяющаяся работа, которую почти наверняка должен выполнять администратор домена.
У ApacheDS есть клиентское решение, и их конфигурации разделены на XML-файлы. ApacheDS построен на Java, и да, вы можете ожидать сборку мусора.
Оба ApacheDS одинаково подходят к масштабированию и их серверной части данных. Фактически, в обоих случаях это более ручной способ кластеризации. Вы кластеризуете для доступности или кластеризуете для производительности.
Предыдущий ответчик упомянул OpenDJ, который, кстати, не является бесплатным для использования в коммерческих целях. Их лицензия требует, чтобы вы приобрели у них лицензию для коммерческого использования.