Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

первый раз с использованием веб-сервера SSRS, настройка веб-сайта

Я впервые использую это, и как новичок у меня много вопросов. Любая помощь приветствуется.

Моя конечная цель - создать отчеты из базы данных, к которой будут иметь доступ другие конечные пользователи на веб-сайте, чтобы они могли просматривать / фильтровать данные отчета в Интернете совместно с некоторыми пользовательскими настройками управления.

Итак, я уже делал свои отчеты в визуальной студии со ссылками на базы данных. И я также настроил диспетчер конфигурации службы отчетов, чтобы получить доступ к домашней странице SSRS и настройкам сайта по адресу http: //'127.0.0.1'/Reports/Pages/Folder.aspx

Теперь мой вопрос: как другие конечные пользователи смогут попасть на веб-сайт и получить доступ к отчетам, которые я создал с помощью SSRS? Должен ли я загружать отчеты в .rdl на свой сайт отчетов вручную или развертывать их из VS? Как превратить мой 127.0.0.1/Reports в публичный сайт для доступа других пользователей? Или мне нужно создать его с помощью точки доступа?

Большое спасибо, мне нужно руководство, чтобы двигаться в правильном направлении! :)

sharepoint reporting-services webserver rdl
09.05.2014

Ответы:


1

Теперь мой вопрос: как другие конечные пользователи смогут попасть на веб-сайт и получить доступ к отчетам, которые я создал с помощью SSRS?

Для доступа к сайту пользователям потребуется от вас 2 вещи: имя / адрес сервера и средства аутентификации на нем. По умолчанию аутентификация осуществляется через аутентификацию домена Windows (которую вы можете изменить с разной степенью усилий ...).

Должен ли я загружать отчеты в .rdl на свой сайт отчетов вручную или развертывать их из VS?

В конце концов, это не имеет никакого значения; делайте то, что вам будет проще. (Есть также множество других способов развертывания отчетов, например, через PowerShell!)

Как превратить мой 127.0.0.1/Reports в публичный сайт для доступа других пользователей?

Что ж, вы на полпути - на этом этапе вы, вероятно, могли бы открыть свой брандмауэр (порт 80, может быть, 443 в зависимости от вашей конфигурации) и попросить людей подключиться к вашему компьютеру через IP-адрес или имя хоста - например, если IP-адрес вашего компьютера был 12.34.56.78, они могли посетить 12.34.56.78/Reports/ и получить доступ к сайту. Если у вас есть средства для создания URL-адреса и указания его на сервер SSRS, вам может потребоваться снова открыть диспетчер конфигурации и привязать этот URL-адрес к SSRS.

09.05.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..