Harvester中集成Rancher管理的最佳实践
在虚拟化平台Harvester中集成Rancher进行集群管理是一个常见的需求,特别是在1.4.0版本中。本文将详细介绍两种主要的集成方案,并针对常见的证书验证问题提供解决方案。
Rancher部署方案选择
对于Harvester用户来说,集成Rancher主要有两种途径:
-
独立部署方案:在专用物理机或虚拟机上部署Rancher服务。这种方式适合有额外硬件资源的环境,可以提供更好的性能和隔离性。
-
内置vCluster方案:通过Harvester的rancher-vcluster插件部署。这是资源受限环境下的理想选择,无需额外硬件即可获得Rancher管理功能。
证书验证问题的解决
在集成过程中,当Rancher使用自签名证书时(如IP地址为192.168.4.230的情况),Harvester可能会拒绝连接。这是因为Harvester默认不信任自签名证书。
解决此问题需要将Rancher的CA证书添加到Harvester的信任链中。具体操作步骤如下:
-
从Rancher集群获取CA证书: 使用kubectl命令从cattle-system命名空间中提取tls-rancher-ingress secret中的CA证书。
-
将获取的证书添加到Harvester: 通过Harvester的Web界面,在"设置"页面找到"additional-ca"配置项,将上一步获取的证书内容添加进去。
最佳实践建议
-
生产环境建议:对于生产环境,建议使用独立部署方案,并配置正式的SSL证书而非自签名证书,以提高安全性和可靠性。
-
测试环境建议:在测试或开发环境中,可以使用vCluster方案快速部署,但需要注意证书管理问题。
-
证书管理:无论采用哪种方案,都应建立完善的证书管理流程,确保证书在到期前及时更新。
通过以上方案,用户可以在Harvester环境中灵活地集成Rancher管理功能,根据实际需求选择最适合的部署方式,并有效解决常见的证书验证问题。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









