MicroK8s中使用containerd对接GCP Artifact Registry的认证问题解析
背景介绍
在Kubernetes环境中使用Google Cloud Platform(GCP)的Artifact Registry作为私有容器镜像仓库时,很多用户会遇到containerd无法正确认证的问题。特别是在MicroK8s这类轻量级Kubernetes发行版中,由于直接使用containerd作为容器运行时,认证配置与传统Docker有所不同。
问题现象
当尝试通过containerd从GCP Artifact Registry拉取镜像时,常见会遇到401未授权的错误。错误信息通常显示无法获取oauth token,表明认证流程未能正确完成。这与Kubernetes通过.dockerconfig secret方式能够正常拉取镜像形成对比。
根本原因分析
containerd对GCP认证的处理机制与Docker有所不同。GCP Artifact Registry使用的是基于服务账户密钥的OAuth2.0认证流程,需要containerd能够正确处理JSON密钥文件并自动获取和刷新访问令牌。
解决方案
正确的containerd认证配置
经过验证,正确的containerd配置应使用以下格式:
[plugins.cri.registry]
[plugins.cri.registry.configs]
[plugins.cri.registry.configs."europe-docker.pkg.dev"]
[plugins.cri.registry.configs."europe-docker.pkg.dev".auth]
username = "_json_key_base64"
password = "base64编码的服务账户密钥文件内容"
或者直接使用JSON密钥:
[plugins.cri.registry]
[plugins.cri.registry.configs]
[plugins.cri.registry.configs."europe-docker.pkg.dev"]
[plugins.cri.registry.configs."europe-docker.pkg.dev".auth]
username = "_json_key"
password = "完整的服务账户JSON密钥内容"
关键注意事项
-
密钥格式处理:当使用JSON密钥时,必须确保密钥中的换行符(\n)被正确保留,特别是在YAML/TOML配置中需要使用适当的引号包裹。
-
域名匹配:必须使用完整的registry域名(如"europe-docker.pkg.dev"),不能使用通配符形式(如"*.pkg.dev"),containerd对域名的匹配是精确的。
-
base64编码:如果选择base64编码方式,需要确保是对整个JSON密钥文件进行编码,而不仅仅是密钥内容。
替代方案比较
虽然可以通过Kubelet的CredentialProvider机制实现自动认证(使用GCP提供的auth-provider-gcp二进制),但在MicroK8s环境中直接配置containerd是更简单直接的解决方案,不需要额外的组件和配置。
最佳实践建议
-
为Artifact Registry创建专用的服务账户,并仅授予必要的最小权限。
-
优先使用base64编码方式,可以避免JSON格式在配置文件中的解析问题。
-
在MicroK8s中,可以通过编辑
/var/snap/microk8s/current/args/containerd-template.toml文件来配置registry认证。 -
配置完成后需要重启containerd服务使更改生效。
总结
通过正确配置containerd的registry认证信息,可以解决MicroK8s从GCP Artifact Registry拉取镜像的认证问题。关键在于理解containerd与Docker在认证处理上的差异,并采用适合的JSON密钥配置方式。这种方法既保持了安全性,又简化了集群配置,是生产环境推荐的解决方案。
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