MicroK8s FIPS模式构建中的关键问题与解决方案
2025-05-26 04:14:22作者:殷蕙予
背景介绍
在构建MicroK8s 1.32版本的FIPS合规模式时,开发人员遇到了几个关键组件的构建失败问题。这些问题主要集中在ETCD和k8s-dqlite组件上,与Go语言版本和FIPS模式的特殊要求密切相关。
核心问题分析
ETCD组件构建失败
在尝试使用不同版本的Go-fips(1.21-fips、1.22-fips和1.23-fips)构建ETCD组件时,出现了多种错误:
- 使用1.22-fips时出现错误代码2
- 使用1.23-fips时出现错误代码255
- 使用1.21-fips时,只有将ETCD从3.5.17降级到3.5.15版本才能通过构建
错误信息显示系统无法识别GOEXPERIMENT=opensslcrypto参数,这表明FIPS模式的构建参数在新版Go中可能发生了变化。
k8s-dqlite组件构建失败
在k8s-dqlite组件的构建过程中,同样遇到了类似的问题。开发人员发现需要将k8s-dqlite降级到1.2.0版本才能完成构建过程。错误信息同样指向了Go实验性参数的问题。
解决方案
经过深入分析和技术验证,确定了以下解决方案:
- 升级到Go 1.24版本:新版本Go原生支持FIPS 140-2标准,无需使用实验性参数
- 调整构建参数:在多个组件(包括cluster-agent、etcd、flannel和k8s-dqlite)中注释掉GOEXPERIMENT变量
- 正确配置环境变量:确保在fips-env参数中正确启用了OpenSSL库和GOFIPS变量
技术要点
- Go语言FIPS支持演进:从Go 1.24开始,官方提供了对FIPS 140-2的原生支持,这简化了构建过程并提高了稳定性
- 组件兼容性:不同版本的组件对FIPS模式的支持程度不同,需要仔细测试和验证
- 构建环境配置:正确配置构建环境变量是确保FIPS模式构建成功的关键因素
实施建议
对于需要在MicroK8s中启用FIPS模式的用户,建议:
- 使用Go 1.24或更高版本进行构建
- 仔细检查各组件对FIPS模式的支持情况
- 按照官方文档正确配置构建环境
- 在遇到构建问题时,考虑适当降级组件版本作为临时解决方案
通过以上措施,可以成功构建出符合FIPS标准的MicroK8s 1.32版本,满足安全合规要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868