ZenML Helm Chart中TLS证书挂载问题的解决方案
2025-06-12 11:53:37作者:房伟宁
问题背景
在使用ZenML的Helm chart(版本0.71.0)部署时,用户发现当前版本不支持直接挂载TLS证书以实现MySQL SSL加密连接。文档中建议的解决方案是将证书添加到chart根目录,但这需要重新打包Helm chart,对于生产环境来说既不实用也不符合安全最佳实践。
技术挑战分析
MySQL SSL加密连接是保障数据库通信安全的重要手段,但在Kubernetes环境中,证书管理通常有以下几种方式:
- 使用Kubernetes Secret存储证书
- 利用集群已有的CA证书(如位于/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt)
- 通过ConfigMap注入证书
原Helm chart设计未充分考虑这些场景,导致用户不得不选择降低安全标准,关闭SSL加密功能。
解决方案演进
开发团队在后续版本中实现了以下改进:
-
自动使用系统证书:当数据库连接URL包含
?ssl=true参数或设置zenml.database.ssl: trueHelm chart值时,系统会自动使用容器内已有的CA证书(通常位于/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt)。 -
全局证书注入:新增了
zenml.certificates配置项,允许在容器级别全局注入自定义CA证书。 -
向后兼容设计:新版本保持了与现有部署的兼容性,不会破坏已有配置。
实现细节
在技术实现上,开发团队主要做了以下工作:
- 修改了Helm chart模板,增加了证书挂载点的支持
- 更新了应用配置逻辑,使其能够自动发现并使用系统证书
- 完善了文档说明,清晰标注了各种证书使用场景的配置方法
版本升级建议
该功能已在ZenML Helm chart 0.74.0版本中正式发布。对于需要使用MySQL SSL加密连接的用户,建议:
- 升级到0.74.0或更高版本
- 根据实际需求选择证书使用方式:
- 简单场景:直接启用
zenml.database.ssl: true使用系统证书 - 定制场景:通过
zenml.certificates配置自定义证书
- 简单场景:直接启用
安全最佳实践
虽然新版本解决了证书挂载问题,但在生产环境中部署时仍建议:
- 定期轮换证书
- 使用Kubernetes RBAC严格控制证书Secret的访问权限
- 考虑使用服务网格(如Istio)提供的mTLS功能增强安全性
总结
ZenML团队通过这次改进,使Helm chart在保持易用性的同时,更好地满足了企业级安全需求。这种渐进式的安全增强方式,既解决了用户痛点,又为未来可能的证书管理需求(如多证书支持、自动证书轮换等)留下了扩展空间。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
281
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (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
1.13 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100