KEDA中使用Workload Identity实现PostgreSQL自动扩缩容的最佳实践
背景介绍
KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)是一个开源的Kubernetes事件驱动自动扩缩容组件,它可以根据各种指标(如消息队列长度、数据库查询结果等)自动调整工作负载的副本数。在Azure Kubernetes Service(AKS)环境中,使用Workload Identity与托管身份(Managed Identity)结合可以实现安全的服务间认证。
问题现象
在使用KEDA 2.14.1版本时,尝试通过Workload Identity方式连接Azure PostgreSQL数据库时遇到了认证失败的问题。错误信息显示客户端返回了空密码,这表明Workload Identity认证流程未能正确完成。
解决方案
1. 版本升级
经过验证,KEDA从2.15.0版本开始才完整支持PostgreSQL的Workload Identity认证方式。因此,首先需要将KEDA升级到2.15.0或更高版本。在AKS环境中,如果通过插件方式安装的KEDA无法自动升级到新版本,可以考虑改用Helm方式进行安装。
2. 配置TriggerAuthentication
正确配置TriggerAuthentication资源是解决问题的关键。以下是一个完整的配置示例:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: TriggerAuthentication
metadata:
name: postgres-trigger-auth-wlid
namespace: movie-api
spec:
podIdentity:
provider: azure-workload
identityId: abcdef-abcdef-azbdev # 替换为UAI的clientId
3. 配置ScaledJob
ScaledJob需要正确引用TriggerAuthentication,并配置PostgreSQL连接参数:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledJob
metadata:
name: postgres-scaledjob
namespace: movie-api
spec:
jobTargetRef:
template:
spec:
serviceAccount: keda-service-account
containers:
- name: movie-job
image: acr123.azurecr.io/kedaconsoleapp:1.6
pollingInterval: 30
successfulJobsHistoryLimit: 5
failedJobsHistoryLimit: 5
triggers:
- type: postgresql
authenticationRef:
name: postgres-trigger-auth-wlid
metadata:
host: "postgres.postgres.database.azure.com"
port: "5432"
userName: "movies-mi"
dbName: "movies"
sslmode: "require"
query: "SELECT COUNT(*) FROM movies"
targetQueryValue: '1'
实现原理
-
Workload Identity认证流程:
- KEDA通过配置的TriggerAuthentication获取Azure Workload Identity凭证
- 使用该凭证向Azure AD请求访问令牌
- 将获取的令牌作为密码传递给PostgreSQL服务器
- PostgreSQL服务器验证令牌的有效性并建立连接
-
多租户隔离:
- 通过在TriggerAuthentication中指定不同的identityId,可以为每个工作负载配置独立的托管身份
- 这种设计实现了最小权限原则,确保每个应用只能访问其被授权的资源
最佳实践
-
版本管理:
- 始终使用KEDA的最新稳定版本(目前推荐2.16.1+)
- 定期检查版本更新以获取新功能和安全性改进
-
身份管理:
- 为每个应用创建专用的用户分配托管身份(User Assigned Managed Identity)
- 在PostgreSQL中为每个身份创建单独的用户并授予最小必要权限
-
安全配置:
- 始终启用SSL/TLS连接(sslmode: require)
- 限制数据库防火墙规则,仅允许来自AKS集群的访问
-
监控与日志:
- 配置KEDA的详细日志级别以排查认证问题
- 监控ScaledJob的执行状态和扩缩容事件
总结
通过正确配置KEDA和Azure Workload Identity,可以实现安全、灵活的PostgreSQL自动扩缩容方案。关键点包括使用足够新的KEDA版本、正确配置TriggerAuthentication身份引用,以及确保PostgreSQL服务器已配置为接受Azure AD令牌认证。这种方案不仅提高了安全性,还简化了凭证管理,是云原生应用架构的理想选择。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00