Helm-Secrets与ArgoCD集成实践:解决AWS Secrets Manager密钥获取问题
背景介绍
在现代云原生应用部署中,密钥管理是至关重要的环节。Helm-Secrets作为Helm的插件,能够帮助用户安全地管理敏感信息。本文将以一个实际案例为基础,详细介绍如何解决Helm-Secrets与ArgoCD集成时遇到的AWS Secrets Manager密钥获取问题。
问题现象
在将部署迁移到AWS EKS上的ArgoCD时,发现通过Helm-Secrets使用vals后端从AWS Secrets Manager获取的密钥未能正确解析。具体表现为:
- 在values文件中定义的AWS Secrets Manager引用(如
ref+awssecrets://gts-argocd-ci-dev#/sonarqube_jdbc_url)被直接作为字符串值使用,而不是获取实际的密钥值 - 当通过Helm参数直接传递时能够正常工作,但在values文件中定义时失效
解决方案探索
1. 验证基础配置
首先需要确保ArgoCD Repo Server的正确配置。通过Kustomize对argocd-repo-server进行补丁,关键配置包括:
- 设置HELM_PLUGINS环境变量指向共享卷
- 配置vals相关工具路径(sops、vals、kubectl等)
- 明确指定使用vals作为后端
- 通过initContainer下载并安装所需工具
2. 权限配置
确保为argocd-server和argocd-repo-server的服务账户配置了正确的AWS IAM角色(IRSA),这是访问AWS Secrets Manager的前提条件。
3. 两种引用方式的差异
测试发现两种引用方式表现不同:
方式一:通过Helm参数传递
helm:
parameters:
- name: jdbc_url
value: secrets+literal://ref+awssecrets://gts-argocd-ci-dev#/sonarqube_jdbc_url
这种方式能够正常工作,成功获取AWS Secrets Manager中的值。
方式二:在values文件中定义
jdbc_url: secrets+literal://ref+awssecrets://gts-argocd-ci-dev#/sonarqube_jdbc_url
这种方式未能正确解析,直接输出引用字符串。
4. 最终解决方案
通过将AWS Secrets Manager引用作为附加源(additional source)引入,成功实现了在values文件中使用ref+awssecrets引用的功能。
实践建议
-
配置一致性:注意ArgoCD Dockerfile中vals后端与values方法中sops后端的配置差异,确保前后端配置一致。
-
权限验证:在部署前,建议通过临时Pod验证服务账户是否具备访问AWS Secrets Manager的权限。
-
引用方式选择:根据实际需求选择合适的引用方式,直接参数传递方式更为可靠。
-
测试验证:在正式部署前,建议在argocd-repo-server中手动执行helm命令验证密钥获取功能是否正常。
经验总结
通过本次实践,我们深入理解了Helm-Secrets与ArgoCD集成的关键点:
- 工具链配置必须完整且路径正确
- AWS权限配置是访问Secrets Manager的关键
- 不同的引用方式可能有不同的行为表现
- 文档与实际实现可能存在差异,需要灵活调整
这些经验对于其他类似场景的云原生密钥管理具有参考价值,特别是在使用ArgoCD进行GitOps实践时,正确处理密钥引用是确保部署安全可靠的重要环节。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0134
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