KEDA Temporal Scaler 在 Temporal Cloud 中使用 API Key 认证的 TLS 配置问题分析
问题背景
KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)是一个流行的 Kubernetes 事件驱动自动扩展组件,其中的 Temporal Scaler 用于根据 Temporal 工作流引擎中的任务队列长度来自动扩展工作节点。然而,当用户尝试将 Temporal Scaler 与 Temporal Cloud 服务配合使用时,发现了一个关键的身份验证问题。
问题现象
用户在使用 Temporal Cloud 的 API Key 认证方式时,KEDA 的 Temporal Scaler 无法正常工作,系统日志显示连接错误:"read: connection reset by peer"。经过分析,这是由于 Temporal Scaler 在与 Temporal Cloud 建立连接时没有正确启用 TLS 加密导致的。
技术分析
Temporal Cloud 的安全要求
Temporal Cloud 要求所有使用 API Key 认证的客户端连接都必须启用 TLS 加密。这是 Temporal Cloud 的安全策略之一,旨在确保所有通信都经过加密保护。
KEDA Temporal Scaler 的实现缺陷
在 KEDA 的 Temporal Scaler 实现中,当仅配置 API Key 认证时,代码没有自动启用 TLS 连接选项。这导致客户端尝试以明文方式连接 Temporal Cloud 服务,而服务器端由于安全策略会拒绝这种不安全的连接,从而产生"connection reset by peer"错误。
根本原因
查看 KEDA 源代码可以发现,Temporal Scaler 在处理 API Key 认证时,没有将 TLS 设置为默认启用状态。这与 Temporal Cloud 的安全要求相矛盾,导致了连接失败。
解决方案
临时解决方案
用户发现可以通过同时提供客户端证书的方式来强制启用 TLS 连接,即使不使用 mTLS(双向 TLS)认证:
- 使用 Temporal Cloud CLI 工具生成 CA 证书和客户端证书
- 将生成的客户端证书和私钥进行 Base64 编码
- 将这些凭证添加到 Kubernetes Secret 中
- 在 TriggerAuthentication 中同时配置 apiKey、cert 和 key 参数
这种方法虽然可行,但增加了不必要的证书管理复杂度。
理想解决方案
从技术实现角度,KEDA Temporal Scaler 应该进行以下改进:
- 当检测到使用 Temporal Cloud 端点(包含 .temporal.io 域名)时,自动启用 TLS
- 对于 API Key 认证方式,强制要求 TLS 连接
- 提供明确的错误提示,指导用户正确配置 TLS
最佳实践建议
对于需要在生产环境中使用 KEDA Temporal Scaler 与 Temporal Cloud 集成的用户,建议:
- 始终为 Temporal Cloud 连接启用 TLS
- 定期轮换 API Key 和证书
- 监控连接状态和自动扩展指标
- 保持 KEDA 组件更新,以获取最新的安全修复和功能改进
总结
这个问题凸显了在云服务集成中安全配置的重要性。KEDA 作为连接 Kubernetes 和外部系统的桥梁,需要特别注意各种云服务的特定安全要求。开发者在使用类似集成时,应当仔细阅读目标服务的文档,了解其安全模型和连接要求,以避免类似的连接问题。
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
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
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