Win-ACME 在 Azure GCC High 环境中的 DNS 验证问题解析
Win-ACME 是一款流行的 ACME 客户端工具,用于自动化获取和管理 SSL/TLS 证书。在使用 Azure DNS 插件进行域名验证时,用户报告了一个特定于 Azure GCC High 环境的验证失败问题。
Azure GCC High 是美国政府云环境的一个特殊实例,与商业版 Azure 在身份验证端点上存在差异。商业版 Azure 使用 login.microsoftonline.com 作为身份验证端点,而 GCC High 环境则使用 login.microsoft.us。这一差异导致了 Win-ACME 在进行 DNS 验证时出现认证失败。
当用户尝试在 GCC High 环境中使用 Azure DNS 插件进行验证时,工具会错误地尝试连接到商业版 Azure 的身份验证端点,从而引发"Confidential Client is not supported in Cross Cloud request"错误。这表明跨云环境的机密客户端请求不被支持。
对于这个问题,微软官方文档已经明确指出不同国家云环境的身份验证端点差异。Win-ACME 开发团队确认这是一个确实存在的缺陷,并在后续版本中提供了修复方案。
临时解决方案是设置环境变量 AZURE_AUTHORITY_HOST 为 https://login.microsoftonline.us,这将强制工具使用正确的 GCC High 身份验证端点。开发团队随后发布了包含永久修复的版本,确保工具能够自动识别并正确使用 GCC High 环境的特定端点。
这个问题凸显了在混合云或多云环境中使用自动化工具时需要注意的细节,特别是在涉及政府云等特殊实例时。对于使用 Win-ACME 与 Azure GCC High 环境的用户,建议升级到包含此修复的最新版本,以确保 DNS 验证流程能够顺利完成。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
new-apiAI模型聚合管理中转分发系统,一个应用管理您的所有AI模型,支持将多种大模型转为统一格式调用,支持OpenAI、Claude、Gemini等格式,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用。🍥 A Unified AI Model Management & Distribution System. Aggregate all your LLMs into one app and access them via an OpenAI-compatible API, with native support for Claude (Messages) and Gemini formats.JavaScript01
idea-claude-code-gui一个功能强大的 IntelliJ IDEA 插件,为开发者提供 Claude Code 和 OpenAI Codex 双 AI 工具的可视化操作界面,让 AI 辅助编程变得更加高效和直观。Java01
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00