OpenYurt项目中Raven组件证书验证问题的分析与解决
问题背景
在OpenYurt边缘计算项目中,Raven组件负责实现云端与边缘节点之间的网络通信。某用户在部署v1.4.4版本时,配置了Raven网关后,边缘节点的raven-agent组件出现了证书验证失败的问题,导致云边通信无法建立。
问题现象分析
从日志中可以清晰地看到,边缘节点的raven-agent尝试连接云端公网IP地址47.121.201.36时,出现了x509证书验证失败的错误。具体错误信息表明:
x509: certificate is valid for 172.16.132.133, 127.0.0.1, 10.96.79.62, not 47.121.201.36
这表明raven-agent生成的服务器证书中,只包含了内部IP地址(172.16.132.133、10.96.79.62)和本地回环地址(127.0.0.1),而没有包含云端节点的公网IP地址47.121.201.36。
根本原因
在OpenYurt的Raven组件设计中,默认情况下服务器证书只包含节点的内部IP地址。当边缘节点需要通过公网IP访问云端节点时,由于证书中不包含公网IP地址,导致TLS握手失败。这是出于安全考虑的设计,防止证书被滥用。
解决方案
针对这一问题,社区专家提供了明确的解决方案:在启动raven-agent时,通过--server-cert-ips
参数显式指定需要包含在证书中的公网IP地址。具体操作如下:
-
修改raven-agent的启动参数,添加:
--server-cert-ips=47.121.201.36
-
重启raven-agent服务使配置生效
这个参数会指示raven-agent在生成服务器证书时,将指定的公网IP地址包含在证书的SAN(Subject Alternative Name)扩展中,从而允许通过该IP地址建立安全的TLS连接。
技术原理深入
在Kubernetes和OpenYurt的证书体系中,服务器证书通常需要明确指定所有可能用于访问的IP地址和域名。这是TLS/SSL协议的安全要求,防止中间人攻击。当客户端连接到服务器时,会检查服务器证书中的SAN是否包含实际连接的地址。
OpenYurt的Raven组件在设计时考虑到了多种网络环境:
- 内部网络环境:使用内网IP通信
- 混合网络环境:可能同时需要内网IP和公网IP
- 纯公网环境:仅使用公网IP通信
通过--server-cert-ips
参数,用户可以灵活地根据实际网络环境配置证书,确保安全通信的同时不影响功能。
实施建议
对于生产环境部署OpenYurt的Raven组件,建议:
- 提前规划网络拓扑,明确哪些IP地址需要包含在证书中
- 对于动态IP环境,考虑结合自动化工具动态更新证书
- 定期检查证书有效期,设置合理的续期机制
- 在安全策略允许的情况下,尽量限制证书中包含的IP地址范围
总结
OpenYurt项目中Raven组件的证书验证问题是一个典型的云边通信配置问题。通过理解Kubernetes证书体系的工作原理,并合理使用--server-cert-ips
参数,可以有效地解决这类证书验证失败的问题。这体现了OpenYurt项目设计上的灵活性,能够适应各种复杂的网络环境部署需求。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-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。Python00GOT-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









