Langfuse自托管环境下解决S3导出签名错误的技术方案
2025-05-21 16:12:03作者:廉皓灿Ida
问题背景
在使用Langfuse自托管环境时,用户尝试将跟踪数据导出为CSV格式时遇到了"SignatureDoesNotMatch"错误。这个问题主要出现在使用默认Docker Compose配置的环境中,特别是当启用了LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_ENABLED功能时。
错误现象分析
当用户点击导出按钮后,系统虽然能生成下载链接,但在实际下载时会返回签名不匹配的错误。这种错误通常与S3兼容存储服务的配置有关,特别是访问端点(Endpoint)和凭证的设置。
根本原因
经过分析,问题主要源于默认配置中的S3端点设置。在默认的docker-compose.yml文件中,LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_ENDPOINT被设置为"http://minio:9000",这是一个容器内部使用的地址。当用户从外部访问时,这个内部地址会导致签名验证失败。
解决方案
方案一:直接使用主机IP地址
最简单的解决方案是将端点地址修改为主机的实际IP地址和端口:
LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_ENDPOINT: http://<主机IP>:9090
LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_EXTERNAL_ENDPOINT: http://<主机IP>:9090
这种方案简单直接,适合测试环境或内部网络使用。
方案二:使用自定义域名
对于生产环境或需要更专业配置的场景,可以通过Nginx反向代理设置自定义域名:
- 首先配置docker-compose.yml:
LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_ENDPOINT: http://minio:9000
LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_EXTERNAL_ENDPOINT: https://s3.yourdomain.com
- 然后在Nginx配置中添加反向代理规则:
server {
listen 443 ssl;
server_name s3.yourdomain.com;
location / {
proxy_pass http://localhost:9090;
# 其他代理配置...
}
}
这种方案更加规范,适合生产环境使用。
配置要点
无论采用哪种方案,都需要注意以下关键配置项:
- 端点一致性:确保内部端点(LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_ENDPOINT)和外部端点(LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_EXTERNAL_ENDPOINT)配置正确且匹配
- 凭证设置:检查ACCESS_KEY_ID和SECRET_ACCESS_KEY是否与MinIO配置一致
- 协议匹配:确保使用的协议(http/https)与实际情况相符
- 端口正确:确认映射的端口与实际暴露的端口一致
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议使用方案二的域名方式,更加规范和安全
- 如果使用HTTPS,确保配置了有效的SSL证书
- 定期轮换访问凭证,增强安全性
- 考虑设置适当的存储桶策略,限制访问权限
- 监控导出功能的使用情况,及时发现问题
总结
Langfuse的S3导出功能在自托管环境中非常实用,但需要正确配置存储服务的端点地址。通过理解签名验证的工作原理和正确配置内外端点,可以轻松解决"SignatureDoesNotMatch"错误。根据实际环境需求选择合适的配置方案,可以确保导出功能稳定可靠地工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218