SST项目中ACM证书配置问题的分析与解决
背景介绍
在使用SST(Serverless Stack)框架部署Nuxt应用时,开发者遇到了一个关于AWS证书管理器(ACM)证书无法正确关联到CloudFront分发的问题。这个问题表现为在部署过程中出现"InvalidViewerCertificate"错误,提示证书不存在、不在us-east-1区域、无效或不包含有效的证书链。
问题现象
开发者配置了一个通配符证书*.myproject.acme.com,位于us-east-1区域,用于保护app.myproject.acme.com域名。部署时出现以下错误:
InvalidViewerCertificate: The specified SSL certificate doesn't exist, isn't in us-east-1 region, isn't valid, or doesn't include a valid certificate chain.
技术分析
-
CloudFront证书要求:AWS CloudFront要求所有SSL/TLS证书必须位于us-east-1(N. Virginia)区域,这是AWS的硬性规定。
-
DNS配置:开发者提到DNS是在AWS外部管理的,并设置了
dns: false参数,但SST仍然创建了一个Hosted Zone,这可能是框架的默认行为。 -
SCP限制:最终发现问题的根源是AWS组织级别的服务控制策略(SCP)限制了除eu-central-1区域外的操作权限。虽然证书创建在us-east-1成功了,但后续操作因权限不足而失败。
解决方案
-
检查IAM权限:确保执行部署的IAM角色在us-east-1区域拥有足够的ACM和CloudFront权限。
-
验证SCP策略:在组织级AWS账户中,检查SCP(Service Control Policies)是否允许在us-east-1区域执行相关操作。
-
证书验证状态:确认ACM证书已经完全验证并处于"已颁发"状态,而不仅仅是"待验证"。
-
手动测试:尝试在AWS控制台手动将证书关联到CloudFront分发,这有助于确认是代码问题还是权限问题。
最佳实践
-
跨区域权限管理:当使用CloudFront时,确保部署流程在所有相关区域(特别是us-east-1)都有足够权限。
-
证书类型选择:虽然通配符证书方便,但在某些严格的安全策略下,可能需要使用具体域名的证书。
-
错误信息解读:AWS有时会给出模糊的错误信息,需要结合多种验证方法来定位真正的问题根源。
-
环境隔离:开发、测试和生产环境应使用不同的证书和配置,避免相互影响。
总结
这个案例展示了在复杂的企业AWS环境中部署Serverless应用时可能遇到的权限和配置问题。开发者不仅需要理解SST框架的配置方式,还需要对AWS的多区域权限管理、SCP策略和证书验证流程有深入认识。通过系统性地检查各环节,最终定位并解决了这个看似是证书配置实则与权限相关的问题。
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-1.5暂无简介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-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