Azure Pipelines Agent 中工作负载身份凭证过期问题分析与解决方案
2025-07-08 23:47:18作者:宣海椒Queenly
问题现象
在使用Azure DevOps的YAML流水线时,当作业运行到约55分钟时,系统环境凭证会突然失效。具体表现为Azure资源管理器服务连接的工作负载身份联合认证(通过OpenID Connect实现)无法继续使用,导致后续操作失败。
背景知识
Azure Pipelines Agent是微软提供的持续集成和持续交付工具的核心组件。在Microsoft托管的代理环境中,根据用户购买的并行作业数量,每个作业理论上可以运行长达360分钟(6小时)。然而,某些情况下底层认证凭证的有效期可能短于这个时间。
错误分析
当问题发生时,系统会抛出AggregateAuthenticationError错误,具体包含以下子错误:
- EnvironmentCredential不可用错误
- WorkloadIdentityCredential缺失必要参数错误
- ManagedIdentityCredential端点返回无效请求错误
这些错误表明系统尝试了多种认证方式(环境凭证、工作负载身份凭证、托管身份凭证)但均未成功。
根本原因
经过深入分析,发现问题的核心在于:
- 默认的工作负载身份联合认证使用的OIDC令牌生命周期较短(约60分钟)
- 当令牌过期后,系统无法自动续订或重新获取有效令牌
- 虽然作业可以运行更长时间,但底层认证机制没有与作业最大持续时间同步
解决方案
针对这一问题,推荐采用以下解决方案:
-
改用托管身份认证:创建使用托管身份认证的工作负载身份服务连接。托管身份令牌的生命周期约为24小时,远长于作业最大运行时间。
-
认证方式对比:
- 工作负载身份联合认证(OIDC):令牌有效期约60分钟
- 托管身份认证:令牌有效期约24小时
- 环境凭证:依赖系统环境变量,稳定性较差
-
实施步骤:
- 在Azure DevOps中创建新的服务连接
- 选择"工作负载身份联合"认证类型
- 配置使用托管身份而非默认的OIDC认证
- 更新流水线YAML文件引用新的服务连接
最佳实践
- 对于长时间运行的作业(超过1小时),优先考虑使用托管身份认证
- 定期检查服务连接的认证配置,确保使用最适合的认证类型
- 在关键作业中添加认证有效性检查逻辑,提前发现问题
- 考虑将超长作业拆分为多个较短的任务,降低单点故障风险
总结
Azure Pipelines Agent中的认证机制需要根据作业特点进行合理配置。了解不同认证类型的生命周期特性,可以帮助开发者避免因凭证过期导致的作业中断问题。对于需要长时间运行的作业,采用托管身份认证是最可靠的解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100