Kubesphere离线环境下配置HTTPS访问控制台的完整指南
2025-05-14 19:45:37作者:伍霜盼Ellen
背景概述
在企业级Kubernetes管理平台Kubesphere的部署中,安全访问是至关重要的环节。许多用户在离线环境中成功部署Kubesphere后,面临着如何通过HTTPS协议安全访问控制台的技术挑战。特别是在无法使用HTTP协议的安全合规环境下,正确配置HTTPS访问成为刚需。
核心解决方案
1. 证书准备阶段
在开始配置前,需要准备有效的TLS证书,包括:
- 自签名证书(适用于测试环境)
- 企业CA签发的证书(生产环境推荐)
- 证书需包含完整的证书链
2. 配置修改方案
对于NodePort方式的暴露服务,可通过以下两种主要途径实现HTTPS:
方案一:直接修改Kubesphere核心配置
编辑Kubesphere的values.yaml配置文件,重点关注以下参数:
tls:
enabled: true
cert: |-
-----BEGIN CERTIFICATE-----
# 证书内容
-----END CERTIFICATE-----
key: |-
-----BEGIN PRIVATE KEY-----
# 私钥内容
-----END PRIVATE KEY-----
方案二:Ingress控制器配置
若环境中部署了Ingress控制器(如Nginx Ingress),可通过以下步骤:
- 创建包含证书的Kubernetes Secret
- 配置Ingress资源指定TLS证书
- 将NodePort服务通过Ingress暴露
详细实施步骤
基础环境准备
- 确认Kubesphere版本(v3.x或v4.x配置略有差异)
- 检查kubectl和helm客户端版本
- 准备PEM格式的证书文件
证书部署流程
- 创建TLS Secret:
kubectl create secret tls ks-console-tls \
--cert=server.crt \
--key=server.key \
-n kubesphere-system
- 修改Kubesphere配置:
helm upgrade ks-core kubesphere/ks-core \
--set tls.enabled=true \
--set tls.cert="$(cat server.crt)" \
--set tls.key="$(cat server.key)" \
-n kubesphere-system
高级配置选项
对于生产环境,建议考虑:
- 配置HSTS安全头
- 设置适当的SSL协议版本(推荐TLS 1.2+)
- 配置证书自动续期(如使用cert-manager)
常见问题排查
-
证书不受信任警告
- 检查证书链是否完整
- 确认客户端已安装根证书
-
HTTPS连接失败
- 验证NodePort是否正确映射(通常为30880)
- 检查防火墙规则是否放行HTTPS端口
-
混合内容警告
- 确保所有静态资源也通过HTTPS加载
- 检查控制台配置中的baseURL设置
安全建议
- 定期轮换证书(建议不超过90天)
- 禁用不安全的加密套件
- 配置访问日志监控异常请求
- 考虑启用双向TLS认证提升安全性
结语
通过本文介绍的HTTPS配置方法,用户可以在离线环境中实现Kubesphere控制台的安全访问。根据实际环境选择适合的部署方案,并注意遵循安全最佳实践,可以构建既符合合规要求又方便管理的Kubernetes管理平台。对于更复杂的生产环境,建议结合企业安全策略进行深度定制化配置。
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
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
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
309
🎉 (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
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1