OpenVAS-Scanner 项目中的根路径访问问题分析
问题背景
在部署OpenVAS-Scanner的Helm图表时,用户发现访问根路径("/")时返回404错误。这个问题出现在v23.3.1版本的Helm图表部署中,用户期望根路径能够正常响应,但实际行为却显示"Unknown path"的跟踪日志。
技术解析
OpenVAS-Scanner的API设计遵循了特定的规范,其RESTful接口并没有为根路径("/")定义GET方法。从技术实现来看,这是有意为之的设计选择:
-
API设计原则:OpenVAS-Scanner的API严格遵循REST规范,每个端点都有明确定义的功能。根路径未被赋予特定功能,因此返回404是符合HTTP规范的合理行为。
-
HEAD方法支持:虽然GET方法在根路径不可用,但系统支持HEAD方法调用根路径。这种设计允许客户端获取关于feed和API版本的信息,而不需要完整的响应体。
-
日志分析:从日志可见,请求确实到达了Pod,但被控制器明确识别为"Unknown path",这表明路由配置正确,只是该路径未被定义。
解决方案与建议
对于期望通过根路径访问的用户,有以下建议:
-
使用HEAD方法:如果需要获取系统信息,应使用HEAD方法而非GET方法访问根路径。
-
明确API端点:所有功能调用都应使用文档中明确定义的API端点,而非依赖根路径。
-
完整部署方案:值得注意的是,当前Helm图表仅包含Scanner API部分,不包含漏洞管理组件(GSA、GVMD等)。如需完整功能,需要考虑其他部署方式。
架构思考
这一设计反映了现代API开发的几个重要理念:
-
明确性优于便利性:不提供"万能"的根路径端点,强制开发者使用明确定义的接口。
-
资源导向设计:每个端点对应特定资源,避免模糊的根路径处理。
-
轻量级探测:通过HEAD方法支持系统信息获取,减少不必要的数据传输。
对于Kubernetes环境下的部署,用户可以考虑完整的Greenbone社区版解决方案,而非仅依赖Scanner API组件。这种模块化设计允许用户根据实际需求选择部署范围,既提供了灵活性,也确保了各组件可以独立演进。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00