Kubernetes Dashboard Helm Chart Ingress 服务端口配置问题解析
问题背景
在Kubernetes Dashboard项目的Helm Chart配置中,发现了一个关于Ingress服务端口配置的问题。当用户使用Helm Chart部署Dashboard时,HTTP Ingress规则错误地连接到了443端口(HTTPS默认端口),而不是预期的80端口(HTTP默认端口)。这种配置会导致Ingress控制器无法正确路由HTTP流量到后端服务。
技术细节分析
这个问题本质上是一个配置映射错误。在Kubernetes Ingress资源定义中,需要明确指定后端服务的端口号。在Dashboard的Helm Chart模板中,当app.ingress.hosts参数被设置为null时,模板错误地将HTTPS服务端口(443)而非HTTP服务端口(80)分配给了HTTP Ingress规则。
这种配置问题会导致以下现象:
- 当用户通过HTTP(80端口)访问Dashboard时,请求会被转发到后端服务的443端口
- 如果后端服务没有在443端口上监听HTTP流量,连接将会失败
- 即使后端服务在443端口上监听,也可能因为协议不匹配(HTTP请求发送到HTTPS端口)而导致连接问题
解决方案
项目维护团队已经通过代码提交修复了这个问题。修复的核心内容是确保在HTTP Ingress规则中正确引用后端服务的80端口,而不是443端口。这个修复已经被合并到主分支,并包含在7.10.4版本的发布中。
最佳实践建议
对于使用Kubernetes Dashboard Helm Chart的用户,建议:
-
始终使用最新稳定版本的Chart(7.10.4或更高版本)
-
在自定义Ingress配置时,明确检查后端服务端口的映射关系
-
部署后验证Ingress规则是否正确配置,可以使用以下命令检查:
kubectl get ingress <ingress-name> -o yaml确认spec.rules.http.paths.backend.service.port.number的值是否符合预期
-
对于生产环境,建议同时配置HTTP和HTTPS的Ingress规则,并正确设置相应的后端端口
总结
Kubernetes Dashboard作为Kubernetes集群的重要管理界面,其部署配置的正确性至关重要。这次发现的Ingress服务端口配置问题提醒我们,在使用Helm Chart部署应用时,需要仔细检查生成的Kubernetes资源定义,特别是网络相关的配置部分。项目团队快速响应并修复问题的态度也体现了开源社区的高效协作精神。
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-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
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