NVIDIA GPU Operator 24.6.0版本升级后ConfigMap权限缺失问题分析
2025-07-04 13:24:15作者:牧宁李
问题背景
在Kubernetes环境中使用NVIDIA GPU Operator进行GPU资源管理时,部分用户从24.3.0版本升级到24.6.0版本后,发现Operator组件出现权限异常。具体表现为Operator服务账户无法对集群范围的ConfigMap资源执行list和watch操作,导致相关功能受限。
问题现象
升级完成后,GPU Operator的Pod日志中频繁出现以下错误信息:
failed to list *v1.ConfigMap: configmaps is forbidden: User "system:serviceaccount:nvidia-gpu-operator:gpu-operator" cannot list resource "configmaps" in API group "" at the cluster scope
Failed to watch *v1.ConfigMap: failed to list *v1.ConfigMap: configmaps is forbidden
该问题在OpenShift 4.15.x环境中尤为常见,但不仅限于此平台,在vSphere with Tanzu 7等其他Kubernetes发行版上也有类似报告。
根本原因
经过NVIDIA开发团队分析,问题根源在于24.6.0版本的Operator RBAC配置中缺少必要的集群级ConfigMap访问权限。具体来说:
- Operator需要监控集群范围的ConfigMap资源以获取配置变更
- 24.6.0版本的ClusterRole定义中遗漏了对configmaps资源的list和watch权限
- 这种权限缺失导致Operator无法正常监控配置变化,影响部分功能的正常运行
解决方案
NVIDIA团队在24.6.1版本中修复了此问题,主要变更包括:
- 在Operator的ClusterRole中显式添加了对configmaps资源的访问权限
- 确保权限范围涵盖集群级别的资源操作
- 完善了相关组件的权限校验机制
对于已经升级到24.6.0版本的用户,建议采取以下措施之一:
- 推荐方案:直接升级到24.6.1或更高版本
- 临时方案:手动为gpu-operator服务账户添加configmaps资源的list/watch权限
技术细节
该问题涉及Kubernetes的RBAC权限模型和Operator的工作机制:
- Operator监控机制:GPU Operator使用controller-runtime库监控多种资源,包括ConfigMap
- 权限需求变化:24.6.0版本引入了新的配置管理功能,增加了对集群级ConfigMap的依赖
- 权限验证:Kubernetes API Server会严格校验每个请求的权限,缺失必要权限会导致403错误
最佳实践
为避免类似问题,建议用户在升级Operator时:
- 仔细阅读版本变更说明,了解新增的权限需求
- 在测试环境先行验证升级过程
- 监控Operator日志,及时发现权限相关问题
- 保持Operator版本与Kubernetes发行版的兼容性
总结
NVIDIA GPU Operator 24.6.0版本的ConfigMap权限问题是一个典型的RBAC配置遗漏案例,24.6.1版本已提供完整修复。用户在升级过程中应关注权限变化,确保服务账户具备操作所需资源的所有必要权限。通过规范的升级流程和及时的日志监控,可以有效避免此类问题对生产环境造成影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136