GlobalProtect-openconnect在RHEL 9系统上的安装问题解析
2025-07-10 07:33:53作者:仰钰奇
问题背景
GlobalProtect-openconnect是一款开源的网络连接客户端工具,用于连接Palo Alto Networks的GlobalProtect网络服务。近期有用户在Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.4系统上尝试安装该软件时遇到了依赖性问题。
主要问题表现
用户在RHEL 9.4系统上使用rpm命令安装GlobalProtect-openconnect时,遇到了两个关键的依赖性问题:
- 缺少
libayatana-appindicator或libappindicator-gtk3库 - 需要
glibc 2.38版本,而系统当前安装的是glibc 2.34
问题分析
依赖库问题
第一个依赖问题相对容易解决,可以通过安装libappindicator-gtk3软件包来满足要求。这个库提供了系统托盘图标支持,是许多GUI应用程序的常见依赖。
glibc版本问题
第二个问题更为复杂,因为glibc(GNU C库)是Linux系统的核心组件之一。RHEL 9.4默认提供的glibc版本是2.34,而GlobalProtect-openconnect的rpm包是在较新的操作系统上构建的,要求glibc 2.38。
这种情况通常发生在:
- 软件包在较新的发行版上构建
- 目标系统使用的是较旧的稳定发行版
- 软件使用了新版本glibc引入的特性
解决方案
对于这类问题,项目维护者提供了替代安装方法:
- 下载二进制tar包而非rpm包
- 解压下载的tar包
- 使用
make install命令进行手动安装
这种方法绕过了rpm包的依赖检查,直接部署预编译的二进制文件。需要注意的是,用户必须确保下载的二进制包架构与系统架构匹配(如x86_64)。
经验总结
- 在企业级Linux发行版(如RHEL/CentOS)上,glibc版本通常较为保守,与上游软件可能存在兼容性问题
- 当遇到glibc版本不匹配时,可以考虑:
- 寻找专门为目标系统构建的软件包
- 使用替代安装方法(如二进制tar包)
- 从源代码编译(需注意编译环境)
- 安装前应仔细检查软件包架构是否与系统匹配
最佳实践建议
对于需要在RHEL/CentOS等企业Linux发行版上部署第三方软件的情况,建议:
- 优先寻找专为对应发行版构建的软件包
- 考虑使用容器化方案(如Podman/Docker)来隔离依赖环境
- 对于关键业务系统,建议在测试环境中验证后再部署到生产环境
- 保持系统更新,以获得最新的兼容性修复
通过理解这些依赖问题的本质,系统管理员可以更有效地解决类似问题,确保软件在稳定企业环境中的顺利部署。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147