TLS-Zertifikatsgeheimnisse werden dynamisch in Helm-Vorlagen für manifestgesteuerte Bereitstellungen eingefügt.

So integrieren Sie TLS-Zertifikate dynamisch in OpenShift-Routen

Bei der Bereitstellung von Anwendungen ist die sichere und effiziente Verwaltung von TLS-Zertifikaten von entscheidender Bedeutung. Bei Setups wie OpenShift, bei denen Geheimnisse in einem sicheren Tresor statt in einem Code-Repository gespeichert werden können, besteht die Herausforderung darin, diese Geheimnisse dynamisch in Bereitstellungsmanifeste zu integrieren.

Stellen Sie sich vor, Sie generieren Ihre Kubernetes-Manifeste mithilfe der „Helm-Vorlage“, anstatt sie direkt mit Helm bereitzustellen. Dieser Ansatz führt in Kombination mit Tools wie ArgoCD zur Synchronisierung zu einer zusätzlichen Komplexität: dem dynamischen Abrufen von TLS-Zertifikatsgeheimnissen in die Manifeste.

Beispielsweise möchten Sie in einer typischen Routenkonfiguration (`route.yaml`) möglicherweise die TLS-Felder wie das Zertifikat (`tls.crt`), den Schlüssel (`tls.key`) und das CA-Zertifikat ( `ca.crt`) im laufenden Betrieb. Dadurch wird die Festcodierung sensibler Daten vermieden, sodass Ihre Bereitstellung sowohl sicher als auch modular ist. 🌟

Aber kann dies dynamisch mithilfe von Helm-Vorlagen und Kubernetes-Geheimnissen in einer manifestgesteuerten Strategie erreicht werden? Lassen Sie uns untersuchen, wie die Nutzung der „Lookup“-Funktion und dynamischer Werte in Helm dieses Problem lösen und gleichzeitig Sicherheit und Flexibilität in Ihrer Bereitstellungspipeline gewährleisten kann. 🚀

Dynamische Verwaltung von TLS-Geheimnissen in Kubernetes-Bereitstellungen

In einem Manifestgesteuerte BereitstellungsstrategieDie größte Herausforderung besteht darin, TLS-Geheimnisse sicher abzurufen und in Ihre Kubernetes-Konfigurationen zu integrieren, ohne sensible Daten fest zu codieren. Das erste Skript, das für Helm-Vorlagen geschrieben wurde, nutzt Funktionen wie Nachschlagen um Geheimnisse während der Manifestgenerierung dynamisch abzurufen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn Sie mit Tools wie ArgoCD arbeiten, um Manifeste umgebungsübergreifend zu synchronisieren. Die Kombination von Funktionen wie hasKey Und b64dez stellt sicher, dass nur gültige und korrekt codierte Geheimnisse verarbeitet werden, wodurch Laufzeitfehler vermieden werden.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie müssten die TLS-Felder in einer „route.yaml“ dynamisch füllen. Anstatt das vertrauliche TLS-Zertifikat, den Schlüssel und das CA-Zertifikat in das Manifest einzubetten, fragt die Helm-Vorlage zur Laufzeit den geheimen Speicher von Kubernetes ab. Durch die Verwendung eines Helm-Befehls wie „lookup(“v1“, „Secret“, „namespace“, „secret-name“) werden die Daten sicher aus dem Cluster abgerufen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Geheimnisse in Ihrem Code-Repository zu speichern, was eine bessere Sicherheit gewährleistet. 🚀

Die Python-basierte Lösung bietet eine programmgesteuerte Möglichkeit zum Abrufen und Verarbeiten von Kubernetes-Geheimnissen. Es nutzt den Kubernetes-Python-Client, um Geheimnisse abzurufen und schreibt sie dann dynamisch in eine YAML-Datei. Dies ist besonders effektiv, wenn Manifeste außerhalb von Helm generiert oder validiert werden, und bietet mehr Flexibilität bei der Automatisierung von Bereitstellungsworkflows. Beispielsweise müssen Sie diesen Ansatz möglicherweise in CI/CD-Pipelines verwenden, in denen benutzerdefinierte Skripts die Manifesterstellung übernehmen. Indem Sie die Base64-codierten geheimen Daten dekodieren und in „route.yaml“ einfügen, stellen Sie sicher, dass die sensiblen Daten in der gesamten Pipeline sicher verwaltet werden. 🛡️

Die Go-basierte Lösung ist ein weiterer Ansatz, der auf Hochleistungsumgebungen zugeschnitten ist. Mithilfe des Kubernetes Go-Clients können Sie Geheimnisse direkt abrufen und Konfigurationen programmgesteuert generieren. In Umgebungen mit hohen Durchsatzanforderungen oder strengen Latenzbeschränkungen sorgt die Effizienz von Go beispielsweise für eine nahtlose Interaktion mit der Kubernetes-API. Das Skript ruft und dekodiert nicht nur die TLS-Daten, sondern verfügt auch über eine robuste Fehlerbehandlung, was es für den Produktionseinsatz äußerst zuverlässig macht. Durch die Verwendung modularer Funktionen in Go wird außerdem sichergestellt, dass der Code in Zukunft für andere Kubernetes-Ressourcenintegrationen wiederverwendet werden kann.

{{- if .Values.ingress.tlsSecretName }}
{{- $secretData := (lookup "v1" "Secret" .Release.Namespace .Values.ingress.tlsSecretName) }}
{{- if $secretData }}
{{- if hasKey $secretData.data "tls.crt" }}
certificate: |
  {{- index $secretData.data "tls.crt" | b64dec | nindent 6 }}
{{- end }}
{{- if hasKey $secretData.data "tls.key" }}
key: |
  {{- index $secretData.data "tls.key" | b64dec | nindent 6 }}
{{- end }}
{{- if hasKey $secretData.data "ca.crt" }}
caCertificate: |
  {{- index $secretData.data "ca.crt" | b64dec | nindent 6 }}
{{- end }}
{{- end }}
{{- end }}

from kubernetes import client, config
import base64
import yaml

# Load Kubernetes config
config.load_kube_config()

# Define namespace and secret name
namespace = "default"
secret_name = "tls-secret-name"

# Fetch the secret
v1 = client.CoreV1Api()
secret = v1.read_namespaced_secret(secret_name, namespace)

# Decode and process secret data
tls_cert = base64.b64decode(secret.data["tls.crt"]).decode("utf-8")
tls_key = base64.b64decode(secret.data["tls.key"]).decode("utf-8")
ca_cert = base64.b64decode(secret.data["ca.crt"]).decode("utf-8")

# Generate route.yaml
route_yaml = {
    "tls": {
        "certificate": tls_cert,
        "key": tls_key,
        "caCertificate": ca_cert
    }
}

# Save to YAML file
with open("route.yaml", "w") as f:
    yaml.dump(route_yaml, f)

print("Route manifest generated successfully!")

package main
import (
    "context"
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "os"

    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)

func main() {
    // Load kubeconfig
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", os.Getenv("KUBECONFIG"))
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }

    // Create clientset
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }

    // Get secret
    secret, err := clientset.CoreV1().Secrets("default").Get(context.TODO(), "tls-secret-name", metav1.GetOptions{})
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }

    // Decode and print secret data
    tlsCrt, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(string(secret.Data["tls.crt"]))
    tlsKey, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(string(secret.Data["tls.key"]))
    caCrt, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(string(secret.Data["ca.crt"]))

    fmt.Printf("Certificate: %s\n", tlsCrt)
    fmt.Printf("Key: %s\n", tlsKey)
    fmt.Printf("CA Certificate: %s\n", caCrt)
}

TLS-Geheimnisse in Kubernetes sichern: Der dynamische Ansatz

Bei der Arbeit mit a Manifestgesteuerte Bereitstellung Strategie ist einer der wichtigsten zu berücksichtigenden Aspekte die Sicherheit und Flexibilität beim Umgang mit sensiblen Daten wie TLS-Zertifikaten. Das Festcodieren dieser Geheimnisse in Ihrem Repository ist nicht nur unsicher, sondern macht Ihre Anwendung auch weniger umgebungsübergreifend portierbar. Ein dynamischer Ansatz, wie das Abrufen von Geheimnissen zur Laufzeit mithilfe von Helm-Vorlagen oder Kubernetes-API-Aufrufen, stellt sicher, dass Ihre Anwendung sicher bleibt und gleichzeitig automatisierte Arbeitsabläufe unterstützt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Sicherstellung der Kompatibilität mit Tools wie ArgoCD. Da ArgoCD die vorgenerierten Manifeste synchronisiert und nicht direkt über Helm bereitstellt, wird das dynamische Einfügen von Geheimnissen in diese Manifeste eine Herausforderung, ist aber unerlässlich. Durch die Nutzung von Helm's Nachschlagen Funktionalität oder programmatische Lösungen in Python oder Go können Sie sicherstellen, dass Geheimnisse sicher aus dem Secret Store von Kubernetes abgerufen werden. Auf diese Weise passen sich die Manifeste, selbst wenn sie vorab generiert wurden, dynamisch an die geheime Konfiguration der Umgebung an. 🚀

Darüber hinaus ist Automatisierung der Schlüssel zur Skalierung von Bereitstellungen. Durch die Implementierung von Pipelines, die TLS-Geheimnisse abrufen, dekodieren und einfügen, reduzieren Sie manuelle Eingriffe und vermeiden Fehler. Beispielsweise erhöht die Integration von Python-Skripten zur Validierung von TLS-Zertifikaten oder von Go-Clients zur Bewältigung hoher Leistungsanforderungen sowohl die Zuverlässigkeit als auch die Effizienz. Jede dieser Methoden stellt außerdem die Einhaltung bewährter Sicherheitspraktiken sicher, z. B. die Vermeidung vertraulicher Klartextdaten in Ihren Pipelines oder Manifesten. 🌟