【Tidb·进阶必看】为 MySQL 客户端开启 TLS

伍六七叭酒 2022-03-17 10:19:07

本文主要描述了在 Kubernetes 上如何为 TiDB 集群的 MySQL 客户端开启 TLS。TiDB Operator 从 v1.1 开始已经支持为 Kubernetes 上 TiDB 集群开启 MySQL 客户端 TLS。开启步骤为:

  1. 为 TiDB Server 颁发一套 Server 端证书,为 MySQL Client 颁发一套 Client 端证书。并创建两个 Secret 对象,Secret 名字分别为:${cluster_name}-tidb-server-secret 和 ${cluster_name}-tidb-client-secret,分别包含前面创建的两套证书;

    注意

    创建的 Secret 对象必须符合上述命名规范,否则将导致 TiDB 集群部署失败。

  2. 部署集群,设置 .spec.tidb.tlsClient.enabled 属性为 true

  3. 配置 MySQL 客户端使用加密连接。

其中,颁发证书的方式有多种,本文档提供两种方式,用户也可以根据需要为 TiDB 集群颁发证书,这两种方式分别为:

  • 使用 cfssl 系统颁发证书;
  • 使用 cert-manager 系统颁发证书;

当需要更新已有 TLS 证书时,可参考更新和替换 TLS 证书

为了方便其他想学习Tidb数据库的小伙伴,更详细的文章链接我放在下面了:

https://docs.pingcap.com/zh/tidb-in-kubernetes/stable/enable-tls-for-mysql-client

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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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