如何更新Azure ML现有AKS计算目标的过期自定义SSL证书？

你可以直接通过Azure Machine Learning Python SDK对已关联的AKS计算目标执行证书更新操作，无需先解绑再重新关联，具体步骤如下：

1. 加载现有AKS计算目标
   先从工作区中获取已关联的AKS目标对象：

from azureml.core import Workspace, ComputeTarget

# 加载工作区（根据实际认证方式调整，比如用config.json或服务主体）
ws = Workspace.from_config()
cluster_name = "你的AKS集群名称"
aks_target = ComputeTarget(workspace=ws, name=cluster_name)

2. 构建新的SSL配置并执行更新
   使用新的PEM证书文件，通过update方法替换原有证书：

from azureml.core.compute.aks import AksUpdateConfiguration

# 构建SSL更新配置，传入新的证书文件路径
ssl_update_config = AksUpdateConfiguration(ssl_cert_pem_file="新的mlsite_mycompany_com.pem",
                                           ssl_key_pem_file="新的private.pem",
                                           ssl_cname="mlsite.mycompany.com")

# 执行更新操作
aks_target.update(update_config=ssl_update_config)
aks_target.wait_for_completion(show_output=True)

注意事项 #

• 确保新证书是完整的PEM格式，包含服务器证书、中间证书链（如有），顺序需正确（服务器证书在前，中间CA证书在后）
• 私钥文件不能设置密码保护，否则更新操作会失败
• 更新过程中，AKS集群上的ML服务可能会出现短暂中断，建议在业务低峰时段执行操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JakeUT