SST项目中ECS服务部署到公有子网的优化方案
2025-05-09 01:08:20作者:舒璇辛Bertina
背景介绍
在AWS云环境中,VPC(虚拟私有云)的网络架构设计是应用部署的关键环节。传统上,ECS(弹性容器服务)任务通常被部署在私有子网中,通过NAT网关访问互联网资源。这种架构虽然安全,但会产生额外的NAT网关费用。
SST框架的aws.Cluster组件在v3.1.16版本前存在一个限制:当VPC配置为无NAT网关时,无法将ECS服务部署到公有子网。这导致用户即使应用不需要访问私有资源,也必须配置NAT网关,增加了不必要的成本。
问题分析
在AWS网络架构中,公有子网和私有子网的主要区别在于路由表配置:
- 公有子网:包含一条指向互联网网关的路由,允许直接访问互联网
- 私有子网:通常通过NAT网关间接访问互联网
当VPC配置为nat: false时,传统架构会遇到以下挑战:
- 无法为私有子网提供出站互联网访问
- 但某些容器化应用可能只需要入站访问,不需要出站互联网连接
- 强制要求NAT网关增加了不必要的运营成本
解决方案
SST v3.1.16版本对Cluster组件进行了重要优化:
- 默认行为变更:现在Cluster组件默认将服务部署到公有子网
- 简化配置:当VPC配置为无NAT时,自动使用公有子网和分配公网IP
- 向后兼容:旧版本功能保留在Cluster.v1中,确保平滑升级
新的部署模式具有以下优势:
- 成本节约:省去NAT网关费用
- 简化架构:适合仅需入站访问的服务
- 灵活性:仍可通过配置选择私有子网部署
实现示例
以下是一个典型的使用案例:
// 创建无NAT的VPC
const vpc = new sst.aws.Vpc("MyVpc", {
nat: false,
});
// 创建集群(自动使用公有子网)
const cluster = new sst.aws.Cluster("MyCluster", { vpc });
// 添加服务(无需特殊配置即可使用公有子网)
cluster.addService("MyService", {
image: ".",
public: {
ports: [{ listen: "80/http" }]
}
});
最佳实践
-
安全考虑:部署到公有子网的服务应:
- 使用安全组严格控制入站流量
- 考虑结合WAF提供额外保护
- 敏感服务仍建议使用私有子网
-
适用场景:这种模式特别适合:
- 前端Web服务
- 公开API端点
- 不需要访问私有资源的无状态服务
-
监控建议:即使使用公有子网,也应:
- 监控ECS任务的网络流量
- 设置适当的自动扩展策略
- 定期检查安全组规则
总结
SST框架的这一优化体现了云原生架构的灵活性,允许开发者根据实际需求选择最合适的网络部署模式。通过支持无NAT场景下的公有子网部署,不仅降低了运营成本,还简化了不需要出站互联网访问的服务的部署流程。这一改进使得SST在构建高效、经济的云原生应用方面又向前迈进了一步。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258