Azure Enterprise-Scale 架构中的子网私有端点策略解析
2025-07-08 19:28:12作者:田桥桑Industrious
背景介绍
在Azure Enterprise-Scale架构设计中,网络安全管理是核心组成部分。其中关于子网(Subnet)与私有端点(Private Endpoint)的安全策略配置尤为重要,这直接关系到企业云环境的安全边界控制。
策略功能分析
Deny-Subnet-Without-Penp策略是一个专门设计用于增强网络安全的策略,其主要功能是确保子网中的私有端点流量受到网络安全管理组(NSG)的适当过滤。该策略的核心价值在于:
- 强制要求子网配置私有端点网络策略
- 确保私有端点流量经过NSG的安全检查
- 防止私有端点成为网络安全的盲区
策略设计考量
在Enterprise-Scale的标准部署中,并非所有可用策略都会被默认分配。这是基于以下设计考虑:
- 模块化设计:保持核心框架的简洁性,同时提供可选的扩展策略
- 灵活性:不同企业可能有不同的安全需求等级
- 性能优化:避免不必要的策略评估带来的性能开销
实施建议
对于需要强化网络安全的企业,建议在以下场景考虑部署此策略:
- 处理重要数据的应用环境
- 需要严格网络分区的业务场景
- 有合规性要求的行业部署
实施时应注意:
- 评估现有网络架构的兼容性
- 制定适当的例外处理机制
- 建立变更管理流程
最佳实践
- 分层部署:可以考虑在Corp或Landing Zones层级部署
- 监控机制:配合Azure Monitor跟踪策略效果
- 文档配套:确保团队理解策略的业务影响
总结
Deny-Subnet-Without-Penp策略作为Enterprise-Scale架构中的可选安全增强组件,为企业提供了更精细的网络流量控制能力。技术团队应根据实际业务需求和安全标准,评估是否需要在标准部署基础上启用此类增强策略,以构建更完善的云安全体系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217