在严格网络限制的Azure环境中部署Azure-Search-OpenAI-Demo项目的实践指南
2025-06-01 01:26:39作者:毕习沙Eudora
背景介绍
在企业级Azure环境中部署应用时,经常会遇到严格的网络安全策略限制,比如禁止创建具有公共网络访问权限的存储资源。本文将以Azure-Search-OpenAI-Demo项目为例,详细介绍如何在这样的限制环境下成功部署应用,并解决部署过程中遇到的各种技术挑战。
主要挑战
- 存储账户网络限制:企业Azure环境禁止创建具有公共网络访问权限的存储资源
- 现有数据保留:已有25GB文档数据存储在现有容器中,需要保留
- 私有端点配置:需要确保所有资源都通过私有端点访问
- 环境变量配置:确保应用能够正确识别和使用现有存储资源
解决方案
1. 手动创建存储资源
由于自动创建的存储账户会被企业策略阻止,我们需要手动在Azure门户中创建存储账户:
- 创建时确保关闭公共网络访问
- 预先配置好所有必要的私有端点
- 提前上传25GB文档数据到指定容器
2. 修改Bicep模板
修改项目中的main.bicep文件,注释掉自动创建存储资源的代码段,并添加以下参数配置:
param storageAccountName string = 'my_store_account'
param storageResourceGroupName string = 'my_resource_group'
param storageResourceGroupLocation string = 'westeurope'
param storageContainerName string = 'my_store_container'
3. 环境变量配置
通过azd命令行工具设置必要的环境变量:
azd env set AZURE_STORAGE_ACCOUNT my_store_account
azd env set AZURE_STORAGE_CONTAINER my_store_container
azd env set AZURE_STORAGE_RESOURCE_GROUP my_resource_group
同时修改main.parameters.json文件以使用这些环境变量:
"storageAccountName": {
"value": "${AZURE_STORAGE_ACCOUNT}"
},
"storageResourceGroupName": {
"value": "${AZURE_STORAGE_RESOURCE_GROUP}"
}
4. 应用设置验证
确保Web应用的应用程序设置中包含以下关键配置:
- AZURE_STORAGE_ACCOUNT:指向正确的存储账户名称
- AZURE_STORAGE_CONTAINER:指向正确的容器名称
这些设置可以通过Azure门户手动添加,也可以在Bicep模板中通过appSettings部分配置。
常见问题排查
1. 应用启动失败
如果应用启动时出现"ModuleNotFoundError: No module named 'main'"错误,通常是由于:
- 部署包不完整
- 启动命令配置不正确
- 虚拟环境未正确创建
解决方案:
- 检查部署包是否包含所有必要文件
- 确认启动命令正确指向应用入口文件
- 确保虚拟环境已正确设置
2. 环境变量未生效
如果日志中出现"'AZURE_STORAGE_ACCOUNT'"错误,说明环境变量未正确传递到应用运行时环境。需要:
- 检查Bicep模板中的appSettings配置
- 验证Azure门户中的应用设置
- 确保部署过程中没有覆盖这些设置
最佳实践建议
- 基础设施即代码:尽管需要手动创建部分资源,但仍应尽量通过Bicep模板管理配置
- 环境隔离:为不同环境(开发、测试、生产)创建独立的资源组和存储账户
- 配置管理:使用azd环境变量集中管理敏感信息和环境特定配置
- 监控设置:部署后立即配置Application Insights监控,便于快速发现问题
- 备份策略:对重要数据实施定期备份,特别是手动配置的资源
总结
在严格限制的企业Azure环境中部署Azure-Search-OpenAI-Demo项目需要特别注意存储资源的网络配置和环境变量的传递。通过手动创建存储资源、精心配置Bicep模板和确保环境变量正确传递,可以成功绕过企业策略限制,同时保留现有数据。本文提供的解决方案不仅适用于这个特定项目,其思路和方法也可以应用于其他需要在受限Azure环境中部署的应用场景。
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