如何使用 `serverless_static_website_with_basic_auth` 构建静态网站带基本认证的环境
本教程将指导您通过开源项目 serverless_static_website_with_basic_auth 快速搭建一个在 AWS 上托管的,带有基本身份验证的静态网站。这个项目允许开发者安全地发布网站到子域名下,利用 AWS 的 CloudFront 和 S3 服务,并结合基本的用户名和密码保护。
1. 项目介绍
serverless_static_website_with_basic_auth 是一个用于在 AWS 环境中部署带有基本认证功能的静态网站的开箱即用解决方案。它采用 AWS 的一系列服务,包括 S3 作为存储您的静态文件的桶,CloudFront 提供 CDN 服务,以及通过 Lambda@Edge 实现客户端请求的身份验证。此项目特别适合那些寻求简单而安全的方式来部署私密静态网页的开发者们。
2. 项目快速启动
首先,确保您已安装了必要的工具,如 Git、Node.js、AWS CLI,并配置了相应的 AWS 凭据。
步骤一:克隆仓库
git clone https://github.com/dumrauf/serverless_static_website_with_basic_auth.git my-static-site
cd my-static-site
步骤二:设置基本认证信息
编辑 handler.js 文件来设定用户名和密码。
步骤三:配置并部署
在执行部署命令前,请替换 XxxxxXXX, sls-static-basic 为您自己的 AWS 配置资料和自定义 S3 存储桶名称。
npm install
export AWS_PROFILE=XxxxxXXX
export WEBSITE_S3_BUCKET_NAME=sls-static-basic
npm run deploy
步骤四:同步本地更改至网站
如果您对网站进行了任何更新:
npm run sync
步骤五:移除部署
当不再需要该网站时,可以使用以下命令移除所有资源:
npm run remove
3. 应用案例与最佳实践
应用案例:
- 私有文档库:为团队创建一个只有经过认证才能访问的知识库或内部文档。
- 客户特定门户:提供给不同客户登录后查看定制化内容的平台。
- 限流访问的博客:仅对注册用户提供访问权限的个人博客或者内部通讯站点。
最佳实践:
- 安全性加强:定期更换认证凭据,并考虑使用更安全的身份验证方式如JWT。
- 备份S3数据:定期备份S3中的网站数据以防意外丢失。
- 监控与警报:设置AWS CloudWatch监控,以便在出现访问异常时得到通知。
4. 典型生态项目
虽然直接提及的生态项目在提供的文本中不明显,但类似的项目常常依赖于其他AWS相关的开源工具和服务,比如aws-serverless-express用于API Gateway后端,serverless-plugin-stage-variables管理多环境变量等。对于此类场景,重要的是理解AWS的服务栈如何互相集成以构建更复杂的应用程序。利用AWS的Serverless Application Repository和Lambda函数,您可以找到更多扩展功能的组件,进一步丰富您的项目生态。
请注意,实际操作时应详细阅读原项目文档,了解最新的指令和潜在的更新变化。
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