SST项目中容器使用公共子网的设计考量
2025-05-08 22:14:31作者:伍希望
在AWS云架构设计中,容器部署的网络拓扑选择是一个关键决策点。SST框架在默认配置中选择将容器部署在公共子网(public subnet)而非私有子网(private subnet),这一设计决策背后有着深思熟虑的技术考量。
成本效益优先原则
SST框架在设计时特别注重成本效益,尤其是在开发环境和初始部署阶段。使用私有子网虽然能提供额外的安全层,但会强制要求使用NAT网关,这在AWS服务中是一项显著的成本因素。一个NAT网关每小时固定费用约为0.045美元,加上数据传输费用,对于小型项目或开发环境来说,这笔开销可能并不合理。
等效的安全实现
公共子网并不意味着安全性降低。通过合理配置安全组(Security Group),可以实现与私有子网相当的安全水平:
- 入站流量控制:安全组可以严格限制哪些IP和端口能够访问容器
- 出站流量过滤:同样可以通过安全组规则控制容器对外访问
- 最小权限原则:精细化的安全组规则可以达到网络隔离的效果
这种安全模型与私有子网+NAT的组合相比,在防护能力上并不逊色,只是实现的机制不同。
灵活的架构演进
SST框架的设计哲学之一是"渐进式复杂度"。开发者可以从简单的公共子网部署开始,随着项目规模扩大和安全需求提升,再平滑过渡到更复杂的网络拓扑:
- 初期:使用公共子网快速启动,降低成本
- 成长期:逐步引入私有子网和NAT网关
- 成熟期:构建完整的VPC架构,包括多个可用区的子网划分
这种演进路径避免了项目初期就被迫接受复杂架构带来的高成本和维护负担。
配置灵活性
虽然默认使用公共子网,但SST提供了充分的配置灵活性。开发者可以通过vpc参数显式指定使用私有子网,当项目确实需要更高安全级别时,可以轻松切换:
new sst.aws.Service("MyService", {
vpc: {
subnetSelection: { subnetType: "private" }
}
});
这种设计既保证了开箱即用的简便性,又不会限制架构的扩展能力。
总结
SST框架选择公共子网作为容器默认部署位置,是基于成本控制、安全等效性和架构演进三方面的综合考量。这种设计特别适合快速迭代的开发环境和中小型项目,同时保留了向更复杂网络拓扑演进的可能性。开发者可以根据项目实际需求,在简便性和高级网络配置之间做出灵活选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135