使用AWS SAM部署边缘优化的API Gateway自定义域名
2025-07-09 17:34:40作者:咎岭娴Homer
在AWS云环境中,API Gateway是一项强大的服务,允许开发者创建、发布、维护、监控和保护任意规模的API。本文将深入探讨如何使用AWS SAM(Serverless Application Model)部署边缘优化的API Gateway,并为其配置自定义域名,特别是在非us-east-1区域使用时如何正确管理证书。
边缘优化API Gateway概述
边缘优化的API Gateway是一种特殊配置,它利用AWS全球分布的CloudFront边缘站点来缓存API响应,从而为全球用户提供更低的延迟。这种架构特别适合面向全球用户的应用程序。
边缘优化的API Gateway有一个关键要求:SSL/TLS证书必须部署在us-east-1(北弗吉尼亚)区域,无论API Gateway本身部署在哪个区域。这是因为CloudFront的证书管理集中在该区域。
架构设计
该解决方案的核心架构包含以下组件:
- API Gateway:部署为边缘优化类型,提供/hello端点
- Lambda函数:作为API的后端处理程序
- ACM证书:在us-east-1区域创建和管理
- 自定义域名:通过API Gateway的域名配置功能实现
关键技术实现
跨区域证书管理
在SAM模板中,我们需要明确指定证书资源在us-east-1区域创建,即使其他资源部署在不同区域。这是通过以下方式实现的:
Resources:
Certificate:
Type: AWS::CertificateManager::Certificate
Properties:
DomainName: !Ref CustomDomainName
ValidationMethod: DNS
Metadata:
aws:region: us-east-1
自定义域名配置
自定义域名配置需要将API Gateway与ACM证书关联,并指定正确的端点类型(EDGE):
DomainName:
Type: AWS::ApiGateway::DomainName
Properties:
DomainName: !Ref CustomDomainName
CertificateArn: !Ref Certificate
EndpointConfiguration:
Types:
- EDGE
部署策略
由于涉及跨区域资源,部署时需要特别注意:
- 首先在us-east-1区域创建证书
- 等待证书验证完成
- 在目标区域部署API Gateway和其他资源
- 建立自定义域名与API的映射关系
实际应用场景
这种配置特别适合以下场景:
- 全球分布的应用程序需要低延迟API响应
- 企业需要使用自有域名而非默认的API Gateway域名
- 需要统一管理多个API的访问入口
- 安全合规要求使用自定义域名和证书
最佳实践建议
- 证书管理:考虑使用AWS Certificate Manager的自动续期功能,确保证书不会过期
- DNS验证:推荐使用DNS验证方式而非电子邮件验证,便于自动化
- 部署顺序:在CI/CD流水线中加入等待证书验证完成的步骤
- 监控:设置CloudWatch警报监控证书到期情况和API性能
- 缓存策略:根据API特性合理配置CloudFront缓存行为
常见问题解决
- 证书验证失败:检查DNS记录是否正确设置,特别注意CNAME记录的TTL值
- 部署超时:增加部署超时时间,特别是证书验证可能需要较长时间
- 跨区域权限:确保部署角色有跨区域操作的权限
- 域名冲突:确保自定义域名未被其他AWS服务使用
通过本文介绍的方法,开发者可以高效地在AWS上部署边缘优化的API Gateway,并为其配置自定义域名,同时满足全球低延迟访问和安全性的要求。这种架构特别适合现代化云原生应用的API层实现。
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322