云平台安全组及网络ACL对比

本文探讨了云平台中的安全组和网络ACL,安全组工作于虚拟机层面,具有状态,而网络ACL在子网层面,通常无状态。各大云平台如AWS、腾讯云、华为云等在安全组和网络ACL的使用流程和管理上有所不同,但都提供了流量控制功能。用户可以根据需求创建、编辑安全组规则和网络ACL规则,以实现更精细的流量管理。

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安全组和网络ACL是云平台中常见的安全控制功能。


其中安全组工作于虚拟机层面,可用于对某一特定虚拟机的出入流量进行控制,通常是有状态的。

网络ACL工作于子网层面,可以用作防火墙控制进出子网的数据流,通常无状态。


有些云平台同时提供了这两种数据安全控制功能,也有些云平台只提供了其中的一种。


1. 安全组使用流程

对于提供了VPC功能的云平台来说,用户在创建VPC时,系统通常会自动为VPC创建一个默认安全组。

用户不能删除默认安全组,但可以创建和删除自定义安全组。

用户删除VPC时,默认安全组同时被删除。

 

例如AWS:



腾讯云:

为用户提供了3个默认安全组,分别设置成了不同的使用场景。



华为云:

VPC默认安全组可以被删除。



不提供VPC功能的云平台也通常会为每个租户设置一个默认安全组,不可被删除。

 

例如Unitedstack:

### 百度云服务器上的深度学习环境配置 为了在百度云服务器上顺利开展深度学习项目,前期准备工作至关重要。这不仅涉及基础架构的选择,还包括软件栈的搭建以及特定框架的支持。 #### 选择合适的实例类型 针对深度学习任务的特点——计算密集型工作负载,建议选用配备高性能GPU资源的实例型号[^1]。这类实例能够显著加速神经网络训练过程中的矩阵运算速度,从而缩短整体开发周期并提高效率。 #### 创建安全组规则 创建虚拟机之前需先规划好网络安全策略。通过合理设置入站/出站流量控制列表(ACL),可以有效保障远程访问的安全性的同时允许必要的通信端口开放给外部连接请求,比如SSH登录、HTTP(S) Web服务等操作所需使用的默认TCP端口号22,80,443等。 #### 安装依赖库与工具链 完成上述步骤之后即可着手准备安装Python解释器及相关科学计算包如NumPy,Pandas; 同时也要确保CUDA Toolkit版本匹配所选显卡驱动程序规格说明书中给出的要求范围之内;最后不要忘记下载目标平台官方发布的预编译二进制文件形式存在的TensorFlow或者PaddlePaddle Python Wheel分发版来简化后续集成测试环节的工作量。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip git cmake g++ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn opencv-python paddlepaddle-gpu==2.3.0.post110+cu110 ``` #### 配置Jupyter Notebook作为交互式编程界面 考虑到实际应用过程中可能频繁调整超参数组合尝试不同算法实现效果对比分析的需求场景特点,部署一套基于Web浏览器可视化的IDE解决方案显得尤为必要。这里推荐采用轻量化设计思路构建而成的开源产品JupyterLab满足此类诉求: ```bash pip3 install jupyterlab jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager nohup jupyter-lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 & ``` #### 加载已有模型或从头开始训练新模型 当一切就绪后便可以直接加载本地磁盘中存在的预训练权重参数继续微调优化现有结构性能指标表现水平;当然也可以利用公开数据集自行编写代码片段定义全新的网络拓扑关系进而执行完整的end-to-end流程直至获得满意的结果为止。
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