13、AWS VPC网络路由与安全配置详解

AWS VPC网络路由与安全配置详解

1. 路由表(Route Tables)

路由表由一个或多个路由和至少一个子网关联组成。可以将路由表想象成与多个子网相连的传统路由器。创建VPC时,AWS会自动创建一个名为主路由表的默认路由表,并将其与该VPC中的每个子网关联。你可以使用主路由表,也可以创建自定义路由表并手动将其与一个或多个子网关联。子网必须与路由表关联,若未显式将子网与自定义路由表关联,AWS会隐式将其与主路由表关联。

1.1 路由(Routes)

路由决定了如何转发与路由表关联的子网内资源之间的流量。IP路由是基于目标的,即路由决策仅基于目标IP前缀,而非源IP地址。创建路由时,必须提供以下元素:
- 目标IP前缀
- 目标资源

目标必须是CIDR表示法的IPv4或IPv6前缀,目标资源必须是AWS网络资源,如互联网网关或弹性网络接口(ENI),不能是IP前缀。

每个路由表都包含一个本地路由,允许不同子网中的实例相互通信。例如,在CIDR为172.31.0.0/16的VPC中,本地路由如下表所示:
| 目标 | 目标资源 |
| ---- | ---- |
| 172.31.0.0/16 | Local |

本地路由是每个路由表中唯一的强制路由,它允许同一VPC中的实例进行通信。由于没有其他IP前缀的路由,任何发往VPC CIDR范围之外地址的流量都将被丢弃。如果想让子网内的流量通过特定实例(如安全设备),可以创建一个以子网CIDR为目标、安全设备的ENI为目标资源的路由。

1.2 默认路由(The Default Route)
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值