【机器学习】Azure机器学习的网络隔离计划

语言 Chinese, Simplified

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Plan for network isolation for Azure Machine learning

了解细节的关键注意事项

Azure机器学习同时拥有IaaS和PaaS资源

Azure机器学习的网络隔离涉及平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）组件。PaaS服务，如Azure机器学习工作区、存储、密钥库、容器注册表和监视器，可以使用私有链接进行隔离。IaaS计算服务，如用于AI模型训练的计算实例/集群，以及用于AI模型评分的Azure Kubernetes服务（AKS）或托管在线端点，可以注入到您的虚拟网络中，并使用Private Link与PaaS服务进行通信。下图是此体系结构的一个示例。

IaaS和PaaS组件图。

在此图中，计算实例、计算集群和AKS集群位于您的虚拟网络中。它们可以使用专用端点访问Azure机器学习工作区或存储。您可以使用Azure存储和Azure密钥保管库的服务端点，而不是专用端点。其他服务不支持服务端点。

所需的入站和出站配置

Azure Machine Learning对您的虚拟网络有几个必需的入站和出站配置。如果您有独立的虚拟网络，则使用网络安全组可以直接进行配置。但是，您可能具有轮辐式或网状网络架构、防火墙、网络虚拟设备、代理和用户定义的路由。在任何一种情况下，请确保网络安全组件允许入站和出站。

通过防火墙出站的轮辐网络图。

在这个图中，您有一个轮辐式网络体系结构。轮辐VNet具有用于Azure机器学习的资源。集线器VNet有一个防火墙，可以控制从虚拟网络出站的互联网。在这种情况下，您的防火墙必须允许出站访问所需的资源，并且轮辐VNet中的计算资源必须能够到达您的防火墙。

提示

在图中，计算实例和计算集群配置为不使用公共IP。如果您转而使用具有公共IP的计算实例或集群，则需要允许使用网络安全组（NSG）和用户定义的路由从Azure机器学习服务标签入站，以跳过防火墙。此入站流量将来自Microsoft服务（Azure机器学习）。但是，我们建议使用无公共IP选项来删除此入站要求。

专用链路资源的DNS解析及其在计算实例中的应用
如果你有自己的DNS服务器托管在Azure或本地，你需要在DNS服务器中创建一个条件转发器。条件转发器向Azure DNS发送所有启用私有链接的PaaS服务的DNS请求。有关更多信息，请参阅DNS配置场景和Azure机器学习特定的DNS配置文章。

数据泄露保护

我们有两种类型的出境；只读和读/写。只读出站不能被恶意行为者利用，但读/写出站可能会被利用。在我们的案例中，Azure Storage和Azure Frontdoor（Frontdoor.frontend服务标签）是读/写的出站。

您可以使用我们的数据泄露预防解决方案来减轻这种数据泄露风险。我们使用带有Azure机器学习别名的服务端点策略，只允许出站到Azure机器学习管理的存储帐户。您不需要打开出站到防火墙上的存储。

具有渗出保护配置的网络图。

在该图中，计算实例和集群需要访问Azure机器学习管理的存储帐户才能获得设置脚本。您可以使用带有Azure机器学习别名的服务端点策略，只允许存储访问Azure机器学习存储帐户，而不是将出站打开到存储。

下表列出了所需的出站Azure服务标记和具有数据泄露保护设置的完全限定域名（FQDN）：

Outbound service tag	Protocol	Port
`AzureActiveDirectory`	TCP	80, 443
`AzureResourceManager`	TCP	443
`AzureMachineLearning`	UDP	5831
`BatchNodeManagement`	TCP	443

Outbound FQDN	Protocol	Port
`mcr.microsoft.com`	TCP	443
`*.data.mcr.microsoft.com`	TCP	443
`ml.azure.com`	TCP	443
`automlresources-prod.azureedge.net`	TCP	443

托管在线端点

入站和出站通信的安全性是为受管理的在线端点单独配置的。

入站通信

Azure机器学习使用专用端点来保护与托管在线端点的入站通信。将终结点的public_network_access标志设置为禁用，以阻止对其进行公共访问。禁用此标志时，您的终结点只能通过Azure机器学习工作区的专用终结点访问，并且无法从公共网络访问。

出站通信

为了确保从部署到资源的出站通信的安全，Azure Machine Learning使用工作区管理的虚拟网络。需要在工作空间管理的VNet中创建部署，以便它可以使用工作空间管理虚拟网络的专用端点进行出站通信。

下面的体系结构图显示了通信是如何通过专用端点流到托管在线端点的。来自客户端虚拟网络的传入评分请求通过工作区的专用端点流到受管理的在线端点。从部署到服务的出站通信是通过从工作区的托管虚拟网络到这些服务实例的专用端点来处理的。

图显示了通过工作区专用端点的入站通信和通过工作区管理的VNet的专用端点的出站通信。

有关详细信息，请参阅使用托管在线端点进行网络隔离。

主网络中的专用IP地址缺点

Azure机器学习需要私人IP；每个计算实例、计算集群节点和专用端点一个IP。如果你使用AKS，你还需要许多IP。与本地网络连接的集线器轮辐网络可能没有足够大的专用IP地址空间。在这种情况下，您可以为Azure机器学习资源使用独立的、非对等的VNet。

由专用端点而非对等连接的网络图。

在这个图中，您的主VNet需要私有端点的IP。您可以为具有大地址空间的多个Azure机器学习工作区提供轮辐VNet。这种体系结构的一个缺点是将专用端点的数量增加了一倍。

网络策略执行

如果您希望通过自助服务工作区和计算资源创建来控制网络隔离参数，则可以使用内置策略。

其他次要考虑事项

VNet后面ACR的图像构建计算设置

如果你把你的Azure容器注册表（ACR）放在你的私有端点后面，你的ACR就无法构建你的docker镜像。您需要使用计算实例或计算集群来构建图像。有关更多信息，请参阅如何设置图像构建计算文章。

启用工作室UI和启用了专用链接的工作区

如果您计划使用Azure机器学习工作室，则需要额外的配置步骤。这些步骤是为了防止出现任何数据泄露情况。有关更多信息，请参阅Azure虚拟网络文章中的如何使用Azure机器学习工作室。

接下来的步骤

For more information on using a managed virtual network, see the following articles:

For more information on using an Azure Virtual Network, see the following articles:

本文地址

https://architect.pub/plan-network-isolation-azure-machine-learning

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发布日期

星期二, 七月 9, 2024 - 10:35

最后修改

星期二, 七月 9, 2024 - 10:40

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推荐的体系结构（托管网络隔离模式）[Managed Network Isolation pattern]

允许internet出站模式

仅允许已批准的出站模式

推荐的体系结构（使用Azure VNet）

正在删除防火墙要求

使用公共工作区

推荐的防止数据泄露的架构