Google Cloud生成式AI网络配置：generative-ai项目VPC与安全设置

生成式AI（Generative AI）项目在Google Cloud上的部署需要兼顾高性能计算需求与严格的安全边界。以下架构设计遵循**最小权限原则**与**深度防御策略**，确保模型训练与推理工作负载在隔离环境中安全运行。### 1.1 网络分层模型```mermaidflowchart TDsubgraph "公共网络层"Internet[用户/客户端]...

瞿蔚英Wynne

277人浏览 · 2025-09-11 03:01:32

瞿蔚英Wynne · 2025-09-11 03:01:32 发布

Google Cloud生成式AI网络配置：generative-ai项目VPC与安全设置

【免费下载链接】generative-ai Sample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai

1. 网络架构设计原则

生成式AI（Generative AI）项目在Google Cloud上的部署需要兼顾高性能计算需求与严格的安全边界。以下架构设计遵循最小权限原则与深度防御策略，确保模型训练与推理工作负载在隔离环境中安全运行。

1.1 网络分层模型

mermaid

1.2 VPC网络关键指标

网络组件	推荐配置	安全考量
VPC名称	`genai-vpc`	专用网络隔离，避免与其他工作负载共享
子网划分	至少3个独立子网（应用/数据/管理）	按功能隔离降低横向移动风险
IP范围	10.0.0.0/16 CIDR块	避免与现有网络地址冲突
流量监控	VPC Flow Logs + Packet Mirroring	异常流量检测与审计追踪
DNS策略	私有DNS区域 + 转发器	防止数据泄露到公共DNS

2. VPC网络配置实施

2.1 基础网络创建

通过gcloud命令行工具创建专用VPC及子网结构：

# 创建生成式AI专用VPC
gcloud compute networks create genai-vpc \
  --subnet-mode=custom \
  --mtu=1460 \
  --bgp-routing-mode=regional

# 创建应用子网（用于AI推理服务）
gcloud compute networks subnets create app-subnet \
  --network=genai-vpc \
  --range=10.0.1.0/24 \
  --region=us-central1 \
  --enable-private-ip-google-access

# 创建数据子网（用于向量数据库）
gcloud compute networks subnets create data-subnet \
  --network=genai-vpc \
  --range=10.0.2.0/24 \
  --region=us-central1 \
  --enable-private-ip-google-access

# 创建管理子网（用于监控与运维）
gcloud compute networks subnets create mgmt-subnet \
  --network=genai-vpc \
  --range=10.0.3.0/24 \
  --region=us-central1 \
  --enable-private-ip-google-access

2.2 私有服务连接配置

为避免公网暴露，通过Private Service Connect (PSC) 连接Google Cloud服务：

# 创建Vertex AI PSC端点
gcloud compute forwarding-rules create vertex-ai-psc \
  --load-balancing-scheme=internal \
  --network=genai-vpc \
  --subnet=app-subnet \
  --address=10.0.1.10 \
  --ports=443 \
  --region=us-central1 \
  --service=projects/vertex-ai-private-services/regions/us-central1/services/vertex-ai

# 验证PSC连接状态
gcloud compute forwarding-rules describe vertex-ai-psc \
  --region=us-central1

3. 安全组与防火墙规则

3.1 防火墙规则矩阵

规则名称	方向	协议/端口	源IP范围	目标IP范围	用途
`allow-ssh-from-iap`	INGRESS	TCP:22	35.235.240.0/20	mgmt-subnet	IAP隧道SSH访问
`allow-https-from-lb`	INGRESS	TCP:443	130.211.0.0/22	app-subnet	负载均衡器HTTPS流量
`allow-internal-vpc`	INGRESS	ALL	VPC内部CIDR	所有子网	子网间内部通信
`deny-all-egress`	EGRESS	ALL	0.0.0.0/0	0.0.0.0/0	默认拒绝所有出站流量
`allow-gcp-services`	EGRESS	TCP:443	0.0.0.0/0	199.36.153.4/30	允许访问Google APIs

3.2 防火墙规则实施

# 允许IAP隧道SSH访问管理子网
gcloud compute firewall-rules create allow-ssh-from-iap \
  --network=genai-vpc \
  --direction=INGRESS \
  --priority=1000 \
  --source-ranges=35.235.240.0/20 \
  --target-tags=management \
  --allow=tcp:22

# 允许负载均衡器HTTPS流量到应用子网
gcloud compute firewall-rules create allow-https-from-lb \
  --network=genai-vpc \
  --direction=INGRESS \
  --priority=1000 \
  --source-ranges=130.211.0.0/22 \
  --target-tags=application \
  --allow=tcp:443

# 拒绝所有出站流量（默认拒绝策略）
gcloud compute firewall-rules create deny-all-egress \
  --network=genai-vpc \
  --direction=EGRESS \
  --priority=65534 \
  --destination-ranges=0.0.0.0/0 \
  --action=DENY \
  --rules=all

4. IAM与服务账号配置

4.1 最小权限服务账号

为生成式AI工作负载创建专用服务账号，遵循最小权限原则：

# 创建AI推理服务账号
gcloud iam service-accounts create genai-inference-sa \
  --display-name="Generative AI Inference Service Account" \
  --description="用于运行Gemini模型推理的受限服务账号"

# 绑定必要角色（最小权限集）
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:genai-inference-sa@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:genai-inference-sa@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.objectViewer"

4.2 服务账号密钥管理

# 创建服务账号密钥（仅用于本地开发，生产环境使用工作负载身份）
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
  --iam-account=genai-inference-sa@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --key-file-type=json

# 安全存储密钥（生产环境使用Secret Manager）
gcloud secrets create genai-sa-key \
  --replication-policy="automatic"

gcloud secrets versions add genai-sa-key \
  --data-file=key.json

# 删除本地密钥文件
rm -f key.json

5. 安全最佳实践与合规检查

5.1 合规性控制矩阵

合规要求	实施措施	验证方法
数据加密	静态数据：Cloud KMS加密传输中：TLS 1.3	`gcloud kms keys list` `tcpdump`抓包分析
访问审计	Cloud Audit Logs + Cloud Monitoring	Logs Explorer查询管理员操作
漏洞管理	Container Scanning + 依赖检查	Artifact Registry漏洞报告
渗透测试	年度第三方渗透测试月度自动化扫描	安全评估报告审查

5.2 安全配置验证脚本

#!/bin/bash
# 网络安全配置验证脚本

set -euo pipefail

# 1. 验证VPC私有访问配置
echo "=== 验证VPC私有访问 ==="
gcloud compute networks subnets describe app-subnet \
  --region=us-central1 \
  --format="value(privateIpGoogleAccess)"

# 2. 检查防火墙规则优先级
echo -e "\n=== 防火墙规则优先级检查 ==="
gcloud compute firewall-rules list \
  --filter="network=genai-vpc" \
  --format="table(name,priority,direction,action)"

# 3. 验证服务账号权限
echo -e "\n=== 服务账号权限检查 ==="
gcloud projects get-iam-policy $PROJECT_ID \
  --filter="bindings.members:genai-inference-sa@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --format="table(bindings.role)"

6. 部署与维护流程

6.1 基础设施即代码 (IaC) 实现

推荐使用Terraform管理网络安全配置：

# main.tf - VPC与安全组定义示例
resource "google_compute_network" "genai_vpc" {
  name                    = "genai-vpc"
  auto_create_subnetworks = false
  mtu                     = 1460
  routing_mode            = "REGIONAL"
}

resource "google_compute_subnetwork" "app_subnet" {
  name          = "app-subnet"
  network       = google_compute_network.genai_vpc.name
  ip_cidr_range = "10.0.1.0/24"
  region        = "us-central1"
  
  private_ip_google_access = true
  
  secondary_ip_range {
    range_name    = "pod-ip-range"
    ip_cidr_range = "10.128.0.0/18"
  }
}