阿里云 服务器产品

本文由翼龙云@yilongcloud撰写。

一、引言

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GPU 服务器因高性能计算需求（如 AI 训练、图形渲染）常需开放特殊端口（如 CUDA、远程连接），但不当配置易引发安全风险：

外部攻击：开放端口暴露给公网，可能被恶意扫描或入侵。性能损失：频繁的安全告警或宕机修复，中断计算任务。数据泄露：未隔离内网环境，敏感数据可能被窃取。安全组作为第一道防线，需平衡 算力开放 与 风险管控。以下 3 大实践助您高效配置！

二、三大最佳实践如下：最佳实践一：最小化开放端口（精准控制流量）

核心逻辑：仅开放必需端口，减少攻击面。操作步骤（以阿里云控制台为例）：

登录 ECS 控制台 → 安全组 → 创建规则。开放关键端口：CUDA 计算：TCP 3000-5000（NVIDIA 默认范围）。远程连接：SSH（22）或 RDP（3389），限制访问 IP 为运维白名单。Web 服务：HTTP（80）/HTTP（443），按需开放。

拒绝其他端口：设置默认规则为 拒绝所有入方向流量。

最佳实践二：内网隔离策略（VPC + 安全组双层防护）

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适用场景：多台 GPU 服务器需内网互通（如分布式训练），但需隔离公网风险。操作方案：

创建专有网络 VPC：划分私有子网，GPU 服务器部署于内网段（如 192.168.0.0/24）。安全组双层配置：外层安全组：仅开放公网必要端口（如 SSH）。内层安全组：允许 VPC 内网互通（放行全部内网 IP），禁止公网访问。效果：外部攻击无法穿透内网，GPU 算力任务无中断风险。

最佳实践三：自动化标签管理（降低运维复杂度）

痛点：手动维护大量安全组规则易出错，尤其集群扩容时。解决方案：

标签（Tag）分组：为不同用途的 GPU 服务器打标签（如 env=prod, role=ai-training）。安全组关联标签：创建规则时，指定 授权对象 为标签（如允许 role=ai-training 的机器互访）。动态生效：新增 GPU 服务器只需绑定标签，自动继承安全组规则。

优势：运维效率提升 80%，避免配置遗漏。

三、总结：简化配置，专注算力

通过最小化端口、VPC 隔离、标签自动化，GPU 服务器安全组配置可同时实现：算力无阻：关键端口畅通，保障 CUDA / 远程连接。攻击防御：公网暴露面极小，内网资源隔离。运维提效：标签化管理，5 分钟完成集群规则同步。

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