So schützen Sie zwei Micro-Frontends mit unterschiedlichen Zugriffsanforderungen auf einem AWS-Backend

Ausgewogenheit von Sicherheit und Zugänglichkeit in der AWS Micro-Frontend-Architektur

Beim Entwerfen sicherer und skalierbarer Cloud-Architekturen geht es oft darum, Zugänglichkeit und eingeschränkten Zugriff in Einklang zu bringen. In Ihrem AWS-Setup verfügen Sie über zwei Mikro-Frontends mit unterschiedlichen Zugriffsanforderungen. FE-A muss auf eine bestimmte statische IP beschränkt sein, während FE-B öffentlich zugänglich sein sollte. Die gleichzeitige Erfüllung dieser Bedürfnisse kann eine Herausforderung darstellen. 😅

Die Herausforderung entsteht bei der Konfiguration der Sicherheitsgruppen in EC2. Wenn Sie den Zugriff auf 0.0.0.0 zulassen, werden beide Frontends öffentlich zugänglich, was die Sicherheit von FE-A gefährdet. Andererseits wird durch die Beschränkung des Zugriffs auf eine einzelne statische IP die öffentliche Verfügbarkeit von FE-B verweigert. Dadurch entsteht ein komplexer Balanceakt zwischen Offenheit und Sicherheit.

Auch wenn eine Lambda-Funktion zur dynamischen Aktualisierung von IP-Bereichen sinnvoll erscheint, verursacht sie zusätzlichen Overhead und ist keine optimale langfristige Lösung. Beispielsweise können dadurch im Laufe der Zeit die Kosten und die Komplexität steigen. Darüber hinaus kann die Verwaltung häufiger Aktualisierungen von Sicherheitsgruppen umständlich und fehleranfällig sein.

Es ist von entscheidender Bedeutung, eine kostengünstige Lösung zu finden, die diese Anforderungen erfüllt. Ziel ist es, FE-A zu schützen und gleichzeitig sicherzustellen, dass FE-B weltweit zugänglich bleibt, ohne dass unnötige Komplexität entsteht. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie dies mithilfe der Best Practices von AWS erreichen können. 🚀

Strategien zur Sicherung von Micro-Frontends mit AWS

Das erste Skript nutzt die Funktionen der AWS Web Application Firewall (WAF), um unterschiedliche Zugriffsrichtlinien für zwei Mikro-Frontends durchzusetzen. Durch die Erstellung einer WebACL werden bestimmte IP-Regeln auf FE-A angewendet, um nur Datenverkehr von einem bestimmten zuzulassen statische IP, um sicherzustellen, dass es ein geschlossenes System bleibt. Für FE-B erlaubt eine gesonderte Regelung den öffentlichen Zugang. Dieser Ansatz zentralisiert die Zugriffskontrolle auf der Anwendungsebene und eignet sich daher ideal für die effiziente Verwaltung des Datenverkehrs, ohne die zugrunde liegenden EC2-Sicherheitsgruppen zu ändern. Beispielsweise könnten Sie FE-A auf ein Büronetzwerk beschränken und gleichzeitig zulassen, dass FE-B global zugänglich bleibt, was sowohl der Unternehmenssicherheit als auch dem Benutzerkomfort dient. 🌍

Die WebACL wird dann einem Application Load Balancer (ALB) zugeordnet, der sicherstellt, dass der gesamte Datenverkehr, der den ALB passiert, gemäß diesen Regeln gefiltert wird. Der Befehl waf_client.create_web_acl ist ausschlaggebend für die Definition der Regeln, während waf_client.associate_web_acl verknüpft die WebACL mit der Ressource. Dieses Setup ist hoch skalierbar und ermöglicht zukünftige Anpassungen, wie das Hinzufügen neuer IPs oder das Ändern von Zugriffsrichtlinien, mit minimalem Aufwand. Überwachungsfunktionen wie CloudWatch-Metriken können auch die Wirksamkeit der Regeln verfolgen und so wertvolle Einblicke in Verkehrsmuster liefern.

Im Gegensatz dazu aktualisiert die Lambda-basierte Lösung die EC2-Sicherheitsgruppenregeln dynamisch. Dieses Skript ruft für Ihre AWS-Region spezifische IP-Bereiche ab und konfiguriert sie als Eingangsregeln in der Sicherheitsgruppe. Die Funktion ec2.authorize_security_group_ingress fügt die zulässigen IP-Bereiche hinzu oder aktualisiert sie, sodass FE-B öffentlich zugänglich ist und gleichzeitig eine strenge Kontrolle für FE-A beibehalten wird. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Umgebungen mit sich häufig ändernden IP-Anforderungen, wie z. B. cloudbasierten Entwicklungsumgebungen oder wechselnden Unternehmensstandorten. Wenn beispielsweise eine neue Zweigstelle gegründet wird, können Sie deren IP ohne manuellen Eingriff automatisch zur Whitelist hinzufügen. 🏢

Die Lambda-Funktion automatisiert in Kombination mit einem geplanten CloudWatch-Ereignis diese Aktualisierungen täglich und reduziert so den Verwaltungsaufwand. Während dieser Ansatz die Komplexität erhöht, ermöglicht er eine differenzierte Kontrolle des Datenverkehrs. Im Skript enthaltene Komponententests validieren die Funktionalität und stellen sicher, dass Sicherheitsregeln korrekt angewendet werden, ohne dass Fehler entstehen. Unabhängig davon, ob Sie sich für WAF oder Lambda entscheiden, legen beide Methoden Wert auf Kosteneffizienz und Flexibilität und gleichen die Notwendigkeit eines öffentlichen und eingeschränkten Zugriffs aus. Letztendlich demonstrieren diese Lösungen die Vielseitigkeit von AWS bei der Erfüllung unterschiedlicher Anforderungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung robuster Sicherheit. 🔒

# Step 1: Define IP restrictions in AWS WAF
# Create a WebACL to allow only specific IP ranges for FE-A and public access for FE-B.
import boto3
waf_client = boto3.client('wafv2')
response = waf_client.create_web_acl(    Name='MicroFrontendAccessControl',    Scope='REGIONAL',    DefaultAction={'Allow': {}},    Rules=[        {            'Name': 'AllowSpecificIPForFEA',            'Priority': 1,            'Action': {'Allow': {}},            'Statement': {                'IPSetReferenceStatement': {                    'ARN': 'arn:aws:wafv2:region:account-id:ipset/ipset-id'                }            },            'VisibilityConfig': {                'SampledRequestsEnabled': True,                'CloudWatchMetricsEnabled': True,                'MetricName': 'AllowSpecificIPForFEA'            }        },        {            'Name': 'AllowPublicAccessForFEB',            'Priority': 2,            'Action': {'Allow': {}},            'Statement': {'IPSetReferenceStatement': {'ARN': 'arn:aws:wafv2:region:account-id:ipset/ipset-id-for-public'}},            'VisibilityConfig': {                'SampledRequestsEnabled': True,                'CloudWatchMetricsEnabled': True,                'MetricName': 'AllowPublicAccessForFEB'            }        }    ],    VisibilityConfig={        'SampledRequestsEnabled': True,        'CloudWatchMetricsEnabled': True,        'MetricName': 'MicroFrontendAccessControl'    })
print("WebACL created:", response)
# Step 2: Associate the WebACL with your Application Load Balancer
response = waf_client.associate_web_acl(    WebACLArn='arn:aws:wafv2:region:account-id:webacl/webacl-id',    ResourceArn='arn:aws:elasticloadbalancing:region:account-id:loadbalancer/app/load-balancer-name')
print("WebACL associated with Load Balancer:", response)

# Import required modules
import boto3
import requests
# Step 1: Fetch public IP ranges for your region
def get_ip_ranges(region):
    response = requests.get("https://ip-ranges.amazonaws.com/ip-ranges.json")
    ip_ranges = response.json()["prefixes"]
    return [prefix["ip_prefix"] for prefix in ip_ranges if prefix["region"] == region]
# Step 2: Update the security group
def update_security_group(security_group_id, ip_ranges):
    ec2 = boto3.client('ec2')
    permissions = [{"IpProtocol": "tcp", "FromPort": 80, "ToPort": 80, "IpRanges": [{"CidrIp": ip} for ip in ip_ranges]}]
    ec2.authorize_security_group_ingress(GroupId=security_group_id, IpPermissions=permissions)
# Step 3: Lambda handler
def lambda_handler(event, context):
    region = "us-west-2"
    security_group_id = "sg-0123456789abcdef0"
    ip_ranges = get_ip_ranges(region)
    update_security_group(security_group_id, ip_ranges)
    return {"statusCode": 200, "body": "Security group updated successfully"}

import unittest
from unittest.mock import patch
class TestSecurityConfigurations(unittest.TestCase):
    @patch("boto3.client")
    def test_update_security_group(self, mock_boto3):
        mock_ec2 = mock_boto3.return_value
        ip_ranges = ["192.168.0.0/24", "203.0.113.0/24"]
        update_security_group("sg-0123456789abcdef0", ip_ranges)
        mock_ec2.authorize_security_group_ingress.assert_called()
    def test_get_ip_ranges(self):
        region = "us-west-2"
        ip_ranges = get_ip_ranges(region)
        self.assertIsInstance(ip_ranges, list)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Optimierung der Sicherheit und Zugänglichkeit für Micro-Frontend-Anwendungen in AWS

Eine weitere effektive Möglichkeit, die Herausforderung des Ausgleichs zwischen eingeschränktem und öffentlichem Zugriff in Ihrer Mikro-Frontend-Architektur zu bewältigen, ist die Nutzung der integrierten Funktionen von AWS Amplify. Amplify vereinfacht das Hosting und die Bereitstellung und stellt gleichzeitig Tools zur sicheren Konfiguration von Backend-APIs bereit. Für FE-A können Sie eine Netzwerkzugriffskontrolle implementieren, indem Sie die Backend-API-Endpunkte mithilfe eines AWS API Gateway auf bestimmte IPs beschränken. Dieses Setup stellt sicher, dass nur vordefinierte statische IPs mit dem Backend interagieren können, während die Endpunkte von FE-B für den öffentlichen Zugriff uneingeschränkt bleiben können. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern lässt sich auch nahtlos in die CI/CD-Workflows von Amplify integrieren. 🌐

Eine weitere Überlegung ist die Verwendung von Amazon CloudFront mit benutzerdefinierten Ursprungszugriffsrichtlinien. CloudFront kann den Datenverkehr basierend auf dem URL-Pfad an das entsprechende Backend weiterleiten und so als Gatekeeper für Ihre Mikro-Frontends dienen. FE-A-Verkehr kann über CloudFront mithilfe einer Ursprungsanforderungsrichtlinie gefiltert werden, die nach IP-Einschränkungen oder bestimmten Headern sucht. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das ein internes Tool über FE-A bereitstellt, einen IP-Bereichsfilter hinzufügen und gleichzeitig FE-B für Endbenutzer global verfügbar machen. Dieser Ansatz optimiert sowohl die Skalierbarkeit als auch die Leistung, insbesondere für Anwendungen, die eine globale Verteilung erfordern. 🚀

Schließlich sorgt die Implementierung von AWS Cognito für die Benutzerauthentifizierung für eine zusätzliche Sicherheitsebene. FE-A kann hinter einem Anmeldesystem gesperrt werden, das eine Benutzerauthentifizierung mit bestimmten Rollen oder Gruppen erfordert, während FE-B für den öffentlichen Zugriff einen einfacheren oder gar keinen Authentifizierungsmechanismus verwenden kann. Durch die Kombination von Authentifizierung und Netzwerkzugriffsbeschränkungen erhalten Sie ein robustes Sicherheitsmodell, das auf die Anforderungen jedes Mikro-Frontends zugeschnitten ist. Diese Strategie ist besonders effektiv für Startups und KMU, die nach erschwinglichen, skalierbaren und sicheren Cloud-Lösungen suchen. 🔐