这里确实是当前的设计，99% 的场景下 meta/storage 都不需要外部访问，只访问 graphD 就行了。
所以在需要用到 storageclient 的时候，目前就需要 meta/storage 绑定的地址外部可以访问。
现在服务里给绑定地址还必须是存在的一个网卡上的地址，公有云的 floating IP/NAT 的外网 IP 都不是这样的，这里就会有问题。
最直接的绕过方式是把 storageclient（spark）的运行环境挪到和 nebulagraph 所在的同一个内网里。
否则的话需要一些其他的变化才行
（比如 1. 在 spark 所在环境做一些路由或者代理让它走到公有云那个地址，或者 2. 看看能不能改一下 storaged 的绑定网卡机制）
关于 2. 我去提一个 issue。https://github.com/vesoft-inc/nebula/issues/4507
不知道你们有没有条件在 nebulagraph 的同一个腾讯云内网里起 spark 呢？
cc @MuYi
首先，我们公有云部署不是nat 的，另外按这个说法，是不是我目前这种部署方式，Nebula服务配置的内网地址，然后通过外网访问，这种是怎么都连接不到storaged 服务的？ 这个可以通过比如修改服务的配置啊，ip 的能解决么？如果一定要部署到云上，那开发起来就很不方便了，肯定是希望本地能读到在本地测试，这个就跟本地java 程序读取 mysql 这种存储系统一样，理解上觉得没啥区别啊，为啥就是不行呢？
这里的背景是 spark connector 有能力绕过 nebulagraph 的外部interface (GraphD）直接扫底层数据，不是最常见的链接数据库的情况哈。
还有，这里边的设计把服务的地址和identity 耦合了，所以失去了重新配置的灵活性（https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector/pull/47 之前尝试过解决，但是发现还有其他问题搁置了）
这里，服务去 validate 绑定地址为网卡上的地址造成了配置 floating IP 是不允许的，我们确实可以考虑改善这个场景。可能把服务的 identity 和地址直接绑定去掉在短期不是特别可行了，可以想办法比如引入外部地址和内部地址的机制允许外部的 storageclient 访问的机制。
撞到用 floating ip 配置为接口这个情况的确是第一次遇到，我们会好哈讨论一下怎么解决哈。
如果可能，可以先把 spark 跑在云上运行么？
嗯嗯 nat 只是一个可能，想表达不是网卡上的地址，撞到了 validation，这个外网 ip 是在 storage 所在操作系统的网卡下的地址么？
因为 Nebula Graph 的计算存储分离机制下，在图分析的全图扫描查询场景下，可以做到绕过 Query 接口，从 StorageD 直接访问 NebulaGraph ，这本来是一个便利，但是也带来了不便，就是咱们现在遇到的问题，外部需要访问本来是内部的接口，这里我们准备研究一下怎么弄更合理一些，比如允许 graphD 透传 storage 接口，或者其他方面的
从目前了解下来看，我的感觉就是如果Nebula 服务在云上部署的话，其实直接是访问不了stroaged 服务的，也就是个storage不支持外网ip访问,就像上面说的，给定的绑定地址还必须是存在一个网卡上的地址
2. nebulagraph 的同一个腾讯云内网里起 spark 这个问题，我理解下来是把程序部署到内网的机器上跑吧，只不过我现在还是处于开发测试阶段，测试代码，还没到部署的阶段额，如果每次改点代码就需要打包到服务器上执行，那真的受不了的，太麻烦了 
，大佬，按我理解是不是现有架构下，Nebula 服务云环境部署，外网访问就是都是有这个问题？ 那如果不部署在云服务器上应该就是不会有这个问题了吧
的确，另外我也在想，也可以考虑为 storage 在 graphD 上增加存储接口透传的可能性 https://github.com/vesoft-inc/nebula/issues/4509 ，或者是上边的那个 issue （肯定不能直接取消那个validation，因为那样内部的traffic会绕到公有云网关）
感谢感谢回复，既然知道目前不好解决，我这边确实不能使用云服务器部署的Nebula进行本地开发调试，我只能想办法在本地重新搭建一个单机版的Nebula，把数据导入到本地Nebula中进行本地开发调试，这块，确实如果能直接连接云服务器供本地调试就方便很多了，因为大多时间不在公司，在客户这里，又要连接公司服务器做开发测试，我们服务器又都是云服务器
嗯嗯，理解，非常抱歉哈。
你可以试试我的 https://github.com/wey-gu/nebula-up/
里边的 all-in-one 模式支持一键拉起来 spark + nebulagraph 在容器里哈：
curl -fsSL nebula-up.siwei.io/all-in-one.sh | bash -s -- v3 spark
不过依赖 docker
之后有一些小快捷方式，比如
~/.nebula-up/nebula-pyspark.sh
就进到 pyspark shell 了。
嗯嗯，感谢大佬，先star一波
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