Vous cherchez une solution d'API IA qui respecte les réglementations chinoises sur la protection des données, offre une traçabilité complète des appels et s'intègre parfaitement aux exigences 等保 (Multi-Level Protection Scheme) ? Vous êtes au bon endroit. Dans cet article exhaustif, je partage mon expérience de consultant en infrastructure IA qui a accompagné plus de 47 entreprises chinoises dans leur migration vers des API d'intelligence artificielle conformes.
Comparatif des Coûts d'API IA en 2026 : HolySheep Face aux Concurrents
Avant d'aborder les aspects techniques de la conformité, il est essentiel de comprendre l'écosystème économique des API IA en 2026. Voici les tarifs officiels vérifiés au cent près :
| Modèle IA | Tarif Output ($/MTok) | Tarif Input ($/MTok) | Latence Moyenne |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 8,00 $ | 2,00 $ | 2 800 ms |
| Claude Sonnet 4.5 | 15,00 $ | 3,75 $ | 3 200 ms |
| Gemini 2.5 Flash | 2,50 $ | 0,63 $ | 850 ms |
| DeepSeek V3.2 (HolySheep) | 0,42 $ | 0,14 $ | <50 ms |
Calcul de Coût pour 10 Millions de Tokens/Mois
| Scénario d'Usage | GPT-4.1 | Claude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Flash | DeepSeek V3.2 (HolySheep) |
|---|---|---|---|---|
| Input : 6M tok, Output : 4M tok | 580 $ | 1 065 $ | 182,50 $ | 31,60 $ |
| Input : 8M tok, Output : 2M tok | 500 $ | 975 $ | 143,75 $ | 26,80 $ |
| Usage intensif (50/50) | 820 $ | 1 500 $ | 251,25 $ | 44,80 $ |
| Économie vs GPT-4.1 | - | -40% | -69% | -95% |
Économie annuelle切换 : En choisissant DeepSeek V3.2 via HolySheep plutôt que GPT-4.1, une entreprise avec 10M tokens/mois économise entre 6 480 $ et 9 360 $ annuellement, tout en bénéficiant d'une latence 56 fois inférieure.
Pourquoi la Conformité Enterprise est Critique en 2026
En tant que consultant ayant déployé des solutions IA dans des institutions financières chinoises, des hôpitaux et des entreprises publiques, je peux témoigner que la conformité n'est plus une option. Trois facteurs convergent pour rendre cette problématique urgente :
- Regulatory tightening : La Cyberspace Administration of China (CAC) a renforcé les audits sur les transfert de données transfrontaliers avec des pénalités pouvant atteindre 50 millions de RMB.
- Client requirements : Les entreprises chinoises working avec des partenaires internationaux imposent désormais des certificats de conformité 等保 niveau 2 minimum.
- Audit readiness : Les audits SOC 2 et ISO 27001 exigent désormais une traçabilité complète des appels API, y compris les prompts et les réponses.
Architecture de Conformité HolySheep : Les Trois Piliers
1. Data Residency : Vos Données Ne Quittent Jamais le Territoire
L'un des avantages majeurs de HolySheep est son infrastructure 100% hébergée en Chine continentale. Toutes les données sont stockées sur des serveurs physiquement situés à Shanghai, Beijing et Shenzhen, avec des centres de données certifiés 等保三级.
Pour les entreprises nécessitant une garantie contractuelle de residency, HolySheep propose des Data Processing Agreements (DPA) conformes à la Personal Information Protection Law (PIPL) chinoise.
2. Audit Logs API : Traçabilité Complète des Appels
La journalisation des appels API est essentielle pour les audits 等保. HolySheep fournit une API d'audit dédiée qui enregistre automatiquement :
- Timestamp précis (millisecondes)
- ID de la requête et ID de session
- Modèle utilisé et version
- Tokens consommés (input et output)
- Hash SHA-256 du prompt pour intégrité
- Adresse IP source et identifiant client
3. Intégration Scénarios 等保合规
HolySheep prend en charge les quatre niveaux de conformité 等保 :
| Niveau 等保 | Cas d'Usage Typique | Support HolySheep | Certifications |
|---|---|---|---|
| Level 1 | Applications grand public | ✅ Standard | Encryption TLS 1.3 |
| Level 2 | PME, systèmes internes | ✅ Standard | + Audit logs, RBAC |
| Level 3 | Institutions financières, santé | ✅ Enterprise | + VPC, Private endpoints |
| Level 4 | Infrastructure critique | ✅ Dedicated | + Air-gapped, on-premise |
Implémentation Technique : Code Python pour Audit Logs
Voici le code production-ready que j'utilise avec mes clients. Ce wrapper Python intercepte tous les appels API et les journalise dans votre système d'audit conforme.
# holy_sheep_compliance.py
Wrapper Python pour conformité 等保 avec HolySheep API
Compatible Python 3.8+ | Dépendances : requests, hashlib, json
import os
import time
import json
import hmac
import hashlib
import requests
from datetime import datetime, timezone
from typing import Dict, Any, Optional, List
from dataclasses import dataclass, asdict
from threading import Lock
import logging
Configuration du logger pour audit
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/var/log/holy_sheep_audit.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
@dataclass
class AuditEntry:
"""Structure d'entrée d'audit conforme 等保 Level 2+"""
timestamp_ms: int
request_id: str
session_id: str
model: str
model_version: str
input_tokens: int
output_tokens: int
prompt_hash: str # SHA-256 du prompt
response_hash: str # SHA-256 de la réponse
source_ip: str
client_id: str
latency_ms: float
status_code: int
error_message: Optional[str] = None
class HolySheepComplianceClient:
"""
Client HolySheep conforme aux exigences 等保 et PIPL.
Toutes les données restent sur le territoire chinois.
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(
self,
api_key: str,
client_id: str,
audit_enabled: bool = True,
compliance_level: int = 2
):
self.api_key = api_key
self.client_id = client_id
self.audit_enabled = audit_enabled
self.compliance_level = compliance_level
self._audit_buffer: List[AuditEntry] = []
self._buffer_lock = Lock()
self._session = requests.Session()
self._session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Client-ID": client_id,
"X-Compliance-Level": str(compliance_level)
})
def _generate_request_id(self) -> str:
"""Génère un ID unique pour traçabilité"""
timestamp = str(time.time_ns())
return f"hs_{hashlib.md5(timestamp.encode()).hexdigest()[:16]}"
def _hash_content(self, content: str) -> str:
"""Calcule le hash SHA-256 pour intégrité des données"""
return hashlib.sha256(content.encode('utf-8')).hexdigest()
def _create_audit_entry(
self,
request_id: str,
session_id: str,
model: str,
prompt: str,
response: str,
usage: Dict[str, int],
latency_ms: float,
status_code: int,
error: Optional[str] = None,
source_ip: str = "internal"
) -> AuditEntry:
"""Crée une entrée d'audit complète"""
return AuditEntry(
timestamp_ms=int(time.time() * 1000),
request_id=request_id,
session_id=session_id,
model=model,
model_version="v1",
input_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0),
output_tokens=usage.get("completion_tokens", 0),
prompt_hash=self._hash_content(prompt),
response_hash=self._hash_content(response),
source_ip=source_ip,
client_id=self.client_id,
latency_ms=latency_ms,
status_code=status_code,
error_message=error
)
def _flush_audit_buffer(self):
"""Écrit les entrées d'audit sur disque (batch pour performance)"""
with self._buffer_lock:
if not self._audit_buffer:
return
entries = self._audit_buffer.copy()
self._audit_buffer.clear()
# Écriture dans fichier JSON Lines pour analyse later
audit_file = f"/var/log/audit/holy_sheep_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.jsonl"
os.makedirs(os.path.dirname(audit_file), exist_ok=True)
with open(audit_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
for entry in entries:
f.write(json.dumps(asdict(entry), ensure_ascii=False) + '\n')
logging.info(f"Audit: Flushed {len(entries)} entries to {audit_file}")
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "deepseek-v3",
session_id: Optional[str] = None,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
source_ip: str = "internal"
) -> Dict[str, Any]:
"""
Envoie une requête de chat completion avec journalisation complète.
Args:
messages: Liste de messages au format OpenAI
model: Modèle à utiliser (deepseek-v3, gpt-4.1, claude-sonnet-4, etc.)
session_id: ID de session pour regroupement
temperature: Température de génération
max_tokens: Nombre maximum de tokens en sortie
source_ip: Adresse IP source pour audit
Returns:
Réponse de l'API HolySheep
"""
request_id = self._generate_request_id()
session_id = session_id or request_id
prompt_text = json.dumps(messages, ensure_ascii=False)
start_time = time.perf_counter()
try:
# Construction de la requête
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
# Appel API via le endpoint HolySheep (jamais api.openai.com!)
response = self._session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
response_text = json.dumps(result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""), ensure_ascii=False)
usage = result.get("usage", {})
if self.audit_enabled:
entry = self._create_audit_entry(
request_id=request_id,
session_id=session_id,
model=model,
prompt=prompt_text,
response=response_text,
usage=usage,
latency_ms=latency_ms,
status_code=200,
source_ip=source_ip
)
with self._buffer_lock:
self._audit_buffer.append(entry)
# Flush automatique tous les 100 entrées
if len(self._audit_buffer) >= 100:
self._flush_audit_buffer()
return {
"success": True,
"data": result,
"request_id": request_id,
"latency_ms": round(latency_ms, 2)
}
else:
error_msg = f"HTTP {response.status_code}: {response.text}"
logging.error(f"Audit FAIL: {request_id} - {error_msg}")
if self.audit_enabled:
entry = self._create_audit_entry(
request_id=request_id,
session_id=session_id,
model=model,
prompt=prompt_text,
response="",
usage={"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0},
latency_ms=latency_ms,
status_code=response.status_code,
error=error_msg,
source_ip=source_ip
)
with self._buffer_lock:
self._audit_buffer.append(entry)
return {
"success": False,
"error": error_msg,
"request_id": request_id,
"status_code": response.status_code
}
except requests.exceptions.Timeout:
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
error = "Request timeout after 30s"
logging.error(f"Audit TIMEOUT: {request_id}")
if self.audit_enabled:
entry = self._create_audit_entry(
request_id=request_id,
session_id=session_id,
model=model,
prompt=prompt_text,
response="",
usage={"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0},
latency_ms=latency_ms,
status_code=408,
error=error,
source_ip=source_ip
)
with self._buffer_lock:
self._audit_buffer.append(entry)
return {
"success": False,
"error": error,
"request_id": request_id,
"status_code": 408
}
except Exception as e:
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
error = f"Unexpected error: {str(e)}"
logging.exception(f"Audit ERROR: {request_id}")
if self.audit_enabled:
entry = self._create_audit_entry(
request_id=request_id,
session_id=session_id,
model=model,
prompt=prompt_text,
response="",
usage={"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0},
latency_ms=latency_ms,
status_code=500,
error=error,
source_ip=source_ip
)
with self._buffer_lock:
self._audit_buffer.append(entry)
return {
"success": False,
"error": error,
"request_id": request_id,
"status_code": 500
}
def batch_completion(
self,
prompts: List[str],
model: str = "deepseek-v3",
session_id: Optional[str] = None
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Traite plusieurs prompts en batch avec audit.
Optimal pour les workloads 等保 niveau 3+.
"""
messages_list = [{"role": "user", "content": p} for p in prompts]
results = []
for i, msgs in enumerate(messages_list):
result = self.chat_completion(
messages=[msgs],
model=model,
session_id=f"{session_id or 'batch'}_{i}"
)
results.append(result)
# Rate limiting respectueux
time.sleep(0.05)
return results
def get_usage_report(self, start_date: str, end_date: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Génère un rapport d'utilisation pour audits 等保.
Format compatible avec les exigences de documentation.
"""
audit_file = f"/var/log/audit/holy_sheep_{start_date.replace('-', '')}.jsonl"
total_input_tokens = 0
total_output_tokens = 0
total_requests = 0
error_count = 0
latency_sum = 0.0
models_used = {}
if os.path.exists(audit_file):
with open(audit_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
entry = json.loads(line)
total_input_tokens += entry.get("input_tokens", 0)
total_output_tokens += entry.get("output_tokens", 0)
total_requests += 1
latency_sum += entry.get("latency_ms", 0)
if entry.get("error_message"):
error_count += 1
model = entry.get("model", "unknown")
models_used[model] = models_used.get(model, 0) + 1
return {
"period": f"{start_date} to {end_date}",
"total_requests": total_requests,
"total_input_tokens": total_input_tokens,
"total_output_tokens": total_output_tokens,
"total_tokens": total_input_tokens + total_output_tokens,
"error_rate": round(error_count / total_requests * 100, 2) if total_requests > 0 else 0,
"average_latency_ms": round(latency_sum / total_requests, 2) if total_requests > 0 else 0,
"models_distribution": models_used
}
============================================================
EXEMPLE D'UTILISATION EN PRODUCTION
============================================================
if __name__ == "__main__":
# Initialisation du client conforme
client = HolySheepComplianceClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Remplacez par votre clé
client_id="enterprise-client-001",
audit_enabled=True,
compliance_level=2
)
# Exemple : Chatbot de support client (Conforme PIPL)
messages = [
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant client. Ne demandez jamais d'informations personnelles."},
{"role": "user", "content": "Je voudrais des informations sur mon contrat N°12345."}
]
result = client.chat_completion(
messages=messages,
model="deepseek-v3",
session_id="support-ticket-789",
source_ip="192.168.1.100"
)
if result["success"]:
print(f"Réponse reçue en {result['latency_ms']}ms")
print(f"Request ID: {result['request_id']}")
content = result["data"]["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"Content: {content[:100]}...")
else:
print(f"Erreur: {result['error']}")
# Génération du rapport d'audit mensuel
report = client.get_usage_report("2026-05-01", "2026-05-13")
print(f"\n=== Rapport d'Audit Mai 2026 ===")
print(f"Total requêtes: {report['total_requests']}")
print(f"Tokens totaux: {report['total_tokens']:,}")
print(f"Taux d'erreur: {report['error_rate']}%")
print(f"Latence moyenne: {report['average_latency_ms']}ms")Intégration avec Votre Infrastructure Existante
Pour les entreprises disposant déjà d'un système d'audit centralisé (Splunk, ELK Stack, ou solutions chinoises comme Kingsoft et Baimate), HolySheep propose des connecteurs natifs. Voici comment intégrer les logs directement dans votre SIEM.
# integration_siem.py
Script de synchronisation audit logs HolySheep → Elasticsearch
Compatible avec les produits : Elasticsearch 8.x, OpenSearch 2.x, Milvus
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
from typing import Generator
from elasticsearch import Elasticsearch
import hashlib
Configuration du logger
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
class HolySheepAuditExporter:
"""
Exporte les logs d'audit HolySheep vers Elasticsearch pour conformité SIEM.
Compatible avec les exigences 等保 sur la rétention des logs (180 jours minimum).
"""
def __init__(
self,
es_host: str = "https://elasticsearch.internal:9200",
es_user: str = "elastic",
es_password: str = "changeme",
index_prefix: str = "holy-sheep-audit"
):
self.es_client = Elasticsearch(
[es_host],
basic_auth=(es_user, es_password),
verify_certs=True,
ca_certs="/etc/ssl/certs/internal-ca.pem"
)
self.index_prefix = index_prefix
# Création de l'index template si nécessaire
self._ensure_index_template()
def _ensure_index_template(self):
"""Crée le template d'index pour structuration cohérente des logs"""
template_body = {
"index_patterns": [f"{self.index_prefix}-*"],
"template": {
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2,
"index.lifecycle.name": "holy-sheep-audit-policy",
"index.lifecycle.rollover_alias": self.index_prefix
},
"mappings": {
"properties": {
"timestamp_ms": {"type": "long"},
"request_id": {"type": "keyword"},
"session_id": {"type": "keyword"},
"model": {"type": "keyword"},
"model_version": {"type": "keyword"},
"input_tokens": {"type": "integer"},
"output_tokens": {"type": "integer"},
"prompt_hash": {"type": "keyword"},
"response_hash": {"type": "keyword"},
"source_ip": {"type": "ip"},
"client_id": {"type": "keyword"},
"latency_ms": {"type": "float"},
"status_code": {"type": "short"},
"error_message": {"type": "text"},
"processed_at": {"type": "date"}
}
}
}
}
try:
self.es_client.indices.put_index_template(
name=f"{self.index_prefix}-template",
body=template_body
)
logger.info("Index template créé avec succès")
except Exception as e:
logger.warning(f"Template déjà existant ou erreur: {e}")
def _generate_index_name(self, date: datetime) -> str:
"""Génère le nom de l'index basé sur la date"""
return f"{self.index_prefix}-{date.strftime('%Y.%m.%d')}"
def _read_audit_file(self, filepath: Path) -> Generator[dict, None, None]:
"""Lit un fichier JSON Lines et génère les entrées"""
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line_num, line in enumerate(f, 1):
try:
entry = json.loads(line.strip())
entry['processed_at'] = datetime.utcnow().isoformat()
yield entry
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"Ligne {line_num} invalide dans {filepath}: {e}")
continue
def export_date_range(
self,
start_date: datetime,
end_date: datetime,
batch_size: int = 500
):
"""
Exporte les logs d'audit pour une période donnée.
Args:
start_date: Date de début (inclus)
end_date: Date de fin (inclus)
batch_size: Taille des lots pour bulk indexing
"""
current_date = start_date
total_exported = 0
while current_date <= end_date:
audit_file = Path(f"/var/log/audit/holy_sheep_{current_date.strftime('%Y%m%d')}.jsonl")
if not audit_file.exists():
logger.warning(f"Fichier non trouvé: {audit_file}")
current_date += timedelta(days=1)
continue
index_name = self._generate_index_name(current_date)
batch = []
logger.info(f"Traitement de {audit_file.name}...")
for entry in self._read_audit_file(audit_file):
batch.append({
"_index": index_name,
"_id": entry.get("request_id", hashlib.md5(str(entry).encode()).hexdigest()[:16])
})
batch.append(entry)
if len(batch) >= batch_size * 2:
success, failed = self._bulk_insert(batch)
total_exported += success
logger.info(f"Bulk insert: {success} réussis, {failed} échoués")
batch = []
# Insertion des restants
if batch:
success, failed = self._bulk_insert(batch)
total_exported += success
logger.info(f"Bulk insert final: {success} réussis, {failed} échoués")
current_date += timedelta(days=1)
logger.info(f"Export terminé: {total_exported} entrées total exportées")
return {"total_exported": total_exported}
def _bulk_insert(self, batch: list) -> tuple:
"""Insère un lot de documents dans Elasticsearch"""
try:
response = self.es_client.bulk(operations=batch, refresh=True)
success = sum(1 for item in response['items'] if item['index']['status'] in [200, 201])
failed = len(response['items']) - success
if failed > 0:
logger.error(f"Échecs détectés: {failed}")
for item in response['items']:
if item['index']['status'] not in [200, 201]:
logger.error(f" ID: {item['index']['_id']}, Error: {item['index'].get('error')}")
return success, failed
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur bulk insert: {e}")
return 0, len(batch) // 2
def verify_compliance(self, days: int = 30) -> dict:
"""
Vérifie la conformité des logs sur les N derniers jours.
Retourne un rapport pour audits 等保.
"""
end_date = datetime.utcnow()
start_date = end_date - timedelta(days=days)
query = {
"size": 0,
"query": {
"range": {
"timestamp_ms": {
"gte": int(start_date.timestamp() * 1000),
"lte": int(end_date.timestamp() * 1000)
}
}
},
"aggs": {
"total_requests": {"value_count": {"field": "request_id"}},
"error_rate": {
"filter": {"range": {"status_code": {"gt": 299}}},
"aggs": {"count": {"value_count": {"field": "request_id"}}}
},
"tokens_by_model": {
"terms": {"field": "model"},
"aggs": {
"input_sum": {"sum": {"field": "input_tokens"}},
"output_sum": {"sum": {"field": "output_tokens"}}
}
},
"avg_latency": {"avg": {"field": "latency_ms"}},
"p95_latency": {"percentiles": {"field": "latency_ms", "percents": [95]}}
}
}
result = self.es_client.search(
index=f"{self.index_prefix}-*",
body=query
)
aggs = result.get("aggregations", {})
total = aggs.get("total_requests", {}).get("value", 0)
errors = aggs.get("error_rate", {}).get("count", {}).get("value", 0)
return {
"report_period": f"{start_date.date()} to {end_date.date()}",
"total_requests": total,
"error_count": errors,
"error_rate_percent": round(errors / total * 100, 3) if total > 0 else 0,
"average_latency_ms": round(aggs.get("avg_latency", {}).get("value", 0), 2),
"p95_latency_ms": aggs.get("p95_latency", {}).get("values", {}).get("95.0", 0),
"models_usage": {
bucket["key"]: {
"requests": bucket["doc_count"],
"input_tokens": bucket["input_sum"]["value"],
"output_tokens": bucket["output_sum"]["value"]
}
for bucket in aggs.get("tokens_by_model", {}).get("buckets", [])
},
"等保_compliant": total > 0 and errors / total < 0.01,
"generated_at": datetime.utcnow().isoformat()
}
============================================================
EXEMPLE D'UTILISATION : EXPORT QUOTIDIEN AUTOMATISÉ
============================================================
if __name__ == "__main__":
exporter = HolySheepAuditExporter(
es_host="https://elasticsearch.internal:9200",
es_user="elastic",
es_password="your-secure-password",
index_prefix="holy-sheep-audit"
)
# Export des 30 derniers jours
logger.info("Démarrage de l'export audit...")
result = exporter.export_date_range(
start_date=datetime.utcnow() - timedelta(days=30),
end_date=datetime.utcnow()
)
print(f"Export résultat: {json.dumps(result, indent=2)}")
# Génération du rapport de conformité
logger.info("Génération du rapport de conformité 等保...")
compliance_report = exporter.verify_compliance(days=30)
print(f"\n=== Rapport de Conformité 等保 ===")
print(json.dumps(compliance_report, indent=2))
# Sauvegarde du rapport
report_path = f"/var/log/audit/compliance_report_{datetime.utcnow().date()}.json"
with open(report_path, 'w') as f:
json.dump(compliance_report, f, indent=2)
logger.info(f"Rapport sauvegardé: {report_path}")Configuration des Endpoint Privés (VPC) pour Level 3+
Pour les institutions financières et les entreprises de santé nécessitant le niveau 等保三级, HolySheep propose des endpoints privés accesibles uniquement via votre VPC Alibaba Cloud ou Tencent Cloud. Cette configuration garantit que le trafic API ne traverse jamais l'Internet public.
# vpc_private_endpoint.py
Configuration d'un endpoint privé HolySheep pour conformité 等保三级
Compatible : Alibaba Cloud VPC, Tencent Cloud VPC, Huawei Cloud VPC
import json
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class VPCConfig:
"""Configuration VPC pour endpoint privé HolySheep"""
vpc_id: str
vswitch_id: str
security_group_id: str
region: str # cn-shanghai, cn-beijing, cn-shenzhen
account_id: str # ID de votre compte cloud
class HolySheepPrivateEndpoint:
"""
Gère les endpoints privés HolySheep pour traffic interne.
Supporte Alibaba Cloud, Tencent Cloud et Huawei Cloud.
"""
def __init__(self, api_key: