DFI 两大Ubuntu认证产品EC70A-KU 及 GHF51: 轻松串接MicroK8s并弹性化布署工业运作环境

DFI EC70A-KU 及 GHF51 为 Ubuntu 认证产品，可无痛地、在没有兼容性包袱的前提下透过 MicroK8s 及相关套件轻松建立及管理周边节点，完成跨主机丛集的自动部署、扩充以及执行应用程序容器，将应用的开发及维运成本皆降至极低。

产业 : 零售 , 工厂 , AIoT

应用 : IoT 节点布署、负载平衡与备援

解决方案 : EC70A-KU, GHF51

随着 AIoT 装置在工商业应用的逐渐普及，万物联网对生产及业务营运的效率带来明显提升，从为数众多的边缘装置里搜集到的大数据也让执行的政策得以不断修正，在云端与终端间顺畅沟通，形成效率上的正循环。

同时，近年来各种场域对无人值守作业方式的青睐以及迫切需求，迫使不少企业积极导入私有云的架设，透过远程控制来实现高度的管理弹性。如何快速地建立及部署终端装置、并且在私有云端进行统一管理已经是跨应用的显学。

负载平衡及高可靠度是维持私有云运作效率的两大基础，也是评估生产及业务模式成熟度的基本指针。高可靠度的定义为在一定的时间范围内，服务或生产力的上线比例标准，负载平衡则则是维持高可靠度的常见手段，旨在分担不同装置间的负载，并且在另一个装置失效时提供备援，也就是「接力」，避免「掉球」。

不论是便利商店的 Kiosk，或是厂房端的生产设备，若未实现负载平衡，就很可能会因为软硬件因素出现服务或生产力中断的情况，这代表可靠度降低，对下游厂商而言，造成在营利或成本上的损失；就上游厂商来说，流失客户对其解决方案的信赖基础。

透过虚拟化达成负载平衡及高可靠度

我们处在一个高度倚赖硬件虚拟化的时代，而且这个趋势不会走回头路。充沛的硬件效能使得在单一装置内布署多个容器变得可能，若每个容器代表一个服务的虚拟化实体，比如便利商店的交货便，就算每个容器中的软件崩溃了，系统可马上呼叫另一个容器的服务来接手。

容器可分散在多台装置中。另一个应用实例：机场航厦的航班显示，用来显示航班的是一台 Panel PC，此 Panel PC 会向负责统整航班信息的数据库用主机索取数据。若数据库主机断电或出现硬件错误，Panel PC 会存取另一台备援的数据库主机，让航班信息的显示不致于中断。

负载平衡在工厂自动化中尤其常见。试想某条产在线有 10 只摄影机用来负责瑕疵检测，后端做 AI 推论的有 2 台边缘服务器。如果其中 1 台服务器已经负担了 5 只摄影机的数据量，当第 6 只摄影机上线时，系统便可分派给尚未有负载、或是负载较低的第 2 台服务器，避免第 1 台服务器的负载过重，因而影响 AI 推论效能。

听起来非常理想，对吧？然而，以往要把应用手动部署到容器之中且进行跨装置的管理，是一件很繁琐的事。工程师们必须在每台装置上做容器的新增或删除，而且容器之间也不会有自动备援的机能，或者是自动扩展的能耐。

拿零售商店的收款机来作比方。在亚洲的多数国家，便利商店都是 24 小时运行的，收银系统几乎不会有喘息的时间。您有遇过结账时，刚好收款机的软件正在更新吗？像这种几乎零停机的服务，必须靠滚动式的更新来将软件维持在最新状态。

假设某间大卖场里有 20 台收款机，每 5 台会连到后端的 1 台主机汲取价格数据。在黑色星期五抢购节时突然发现有 Bug 需要处理，此时不可能全部停机来进行这个动作。后方的主机可先由主机中的部份容器进行更新、部份容器仍进行运作，来将风险及对营运的冲击降至最低。

先进的容器管理机能带有自动扩展机制，自动依装置的数量、容量及效能来调整最佳负载。这点在真正有利用云服务来开发应用的工程师来说，印象一定最为深刻。如果我们租了五台云端主机，就能透过容器的管理来把这五处云视成一个虚拟平台，于其上运行 IoT 服务，让管理框架自动去判断每台机器的负载，最大化的整合硬件资源。

以上应用，都是极度简化后的范例，实际上面对有庞大数量的 IoT 装置时，透过容器的控管可更轻易的达成持续整合（CI，Consistent Integrating）与持续开发、传递及部署（CD，Consistent Development/Delivery/Deployment），降低大规模而复杂的环境中牵一发而动全身的风险。

DFI 积极并持续开发兼容于各种认证的产品，加速解决方案的整合与导入

垂直解决方案整合商常需费心于兼容性及安全规范等问题，不同的国家更是需考虑到运作环境。DFI 从产品设计时间便以各种场域容易产生的需求来定义最大公约数，推出符合市场主流的标准产品，并积极通过各项安规及认证，协助客户以最快的时间整合及导入各种应用。

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