引言
近年來，野火對生態系統與人類社會造成的破壞日益嚴重，尤其在美國加州等地，電力線故障被證實是60%重大野火的主因。傳統電力設施的維護面臨覆蓋範圍廣、結構複雜、全年無休運作等挑戰，而人工巡檢成本高且效率低下。為應對此問題，結合Kubernetes與AI的雲原生基礎設施成為關鍵解決方案。本文探討如何透過雲原生技術與自動化工作流，實現電力設施風險分析與野火預防的高效能處理。
技術與架構解析
Kubernetes的核心角色
Kubernetes作為雲原生基礎設施的核心，提供彈性資源管理與微服務架構支持。其特性包括：
- 資源動態分配：根據工作負載自動調整CPU/GPU/記憶體資源，支援從1CPU/4GB到72CPU/1TB的資源需求。
- 無狀態部署：所有組件設計為無狀態應用，確保高可用性與快速恢復。
- 工作流可視化：透過Dagit界面監控流水線狀態，支援條件觸發與重試機制。
Daxter工作流引擎
Daxter作為工作流編排工具，具備以下關鍵特性：
- 資產管理（Assets）：明確數據之間的依賴關係，整合BigQuery、PostgreSQL等多數據源。
- IO管理器：自動處理雲端（如S3）與本地存儲邏輯，無需手動配置。
- 微服務架構：各團隊獨立管理code location，確保高隔離性與可擴展性。
Maple庫的資源優化
Maple庫為內部開發的Python庫，用於定義工作流步驟（op）與資源需求，其特性包括：
- 靈活資源分配：支援GPU/高記憶體節點分配，並透過ephemeral volumes管理臨時存儲。
- 執行模式選擇：提供單節點多步驟執行或分節點異構資源配置策略。
Kubernetes與Daxter的整合
- 裝飾器（Decorator）：用於定義流水線步驟的資源需求，例如指定GPU、高記憶體節點（32 CPUs、390GB記憶體）。
- 臨時卷（Ephemeral Volumes）：動態創建與Pod生命週期一致的暫存空間，用於儲存臨時文件，避免資源長時間佔用。
- 資源分配策略：
- 單Pod模式：所有步驟共用同一Pod與資源（如4 CPUs、8GB記憶體）。
- 多Pod模式：各步驟獨立配置資源（如某步驟需高GPU、高記憶體，其他步驟使用臨時存儲）。
實際應用與案例
風險地圖生成流程
- 數據整合：透過高解析度衛星影像（15cm）與電力設施數據建立風險地圖。
- 自動化分析：利用Kubernetes動態分配資源，執行機器學習模型進行風險評估。
- 工作流執行：Daxter管理流水線執行，Maple庫定義資源需求與步驟依賴。
- 監控與優化：整合Open Telemetry與Google Cloud Metrics，資料導出至Grafana進行統計分析。
微服務部署與通訊
- 使用Google Cloud Run部署微服務（如Starter、Router、Trigger、Watcher）。
- 透過Google Pub/Sub實現服務間通訊，確保流水線按順序執行。
- 整合Open Telemetry與Google Cloud Metrics，實現端到端監控視圖。
技術優勢與挑戰
優勢
- 彈性與可擴展性：Kubernetes支援資源動態調整，適應不同規模的計算需求。
- 自動化與效率：Daxter與Maple庫實現工作流自動化，減少人工幹預。
- 資源優化：ephemeral volumes與靈活資源分配策略降低資源浪費。
挑戰
- 資源預測難度：輸入圖像不同導致資源需求波動，需改善預估機制。
- 集成複雜性：需整合多種工具與服務，提升開發與維護成本。
總結
結合Kubernetes的彈性與Daxter的自動化工作流，實現電力設施風險分析的高效能處理。Maple庫與ephemeral volumes等技術優化資源使用與開發效率，降低人工幹預需求。未來可進一步簡化Kubernetes依賴，提升資源管理自動化，並探索GKE Node Pool自動擴展技術，以應對更複雜的野火預防需求。