川普派搞砸防疫的「小嘍囉」部長訪台,怎麼會是台美關係大突破?

川普派搞砸防疫的「小嘍囉」部長訪台,怎麼會是台美關係大突破?
Photo Credit: AP / 達志影像

我們想讓你知道的是

若不是川普故意,就是台灣政府高層人士和在美國負責外交工作的團隊,對美國政壇現實環境無知、對艾薩名聲惡臭的事實完全沒有了解,一廂情願認為「只要是個美國官」來台灣就一定是外交突破、彰顯「台灣No. 1」。

美國總統川普(Donald Trump )自詡為談判大師,自稱在商場、情場、政壇、國際外交等所有談判桌上都是天下第一,沒人比他更懂怎麼談判。他還有句名言:「談判要找大哥,不要浪費時間在小嘍囉身上。」(Deal with the boss.Don't negotiate with underlings.)

如今川普政府宣布將派衛生部長造訪長期被美國「非官方對待」的台灣,引發台灣一片歡呼「台美關係大突破」,殊不知該位派來的衛生部長不但不是大哥級人物,還是一位在美國完全搞砸防疫、儼然成為政壇過街老鼠的嘍囉,十足凸顯出台灣對美國外交工作和現實政治運作的侷限和完全一廂情願。

美國在台協會(AIT)8月5日表示,美國衛生及公共服務部部長亞歷克斯・艾薩(Alex Azar)將於近日訪台。消息一出馬上引起台灣媒體廣泛報導,宣稱艾薩將是首位訪台的美國衛生部部長、六年來首位訪台的美國內閣成員,以及1979年以來訪台層級最高的美國內閣官員。在台灣許多人乍看之下,這似乎是台美關係的「歷史性升級」。

然而諷刺的是,如果對於這位美國「衛生部長」當前不堪的名聲和美國政壇氛圍有所了解,就會知道這個訪台人選對台灣而言不但不是什麼好消息,恐怕還會進一步貶低台灣在美國大眾心中的印象。

眾所皆知過去幾個月裡美國新冠肺炎疫情徹底失控,截至8月5日確診病例高達500萬、16萬美國人死亡、數千萬美國人失業、美國經濟受到空前重創,當下第二波疫情仍在數十個州無止盡的擴大傳染,死亡人數也重新攀升到每日上千人。說這場疫情是另一起「珍珠港事變」或「911恐怖攻擊」可能都低估了其對美國社會的衝擊和破壞。

而川普政府在防疫上的災難性失敗,也受到美國輿論界廣泛抨擊。

除了川普本人的領導、對防疫的認真態度被持續質疑外,最多的矛頭便指向身為衛生部長的艾薩,批評他指揮下的衛生部,在疫情初期完全搞砸官方版本的病毒檢測試劑、卻又禁止民間公司和醫院使用自行開發的試劑,導致美國在防堵第一波疫情最寶貴的一月底和二月初,檢測能量幾乎等於零,甚至到三月初時全美國竟然才進行了不到500人次的檢測(當時中國已經檢測上百萬人)。

二月時美國各地診所醫院已發現成千上百的疑似案例,卻全因為缺乏檢測而都被以「感冒」處理,放任大量社區感染在短短幾週內一傳十、十傳百,成為美國疫情失控的最大肇因。

事實上艾薩在肺炎疫情前就已經爭議連連,身為律師的他不但並非醫生出生、缺乏任何醫學背景,在2018年被川普任命前的工作,是擔任製藥大廠禮來公司(Eli Lilly and Company)的主管和遊說客,被飽受批評缺乏專業和違反利益衝突迴避原則。

當然,艾薩並不是唯一「搞砸」了的川普政府官員,諸多美國媒體報導揭露川普政府內部缺乏防疫領導、許多部門各自為政,甚至互相鬥爭的問題。美國疾病預防控制中心(CDC)的主任羅伯特・雷德菲爾德(Robert R. Redfield)是另一位常被批評的官員,許多報導還生動描述疫情初期,艾薩的衛生部與雷德菲爾德的CDC,不但遲遲不合作防疫,還忙於內鬥、互踢皮球。

也因為疫情的徹底失控和災難性破壞,艾薩現在基本被美國朝野政壇視為川普政府搞砸防疫的「頭號戰犯」之一,《華爾街日報》還在4月報導引述多位政府內情人士,爆料川普政府會考慮撤換艾薩,即使艾薩和川普政府都極力否認該消息。

然而似乎也因為該則報導,讓川普遲遲沒有正式「開除」艾薩的部長職位,畢竟真的換了他就等於變相承認了川普政府防疫失誤。而同一時間,川普政府則將絕大多數的防疫決策轉移到了「白宮冠狀病毒工作組」(White House Coronavirus Task Force)上,等同在防疫工作上實質架空了艾薩的衛生部。

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Photo Credit: Reuters / 達志影像

換句話說,任何對華府政壇局勢有了解的觀察人士,都會知道當下的美國衛生部長艾薩基本是一個無關緊要、甚至名聲惡臭被他人避之惟恐不及的邊緣人,遲早要被川普除名、或是等川普落選被民主黨的總統候選人拜登(Joe Biden)踢出,還可能在拜登上台後被以「防疫不力」為由遭到正式的行政或國會調查和究責。

台灣問題在美國政府外交決策圈裡一向是最敏感的話題,像部長級官員訪台這樣重大的動作,推測幾乎一定會是經由川普總統本人發出的指示或同意。如果川普真要對台灣「示好」、展現台美關係突破的一面,為什麼會選擇派遣一位無關緊要的官員來台灣呢?如果真要展示一個歷史性的外交關係升級,為何不派遣立場堅定反中的大鷹派國務卿蓬佩奧(Mike Pompeo)、或是國防部長艾斯培(Mark Esper)呢?

筆者推測幾個可能,或許川普總統本人打從心裡根本不願跟中國撕破臉(畢竟他還可能幻想要在接下來幾個月透過與中國達成「空前的」貿易協定,藉此挽救其四面楚歌的總統大選選情),而只是想「做秀」給美國國內的外交鷹派和反中情緒,那麼就能解釋為何同意派遣一個無關緊要的部長來台灣。

但也有另一個可能,那就是台灣政府高層人士和在美國負責外交工作的團隊,對美國政壇現實環境無知、對艾薩名聲惡臭的事實完全沒有了解,一廂情願認為「只要是個美國官」來台灣就一定是外交突破、彰顯「台灣No. 1」,殊不知大多數美國大眾看到這個造訪新聞不但不會給台灣加分,反而會直覺痛罵他是個搞砸疫情、導致十數萬美國人死亡的無能官員。


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挖掘雲端開放架構優勢!Amazon EKS高可用性叢集快速部署容器

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我們想讓你知道的是

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?

所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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