當機架歸於平靜之後：我如何在 Asustor AS6702T v2 上，用 Docker 打造個人應用生態系

前言 — NAS 的靈魂，在於軟體賦予的可能性

還沒看過 Asustor AS6702T v2 的上手體驗文章看這邊
-> 當機架上的伺服器歸於平靜：我從 True-NAS 轉投 Asustor AS6702T v2 的心路歷程

從「極致客製化」走向「高效穩定」的轉移，本質上是為了徹底落實「化繁為簡」的理念，從 DIY 的折騰回到成品 NAS 的穩定與省心；但如果只停在這裡，終究還是會覺得少了點什麼。

現今多數 NAS 的作業系統皆以 Linux 作為底層核心，也因此大幅提升了整體的可玩性。把硬體安頓好之後，下一步就是榨乾它的潛能：NAS 不該只是一顆網路硬碟，更可以是一台 24/7 運行的個人伺服器。

相較於傳統虛擬機（VM），Docker 容器的資源佔用更少、啟動更快、部署更標準化，非常適合在 NAS 這種硬體資源相對有限的設備上運行。

基礎建設 - 在 ADM 上部署 Docker 與圖形化管理工具 Portainer CE

以往在安裝 Docker 服務時，我習慣透過指令來設定參數，甚至連管理 Docker 都是用命令列完成。
然而，在 SSH 環境下手動輸入指令，對新手來說不夠友善，對我而言也相當耗費時間與心力。
因此在本篇中，我將改用圖形化管理工具，來管理 ADM 系統上的 Docker。

不過，在我們開始安裝 Portainer CE 之前，最核心也是最重要的，就是先安裝 Docker Engine，畢竟它才是 Docker 服務的核心。

1. 安裝 Docker Engine Docker Engine 可以直接在 ADM 的 APP Central 當中直接一鍵下載並完成安裝。

2. 安裝 Portainer CE Portainer 也可以直接在 ADM 的 APP Central 當中直接一鍵下載並完成安裝。
   分為兩個版本，分別是官方原版，另一個是簡體中文的漢化版。
   在我這篇，將會使用英文原版進行展示。

3. 初始化 Portainer CE 可以參考 Asustor 的官方教學 - Portainer 基本功能介紹
   Asustor 官方提供很多教學相關的資源文件可以參考，寫的相當詳細。

4. 透過 Portainer CE 來管理 Docker 初始化完成之後，便可以在面板中找到已經連線上的 AS6702T v2 了。 點到左側的 Containers（容器），即可看到所有以 Docker 形式安裝在 AS6702T v2 的軟體。

雖然 Asustor 已經在 APP Central 當中提供許多以 Docker 形式安裝的常用軟體，但是支援的軟體總歸是需要透過 ASUSTOR Developer’s Corner 去發行的。
使用 Portainer CE 便可以自行任意安裝想要安裝的 Docker，深度客製化屬於自己的生態系。

而我會以 Code-Server 為例，將原本不在 APP Central 內的軟體，透過 Portainer CE 安裝在 AS6702T v2。

安裝 Code-Server

1. 點擊 Create container 按鈕

2. 輸入要新增的 Docker 容器名稱以及來源 ▲ 以 Code-Server 為例。

3. 點擊 Deploy the container 直接將 Docker 部屬到 AS6702T v2

4. 連線到 Code-Server 在瀏覽器網址列當中輸入 http://{AS6702Tv2 的內網 IP}:{Docker 映射出來的端口}
   在我的範例當中，就會是 http://192.168.50.25:32769 如果有連上 Code-Server 的話，就應該會出現類似我圖片這樣：

5. 大功告成！ 這樣就可以在自己的 NAS 上寫 code 了！
   Happy Hacking！

Docker 應用使用體驗分享 - Tailscale

這次使用 Asustor ADM 系統最令我特別有感的是，以前在 True-NAS 上即便使用 Docker，很多欄位和參數都得自己手動填寫。改用 ADM 之後，這些設定大多不必再一項項輸入。
一方面是因為 ADM 的 APP Central 已經集成了常用的 Docker 軟體包，大多數情況下也替使用者預先設定好基礎參數，讓學習成本大幅降低；另一方面則是搭配 Portainer CE，讓容器管理變得直覺、好上手，原本偏硬核的技術也變得平易近人。

例如這次我在 AS6702T v2 上安裝了 Tailscale 它是一套基於 WireGuard 協議的 VPN 異地組網服務。先前在 True-NAS 上部署時，不但常遇到斷線問題，並且版本不是最新的，初次連線還得手動使用 API Key 作為認證憑證。
參考文章：Truenas scale 安装 Tailscale 内网穿透远程连接SMB服务

▲ 在 True-NAS 上設定 Tailscale

但在 ADM 裡，我只需要在 APP Central 安裝 Tailscale，完成後點擊圖示，在新分頁中登入我的 Tailscale 帳號，就能完成異地組網。這大大減少了我在網路環境初始化上所花費的時間與心力。

▲ 在 Asustor NAS 上設定 Tailscale

這樣我便可以讓我放在公司所使用的桌機，甚至是攜帶出門的筆電，也可以直接透過 SMB 連接上放在家裡的 NAS，而不需要設定額外的 VPN，直接讓使用體驗變的絲滑流暢，就好像在家裡一樣。

Docker 應用使用體驗分享 - ollama + WebUI

近幾年時下最熱門的話題，無非是 AI 大型語言模型（LLM）。
從 ChatGPT 的橫空出世到現在百花齊放的開源模型，AI 已經從遙遠的概念，變成了能實際提升生產力的工具。
許多企業正積極將 AI 導入內部解決方案，但對於個人用戶或小型團隊來說，要在哪裡才能安全又便利地運行這些強大的模型呢？
Asustor 緊跟這股趨勢，透過其強大的硬體與完善的 ADM 系統，為這個問題提供了一個絕佳的答案：
讓個人的 NAS 也能參與這場 AI 本地化部署的盛宴，親手建造一台完全屬於自己的私有 AI 解決方案。

這其中最令人驚豔的，莫過於部署的便利性。
過去，要在本地端運行 AI 模型，往往意味著要與複雜的指令、繁瑣的環境設定和無盡的依賴套件奮戰。
然而在 Asustor NAS 上，這一切都變得出奇地簡單，只需要在 APP Central 當中下載並安裝 ollama + WebUI 套件，就能夠輕鬆部署目前最受歡迎的本地 AI 模型運行框架 Ollama。

我的部署組合是 Ollama 搭配 Open WebUI，前者是核心引擎，負責管理和運行像是 Llama 3、Mistral、gemma 等各種開源模型；後者則提供了一個媲美 ChatGPT 的精美圖形化聊天介面。整個安裝過程幾乎都在圖形介面下點擊完成，短短幾分鐘內，一個專屬於我的 AI 聊天機器人便已準備就緒。

而本地化部署的真正價值，體現在 「數據主權」 上。當我們使用雲端 AI 服務時，我們的提問、上傳的資料都將被送往第三方伺服器，這不僅有隱私外洩的風險，這些數據也可能被用於模型的後續訓練。
但透過在 AS6702T v2 上運行的 Ollama，所有的運算都在這台 NAS 內完成。無論是請它總結一份包含敏感資訊的公司財報，或是讓它幫忙潤飾一篇尚未公開的文章，所有資料都始終留存在我的硬碟中，真正做到了 「隱私零外洩」。

這不僅僅是一個酷炫的玩具，更是一個強大的生產力工具。它能成為我的程式碼 Copilot、我的文案助理、我的知識檢索庫，而且這一切，都建立在絕對安全與私密的基礎之上。Asustor 讓這一切不再是高手的專利，而是每個使用者都能輕鬆觸及的可能。

Ollama 的模型有非常多，可以在 Ollama 的網站上找到清單

• Ollama Library

同場加映 - 把 ADM 的 SSH 終端環境介面變得賞心悅目 oh-my-zsh

由於我經常切換多台 Linux 的伺服器（包含了 Proxmox VE / True-NAS / Ubuntu / WSL2…等）多種不同的環境，各系統平台基於的 Linux 發行版也不見得相同。
因此，使用的系統指令或是我曾在這個平台上所開發 / 修改功能所用到的指令、參數，無法完全熟記於心。

並且，透過使用自己客製化的 oh-my-zsh，也可以讓開發或是設定工作環境變得更高效。

不過有些可惜的是，ADM 系統畢竟不是基於主流的 Linux 發行版為底進行擴展開發設計的平台，而是建立在 ASUSTOR 自行客製的輕量化 Linux 與封閉的 apkg 套件系統之上，更接近一套為 NAS 情境量身打造的專用韌體環境。
這樣的設計在穩定性與維護成本上確實有優勢，但也代表使用者在套件選擇、開發工具相容性以及系統客製化的彈性上，難免會比以 Debian、Ubuntu 或 Alpine 等通用發行版為基礎的方案來得受限。

當我萌生想要安裝 oh-my-zsh 在 ADM 的環境上時，我有些不確定怎麼下手。不過，皇天不負有心人，終於還是讓我找到安裝的方法。
首先，需要在 App Central 當中安裝一個軟體 - entware，他是用來將必要的軟體包安裝到我們的 AS6702T v2 上面。

接下來就可以盡情愉快的使用 opkg 來安裝必要的組件，其中最必須要透過 opkg 安裝的莫過於 oh-my-zsh 的核心 zsh 了。

1. 安裝 zsh

   $ opkg install zsh
   

2. 檢查一下 zsh 版本

   $ zsh --version
   zsh 5.9 (x86_64-openwrt-linux-gnu)
   

3. 將 zsh 設為預設 shell 這步驟有些許麻煩，由於 Linux 發行版常見的 chsh 指令不存在於 ADM 的系統當中，因此只能另闢蹊徑。
   我在國外的論壇 StackExchange 上找到符合我需求的答案 https://superuser.com/a/1685460

建立一個 .profile 檔案，填入以下內容：

if [[ -x /opt/bin/zsh ]]; then
  export SHELL=/opt/bin/zsh
  exec /opt/bin/zsh
fi

1. 安裝 oh-my-zsh，強大的 zsh 框架，下面擇一種方式安裝即可

   sh -c "$(wget https://raw.github.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh -O -)"
   

   sh -c "$(curl -fsSL https://raw.github.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh)"
   

接下來即可按照我有共同編輯的另一篇文章當中的 設定 Z shell (zsh) 段落進行設定
直接由主題的段落開始接續執行 2.4. 設定主題

同場加映 - 為 ADM 的操作系統增加風格化的資訊界面 neofetch

neofetch 為 Linux 的一個軟體包，但由於前面提到的系統因素，終究是無法透過常見的軟體套件管理器把 neofetch 安裝到 Asustor AS6702T v2 上。
因此，必須借助前面安裝 zsh 所用到的 opkg 來安裝 neofetch。
而我也是參考他人的教學，手動編譯 neofetch 的 sources code，並成功安裝。

• 為 Openwrt 安裝 neofetch

1. 安裝必要的依賴項目

   opkg update
   opkg install git （可以跳過不做，但需要在 APP Central 安裝 git）
   opkg install make -y
   

   然而，在 ADM 系統當中就已經有內建 git 的套件了，因此在 opkg 就無需重複安裝。

2. 從 GitHub 下載 neofetch 的 sources code 如果是要安裝在 Asustor ADM 系統上的話，建議使用我 fork 並修改過的 GitHub repo，因為我有針對 ADM 系統的需要進行微調。

git clone -b --depth=1 https://github.com/bluehomewu/neofetch.git

1. 進入資料夾

   cd neofetch
   

2. 編譯 neofetch sources code

   make install
   

3. 沒有輸出內容即為正常，可以輸入 neofetch 在終端機當中試試效果。

資源控管與效能實測

在我安裝了許多 Docker 相關的應用之後，相當好奇如此多的 Docker 是否會對於 NAS 有明顯的資源占用或是負擔，也因此我觀察了 ADM 的資源占用情況，我截至目前總共安裝了 9 個 Docker 的軟體服務，大多數的時候 CPU 以及記憶體均為相當低的情況。

先前我在 True-NAS 上分配的硬體資源較少，資源占用也比 AS6702T v2 低。
但由於 True-NAS 使用的是 Ryzen 9 9950X 分割出的 CPU 核心，單核心效能遠高於 Intel Celeron N5105，電費也就自然隨之上漲。

總結

使用 Docker 不僅能把多個服務集中在同一台裝置上，也能將它們彼此隔離，且佔用的硬體資源比一台 VM 更少。
這次我把原先分散在各個裝置上的服務整合到 Asustor AS6702T v2 上，主要目的就是省電。透過 Docker，也能快速將原本的 Docker 環境搬移過來。

但這次體驗的核心，遠不止是服務的平移。
更重要的是 Asustor ADM 平台如何將複雜的部署流程變得無比平易近人。以往在 True-NAS 上需要手動處理繁瑣參數的 Tailscale，如今在 APP Central 中點擊幾下就能完成設定，無痛串連所有裝置。
甚至，運行 Ollama 這樣時下熱門的私有 AI 模型，也從一場命令列的戰鬥，變成了圖形化介面的一鍵安裝。
ADM 負責處理了底層的繁雜設定，讓我能更專注於「玩」應用，而非「搞」定應用。
這份省心，讓我既能享受到 Docker 帶來的強大客製化彈性，又不必被高聳的技術門檻所困。

這才是真正做到 —— 化繁為簡。

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