首颗云原生边缘计算卫星升空，与KubeEdge一起探索“智慧太空”
来源微信公众号：华为开源
2021年12月7日中午12时12分，主要搭载卫星智能服务与计算平台载荷的宝酝号科学实验卫星顺利升空，标志着由北京邮电大学、华为云、中国移动研究院、北京大学联合推出的计划迈入实质性阶段，也标志着卫星进入云原生时代。
卫星智能化发展已是大势所趋
时至今日，人类已经发射了数千枚人造卫星，这些卫星在太空中承担了科学探测和研究、天气预报、土地资源调查、土地利用、区域规划、通信、跟踪、导航等多个领域的工作。从最早的单一功能，到现在的一星多用，对于卫星的智能化要求也越来越高，尤其是在复杂的太空场景中，提高卫星的智能化水平和应用服务能力，让卫星更好、更快地向地面传递更有价值的信息，是卫星全产业链价值提升的关键所在。
以卫星在洪水防灾减灾领域的应用为例，过去需先在地面将“拍摄灾区图像”的指令传输给卫星，卫星将拍摄的影像回传，再统一进行云检测与水域提取。在这一过程中，因为卫星传输带宽资源的限制，实际只有10%左右的数据能被传送到计算中心。
有了云原生边缘计算后，可以通过在轨AI推理将被云雪覆盖超50%的低质量图像数据丢弃，减少传输压力。有效图片回传后，在算力资源丰富的中心节点使用高精度AI模型进行运算，可进一步缩短影像预处理、水域提取、监测报告生成的时间，从通常的1天缩短到1小时，显著提升应急响应时间。此外，卫星边缘任务可按需更新，通过在轨AI推理，比较暴雨前后图片，发现山体坍塌风险，提前发现地质灾害隐患，并进行预警，从而有效降低灾害带来的损失。
在此过程中，云计算扮演着越来越重要的角色。将“云原生技术”纳入卫星业务，无论是在对地观测还是通信等相关领域，均可减少前期的资本支出和运营成本，便于开发和普及。
《云原生 2.0 白皮书》预测，未来5年，越来越多的公司会使用边缘计算，对于边缘设备也将通过 Kubernetes来统一纳管，同时需要支持边缘节点的极致轻量、高可靠性、高安全性、大规模管理等特性，并且实现统一计算调度。
基于KubeEdge打造云原生卫星计算平台
全面的太空及卫星互联解决方案依赖产业链合作伙伴来共同完成，其中产学研结合将大幅加速卫星计算智能化进程。在此背景下，北京邮电大学、华为云、中国移动研究院、北京大学以开源开放的理念联合推出一项计划，基于KubeEdge云原生边缘计算平台，加速推进卫星在轨计算智能化，为6G、卫星互联网等技术发展提供支撑，构建空天计算在轨开放开源服务平台。
云原生边缘计算项目KubeEdge作为计划的核心技术，主要有两个显著的优势：
扎实的基础系统和软件开发：KubeEdge是面向边缘计算场景、专为边云协同设计的业界首个云原生边缘计算框架，也是CNCF唯一孵化级边缘计算项目。它在 Kubernetes 原生的容器编排调度能力之上实现了边云之间的应用协同、资源协同、数据协同和设备协同等能力，完整打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。目前，KubeEdge 已被广泛应用于交通、能源、互联网、CDN、工业制造、智慧园区等行业。在中国的省界高速公路电子收费系统（ETC）中，KubeEdge 帮助管理了全国 34 个省、市、自治区中的 29 个总计约 100,000 个边缘节点和 500,000 多个边缘应用程序。借助这些应用，该系统每天处理超过 3 亿条数据，将收费站的交通效率提高了 10 倍。由此可见，只有在核心底层技术上都有足够丰厚的自主积累，才能充分发挥云原生的价值。
开源开放理念：在KubeEdge社区治理方面，采取的是完全开源开放的态度。社区在开放协助的理念下蓬勃发展，目前已有全球800多名开发者参与代码贡献，在代码托管平台Github上累计获得4600+star,1300+Fork, 并且有超过60家企业与科研机构参与项目合作，合作伙伴包括华为、中国信息通信研究院、ARM、中国移动、浙大SEL实验室、DaoCloud、中国南方电网等。此外，KubeEdge社区已成立AI、Device/IoT、MEC、Robotics 4个特别兴趣小组（SIG, Special Interest Group）和1个社区工作组Wireless（WG, Working Group）。其中，从 AI SIG 还诞生出了基于 KubeEdge 的边云协同 AI 平台子项目 Sedna，Device-IOT SIG孵化出了全新架构的Mapper，方便了开发者将设备接入KubeEdge。
KubeEdge在各行业的应用充分证明了云原生技术在不同领域的独特价值，此次华为将和产业伙伴共同推进基于KubeEdge云原生技术的“智慧太空”。
12月10日，搭载某计算平台的试验卫星在轨稳定运行，云原生边缘计算平台KubeEdge及其边缘AI子项目Sedna为该计算平台提供了统一的资源、应用管理、分布式应用协同能力和在轨AI推理能力。结合北邮开发的卫星网络系统、基础通信组件，可为空天实验提供按需使用的计算能力。根据测试，通过卫星与地面站协同推理，计算精度提升50%以上，同时卫星回传数据量减少90%，大幅降低了空天计算实验门槛，卫星将进入云原生时代。
1） KubeEdge边缘协同AI子项目Sedna, 构建地面与卫星的多模型协同推理以及地面的模型增量训练使用场景，在卫星上使用小模型，在地面使用大模型，以此能够支持在卫星上使用非常少的资源来更好的支持AI推理的效果。
2） 使用KubeEdge device mapper来对卫星上的各个传感器进行统一的建模和管理，以便让地面管理人员时刻了解卫星上面的设备工作情况。而所有的这一切都是通过KubeEdge建立起来的、具备高可靠特性的云边通道来进行通信的。并且我们实现了使用K8s的数据模型，来对卫星上的应用来进行统一的生命周期的管理。
未来计划
随着宝酝号空间科学实验卫星的升空，计划将进入全新阶段。宝酝号空间科学实验卫星将在轨开展软基站与核心网软件星载部署、基于认知服务架构的下一代核心网软件星载部署、基于KubeEdge+Sedna边缘计算的智能基座部署、UPF软件模块星载部署、数联网DOIP协议星载验证等在轨试验，将为构建空天计算的在轨开放开源试验平台奠定技术基础，并为我国构建智能化的综合性数字基础设施、下一代核心网等提供技术支撑。
下一步我们在卫星上的试验计划将从两方面开展。一方面让卫星在轨计算更加智能。我们会加速边缘侧的推理，优化推理算法，从而进一步降低数据从卫星传到地面的数据量。同时我们会引入终身学习的方法，使用该方法可以在边缘侧更好的处理这种异构数据，也可以更好的在多个卫星之间进行知识库的建立和分享，让多个卫星之间的协同真正做到智能。
另外一方面是建立一个云原生空天计算平台，将卫星根据本身的设备和所处的位置，来进行角色的划分。比如有些卫星负责跟地面通信，有些卫星负责数据和图像的采集，另外的一些卫星主要负责智能计算。如此以来，太空中的卫星就可以进行动态组网、进行协商，从而真正做到互相的协同。这些都是下一步需要在KubeEdge中进行探索和实现的。
未来，华为云还将与更多航天卫星相关单位进行更加深入的合作，推动卫星智能化的进程。从产学研模式，开源开放理念，深耕底层技术等方面加快融合抓住智能化升级的大潮，将中国卫星智能化升级推入快车道。
项目详情可参考官方网站[1]和Github代码仓库[2]。
