Eine Entwicklung des Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA ist der Roboter All-Terrain Hex-Limbed Extra-Terrestrial Explorer (ATHLETE). Damit der als Mehrzweckfahrzeug vorgesehene ATHLETE-Roboter in den unterschiedlichsten Geländen – von flachen Ebenen, über sanfte Hügellandschaften bis hin zu felsigen steilen Bergregionen – manövrierfähig ist, sind alle sechs Gliedmaßen des Roboters an Rädern befestigt. Diese Räder können jedoch auch arretiert werden, um die Gliedmaßen in Allzweckbeine zu transformieren, die wie Füße verwendet werden können. ATHLETE kann auch Lasten aufnehmen und so die verschiedenen Beladungen über weite Strecken transportieren.

Im Rahmen der Desert Research and Training Studies (D-RATS) führt das NASA/JPL jährlich Feldversuche mit ATHLETE und weiteren Robotern anderer NASA-Zentren aus. Zur Steuerung, Positionierung und Situationseinschätzung der Roboter ziehen die Bediener hochaufgelöste Satellitenbilder heran. Die Verarbeitung der Satellitenbilder wird dabei durch eine vom NASA/JPL entwickelte Anwendung rationalisiert, die sich die parallele Natur des Workflows zu Nutzen macht. Bei diesem Prozess verlässt sich das NASA/JPL ganz auf Amazon Web Services (AWS).

Die Anwendung setzt auf Polyphony auf, einem Orchestrierungsframework für modulare Workflows, das die Nutzung Hunderter von Knoten in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) rationalisiert. Durch die Nutzung überschüssiger Kapazitäten auf lokalen Maschinen wie auch ungenutzter Ressourcen des Hochleistungsrechenzentrums passt sich Polyphony perfekt in die AWS Cloud ein. Noch wichtiger aber ist, dass Polyphony die Ressourcen für die Erreichung eines gemeinsamen Ziels koordiniert. Mit Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) können die Entwickler des NASA/JPL Massenberechnungen in Amazon EC2 ausführen – und das allein durch die Entwicklung einer einzigen Klasse.

NASA/JPL hatte Polyphony bereits zur Auswertung der Cloud Computing-Funktionalität für hunderttausende kleiner Bilder in einer Amazon EC2-Umgebung genutzt. Für den neuen Einsatzzweck stieg das NASA/JPL jedoch in die Cluster Compute-Umgebung für die Verarbeitung großer Bilder ein und verarbeitete im Zuge dessen ein 3,2 GB großes Pixelbild, das die Bedienung des Roboters ATHLETE in seinem Feldtest 2010 D-RATS unterstützen sollte. Khawaja Shams, Senior Solution Architect, berichtet, dass "die AWS-Ressourcen die Arbeit in weniger als zwei Stunden in einem Cluster aus 30 Cluster Compute-Instances ausführten. Dies ist eine bedeutende Verbesserung gegenüber früheren Implementierungen."

Polyphony unterstützt aber nicht nur den Roboter ATHLETE, sondern auch das Mars Science Laboratory. Dort fungiert es als eine der primären Datenverarbeitungs- und Datenbereitstellungs-Pipelines, die die vom Mars heruntergeladenen Daten verarbeiten. Shams berichtet, dass "durch die Anwendung die Verarbeitung von nahezu 200 000 Cassini-Bildern auf AWS innerhalb weniger Stunden zu einem Preis von weniger als 200 USD möglich wurde.” Vor dem Umstieg auf AWS, so Sham, "konnten wir aufgrund des Mangels an interner Elastizität für den gleichen Prozess lokal nur eine einzige Maschine nutzen und benötigten dafür mehr als 15 Tage." Die durch AWS erreichte Effizienz und die damit verbundenen Kosteneinsparungen erwiesen sich als unschätzbarer Vorteil.

Weitere Informationen zur Entwicklung von Webanwendungen in der AWS Cloud finden Sie unter http://aws.amazon.com/web-mobile-social/.

Informationen zu weiteren Missionen und Studien des NASA/JPL in der AWS Cloud finden Sie auf unserer Seite mit Kundenerfolgsgeschichten unter dem Eintrag NASA/JPL-Missionen MER und CARVE und NASA/JPL-Mission Mars Curiosity.