El Laboratorio de propulsión a chorro (JPL) de la NASA ha desarrollado el robot All-Terrain Hex-Limbed Extra-Terrestrial Explorer (ATHLETE). El ATHLETE es un vehículo multipropósito. Tiene seis extremidades y cada una está unida a una rueda, lo que le permite recorrer diferentes tipos de terreno, desde superficies lisas hasta colinas y terrenos empinados irregulares. Sin embargo, las ruedas también se pueden bloquear para transformarlas en piernas que se pueden usar como pies. El robot ATHLETE también se puede usar para realizar cargas, descargas y transportar cargas a largas distancias.

Como parte de la Investigación del desierto y los estudios de capacitación (D-RATS), NASA/JPL realiza pruebas de campo anuales con el robot ATHLETE junto con robots de otros centros de la NASA. Mientras manejan a los robots, los operadores dependen de la alta resolución de las imágenes satelitales para tener como referencia, ubicarse y estar atentos a lo que pasa. Para transmitir el procesamiento de las imágenes satelitales, los ingenieros de NASA/JPL desarrollaron una aplicación que aprovecha la naturaleza paralela del flujo de trabajo. NASA/JPL confía en Amazon Web Services (AWS) para este trabajo.

La aplicación se creó en Polyphony, que es una estructura de orquestación del flujo de trabajo diseñada para transmitir el proceso de potenciar cientos de nodos en Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Al admitir capacidad de exceso en las máquinas locales y los recursos de repuesto en el centro de supercómputos, Polyphony se fusiona perfectamente con la nube de AWS. Lo más importante es que Polyphony permite que los recursos trabajen en conjunto para lograr un objetivo común. Al usar Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), los desarrolladores de NASA/JPL pueden implementar cómputos masivos en Amazon EC2 escribiendo simplemente una sola clase.

NASA/JPL ya había usado Polyphony para validar la utilidad de la informática en la nube para procesar cientos de miles de imágenes pequeñas en un entorno de Amazon EC2. No obstante, NASA/JPL ha adoptado el entorno informático de clústeres para el procesamiento de imágenes grandes y hace poco procesó una imagen de 3,2 gigapíxeles como soporte de las operaciones del robot ATHLETE en su prueba de campo de 2010 D-RATS. Khawaja Shams, arquitecto de soluciones sénior, informa que “los recursos de AWS completaron la tarea en menos de dos horas en un clúster de 30 instancias informáticas de clústeres. Esto demuestra una mejora notable con respecto a las implementaciones anteriores”.

Además de dar soporte al robot ATHLETE, se ha entregado Polyphony al Laboratorio científico de Marte para que funcione como uno de los pipelines principales de procesamiento y entrega de datos que se baje desde Marte. Shams explica que la aplicación “nos permite procesar casi 200 000 imágenes Cassini en solo unas horas por menos de 200 USD en AWS”. Debido la falta de elasticidad disponible internamente antes de migrar a AWS, Shams dice que “solo podíamos usar una máquina local y tardábamos más de 15 días en la misma tarea”. La eficiencia y el ahorro de costes que ofrece AWS resultaron ser invaluables.

Para obtener más información acerca de la creación de aplicaciones web en la nube de AWS, visite: http://aws.amazon.com/web-mobile-social/.

Para obtener más información acerca de cómo la NASA/JPL usa la nube de AWS para otros estudios y misiones, consulte las historias de éxito del cliente: NASA/JPL’s MER and CARVE Missions y NASA/JPL's Mars Curiosity Mission.