Le Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA a développé le robot ATHLETE (All-Terrain Hex-Limbed Extra-Terrestrial Explorer, explorateur extraterrestre tout terrain à six membres). En tant que véhicule multifonction, chacun des six membres d'ATHLETE est doté d'une roue, ce qui permet au véhicule de voyager à travers différents types de terrain, des surfaces lisses aux pentes raides, en passant par les terrains les plus escarpés. Cependant, les roues peuvent aussi être bloquées pour transformer les membres en jambes et les utiliser comme des pieds. Le robot ATHLETE peut être utilisé pour charger, décharger et transporter un chargement sur de longues distances.

Au sein du service Desert Research and Technology Studies (études de recherche et de technologie dans le désert, ou D-RATS), la NASA et le JPL réalisent annuellement des tests sur le terrain avec le robot ATHLETE, conjointement à des robots d'autres centres de la NASA. Lorsqu'ils pilotent les robots, les opérateurs dépendent d'images satellites de haute résolution pour le guidage, le positionnement et la connaissance de la situation. Pour rationaliser le traitement des images satellites, les ingénieurs de la NASA et du JPL ont développé une application qui tire profit de la nature parallèle du workflow. La NASA et le JPL reposent sur Amazon Web Services (AWS) pour ceci.

L'application est développée sur Polyphony, un framework d'orchestration de workflow modulaire conçu pour rationaliser le traitement de centaines de nœuds sur Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). En adaptant la capacité excessive sur les machines locales et les ressources superflues dans le centre de calcul intensif, Polyphony s'accorde parfaitement au cloud AWS. Et surtout, Polyphony met à disposition les ressources nécessaires pour travailler en collaboration et atteindre un objectif commun. Grâce à Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), les développeurs de la NASA et du JPL peuvent exécuter des calculs massifs sur Amazon EC2 en écrivant une classe unique.

La NASA et le JPL avaient déjà utilisé Polyphony pour valider l'utilité du cloud computing dans le traitement de centaines de milliers de petites images dans un environnement Amazon EC2. Toutefois, la NASA et le JPL ont adopté un environnement de cluster compute pour le traitement de grandes images. L'agence a récemment traité une image de 3,2 gigapixels pour soutenir les opérations du robot ATHLETE lors de son test sur le terrain D-RATS en 2010. Khawaja Shams, architecte de solution en chef, précise que « les ressources d'AWS ont complété la tâche en moins de deux heures sur un cluster de trente instances cluster compute. C'est une amélioration considérable par rapport aux précédentes implémentations. »

En plus de sa prise en charge du robot ATHLETE, Polyphony a été fourni à l'équipe de la mission Mars Science Laboratory pour faire partie des pipelines principaux de traitement et de diffusion des données, qui traitent les données téléchargées depuis Mars. Khawaja Shams explique que l'application « nous permet de traiter près de 200 000 images de Cassini en quelques heures sur AWS, pour un coût inférieur à 200 USD ». A cause du manque d'élasticité remarqué en interne avant la migration sur AWS, Khawaja Shams déclare que « nous n'étions capables d'utiliser qu'une machine localement et il nous fallait plus de 15 jours pour réaliser la même tâche ». L'efficacité et la rentabilité offertes par AWS sont inestimables.

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Pour en savoir plus sur la façon dont la NASA et le JPL utilisent le cloud AWS pour d'autres missions et études, consultez les témoignages de réussite de nos clients Missions MER et CARVE de la NASA et du JPL et Mission Curiosity sur Mars de la NASA et du JPL.