AWS Snowcone을 우주로 보내다!

저는 4~5살 때부터 우주 여행과 미국 우주 프로그램을 좋아했습니다. 수성과 제미니(Gemini) 프로그램에 대해 읽은 것을 기억하고 있고 루나 모듈 이글(Lunar Module Eagle)이 달에 착륙하는 모습을 신이 나서 지켜보기도 했습니다.

오늘날 지구 저궤도(LEO)에 도달하는 데 드는 비용이 발사를 할 때마다 감소하는 것처럼 보이기 때문에 우리가 알고 있는 범위를 넓혀가고 보다 과감한 실험을 진행하는 것 뿐 아니라 방대한 양의 원시 데이터를 생성할 수 있는 기회가 그 어느 때보다 많아졌습니다. 더 흥미로운 점은, 오늘날의 실험에서는 더 많은 유형의 센서를 사용할 수 있으며 각 센서가 더 높은 해상도와 더 잦은 샘플링 빈도로 데이터를 수집할 수 있다는 점입니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 처리하는 것은 엄청난 도전입니다. NASA의 추적 및 자료 중계 위성(TDRS) 별자리의 대역폭은 제한되어 있기 때문에 점점 더 많은 임무에서 공평하게 공유되어야 할 것입니다. 대기 시간의 경우, LEO에서는 거의 무시할 수 있긴 하지만 달, 화성 또는 태양계 경계 너머에서 데이터를 보낼 때에는 고려 사항에 포함됩니다.

하드웨어를 우주로 보내는 것에 대해 생각하기 시작하면 또 다른 도전 과제에 직면하게 됩니다. 발사 비용을 최소화하기 위해 하드웨어의 무게를 최대한 가볍게 해야합니다. 그러나 그와 동시에 발사 중 발생하는 극심한 진동과 중력를 견딜 수 있을 만큼 내구성이 있어야 하며 궤도에 진입하면 미세 중력 환경에서 작동할 수 있어야 합니다. 궤도에 진입하면 하드웨어가 호스트 우주선의 전력, 냉각 및 네트워크 시스템에 안전하게 연결할 수 있어야 합니다.

국제 우주 정거장(ISS)으로 AWS Snowcone을 보내다!
이미 읽으셨을 수도 있지만, 최근에 AWS Snowcone SSD를 국제 우주 정거장(ISS)으로 보냈습니다. Amazon Prime은 현재 ISS로의 배송을 지원하지 않기 때문에 하지 않기 때문에 Snowcone은 첫 번째 Axiom Space Mission(Ax-1)의 일환으로 Falcon 9 로켓을 이용해 배송됐습니다. 이 임무의 일환으로 네 명의 개인 우주 비행사가 실험을 진행하고 17일, 240번의 지구 여행에 걸친 기술 데모를 수행했습니다.

Snowcone은 엣지 컴퓨팅 워크로드를 실행하도록 설계되었으며, 모두 다중 암호화 계층으로 보호됩니다. 데이터가 로컬에서 수집 및 처리된 후에는 처리된 데이터를 클라우드에 저장하고 추가로 처리할 수 있도록 디바이스가 일반적으로 AWS로 다시 전송됩니다. 또는 AWS DataSync를 사용하여 Snowcone 디바이스에서 AWS로 데이터를 다시 복사할 수 있습니다.

하드웨어 측면에서 Snowcone은 작고 매우 견고하며 가볍습니다. CPU 2개, 4GB 메모리 및 14TB의 SSD 스토리지를 통해 많은 로컬 처리 및 스토리지를 수행할 수 있으므로 Ax-1 미션에 적합합니다.

여정을 위한 준비
우주 여행을 준비하며 AWS, NASA 및 Axiom Space 팀은 7개월 동안 협력하며 Snowcone를 테스트하고 검증했습니다. 검증 프로세스에는 엄격한 안전 검토, 상세한 열 분석 및 ISS로 발사 및 비행 중에 디바이스가 진동에서 견딜 수 있는지 확인하는 테스트가 포함되었습니다. Snowcone 자체는 수정되지 않았지만 전기 및 열로부터의 추가적인 보호를 위해 Kapton 테이프로 감게되었습니다.

소프트웨어 측면에서 AWS Machine Learning Solutions Lab은 Axiom과 긴밀히 협력하여 ISS에서 찍은 사진을 조사하여 향후 Axiom 임무에서 승무원의 경험을 개선하는 데 도움이 되는 정교한 기계 학습 모델을 개발했습니다. 사진은 기내 Nikon 카메라로 촬영하여 ISS의 네트워크 연결 스토리지(NAS)에 저장된 다음 조인트 스테이션 LAN을 통해 NAS에서 스노우콘으로 전송되었습니다. 사진이 Snowcone에 올라오면 모델은 3초 이내에 결과를 반환할 수 있었습니다.

ISS 탑승 과정
Snowcone이 가동된 후 집단 팀은 몇 가지 초기 테스트를 수행했으며 몇 가지 문제가 발생했습니다. 예를 들어 사진은 대문자 확장자로 NAS에 저장되었지만 Snowcone의 코드는 소문자를 찾고 있었습니다. 다행스럽게도 지구 기반 팀은 원격 진단 및 재구성을 수행하기 위해 SSH를 통해 디바이스에 연결할 수 있었습니다.

임무 중에 업데이트된 ML 모델을 사용할 수 있었습니다. 팀은 Snowcone에 대용량(30GB) AMI를 업로드하고 모델을 수월하게 프로덕션에 넣을 수 있었습니다.

Snowcone은 여전히 ISS에 있으며 2022년 말까지 다른 실험에 사용할 수 있습니다. ISS에서 원격으로 데이터를 처리하는 실험을 수행하는 데 관심이 있는 연구원, 학생 또는 조직의 일원인 경우 Snowcone-Inquiry@axiomspace.com으로 연락하셔서 관심을 표해주시기 바랍니다. 의학 연구자가 관심을 가질만한 한 가지 흥미로운 사용 사례도 있습니다. ISS에서 수행된 많은 의료 측정 및 실험은 처리 및 분석을 위해 현재 지구로 다운로드해야 하는 데이터를 생성합니다. 궤도에 있는 동안 이러한 단계를 처리하면 다운로드 및 분석의 종단간(end-to-end) 시간을 20시간에서 단 20분으로 단축하여 수행 가능한 실험 수를 60배 증가시킬 수 있는 가능성을 열 수 있습니다.

우주로의 여행 성공!
이제 최후의 미개척지(final frontier)까지 클라우드 컴퓨팅을 확장시킬 수 있습니다.

지구 기반 팀은 모델을 발사, 테스트 및 업데이트하기 위해 궤도를 도는 Snowcone과 원격으로 통신할 수 있었습니다. 그런 다음 필요에 따라 이 과정을 반복하여 기내 연구 실험 사진을 처리하고 우주 정거장과 지구 사이에서 사용할 수 있는 제한된 대역폭을 최적으로 사용할 수 있음을 보여주었습니다.

전체적으로 이 실험은 성공한 것으로 평가되었고 고객의 요구를 충족하기 위해 AWS 하드웨어를 우주로 보낼 때 발생하는 문제를 식별하고 해결하면서 많은 것을 배울 수 있었습니다.

AWS for Aerospace and Satellite에서 고객과 파트너가 최후의 미개척지(final frontier)를 탐험할 때 AWS가 어떻게 지원하는지 알아보시기 바랍니다. 우주나 지구로 향하는 임무에 Snowcone를 배치할 준비가 되었다면, 저희도 여러분과 함께 일할 준비가 되어 있습니다!

— Jeff;