引言
在氣候科學研究領域，面對龐大且多樣化的衛星資料處理需求，傳統的資料存取與計算架構已逐漸無法滿足高效能與可擴展性的要求。Kubernetes 作為雲原生計算的核心技術，結合 Cloud Data Access 的靈活性與 CNCF 生態系統的開放性，為氣候科學提供了全新的解決方案。本文探討 Kubernetes 如何整合至氣候資料處理流程，並以歐洲氣象雲（European Weather Cloud）為案例，說明其技術架構與實踐方法。
技術與概念
Kubernetes 在氣候科學中的角色
Kubernetes 提供容器化管理與自動化部署能力，使氣候科學研究機構能夠高效處理 PB 級的衛星資料。透過 Kubernetes 的資源排程與彈性擴展，研究人員可快速部署機器學習模型、資料預處理工具與協作平臺，同時確保計算資源的利用率與可維護性。
Cloud Data Access 的挑戰
氣候科學資料通常來自衛星與歷史記錄，其特點包括資料量龐大、格式多樣（如二進位格式）、存取方式分散（各計畫自有方法）等。傳統的資料存取架構難以處理這些挑戰，而 Kubernetes 結合雲端存儲（如 S3 Bucket）與資料處理流程，提供了更靈活的解決方案。
平臺架構與關鍵技術
歐洲氣象雲架構
歐洲氣象雲採用社區雲模式，結合 OpenStack 提供 IaaS 基礎設施，並以 Kubernetes 管理容器化應用。其核心目標為實現 Compute Near Data（計算近資料），支援氣候科學協作與長期資料庫建構。此架構整合了以下技術：
- GPU 資源管理：透過 NVIDIA GPU Operator 配置 A6000 GPU，支援時間片共享與資源配額控制。
- 工具整合：使用 Argo CD 進行應用部署，結合 GitOps 實現自動化，支援 Jupyter Hub、Label Studio、Nucleo 等工具。
- 資料存儲：PostgreSQL 擴展（PostGIS）存儲長期資料，並透過 Web Map 服務（如 QGIS）進行視覺化。
資料處理流程
- 資料準備：使用 SatPaI 轉換衛星資料為影像，存儲於 S3 Bucket，並解析 IB Tracks 作為標註資料。
- 標註平臺：Label Studio 進行人工標註，結合 SAM（Segment Anything Model）自動分割衛星影像。
- 模型訓練與部署：透過 Nucleo 函數框架執行機器學習模型，並整合預訓練模型（如 Faster R-CNN）進行風暴分類。
優勢與挑戰
優勢
- 自動化與可擴展性：Kubernetes 支援 GitOps 與 Infrastructure as Code，實現全自動化部署與資源管理。
- 資源利用率提升：GPU 處理能力透過 vGPU flavour 與時間片共享提高利用率，降低運算成本。
- 開放生態系統：採用開源工具（如 Label Studio、PostGIS）與 CNCF 生態系統，確保技術靈活性與可維護性。
挑戰
- 基礎設施複雜性：科學家需透過 Kubernetes 管理 GPU 資源，需降低配置門檻。
- 工具整合難度：多種工具（如 Jupyter Hub、Nucleo）需透過 Operator 或 Helm Charts 協調，增加部署複雜度。
- 文檔與開源貢獻：部分工具缺乏完整文檔，需社區貢獻以完善生態系統。
總結
Kubernetes 在氣候科學中的應用，透過 Cloud Data Access 與 CNCF 生態系統，提供了高效能、可擴展的資料處理方案。歐洲氣象雲的實踐表明，結合 Kubernetes 的容器化管理、GPU 資源優化與開源工具整合，可有效解決氣候資料處理的挑戰。未來需持續優化自動化流程，並擴充模型與資料庫功能，以支持更精準的氣候科學研究。