引言
在天文學領域，處理海量數據與高精度計算的需求持續攀升，傳統基礎設施已難以應對。雲原生基礎設施（Cloud Native Infrastructure）透過容器化、自動化與可擴展性，成為處理天文學工作負載（Astronomy Workloads）的關鍵技術。本文探討雲原生技術如何在平方公里陣列（SKA）項目中應用，結合Kubernetes、高性能計算（HPC）與可靠性工程，實現科學數據的高效處理與全球協作。
主要內容
技術與工具的定義
雲原生基礎設施 是基於容器化、微服務與自動化運維的現代基礎設施架構，旨在提升系統的靈活性與可擴展性。在天文學場景中，其核心技術包括：
- Kubernetes：用於容器編排與資源管理，支持異構計算資源的動態分配。
- Vcluster：透過虛擬化技術將超算資源分割為多個獨立租戶，實現資源隔離與共享。
- Terraform：自動化部署基礎設施，簡化 worker nodes、harvester VMs 與控制平面的配置。
- CNCF（Cloud Native Computing Foundation）：提供開源工具與標準，促進雲原生生態系統的協作。
關鍵特性與應用場景
高性能計算整合：
- SKA 項目需處理每秒8.9TB的原始數據，結合超算中心（如瑞士 CSCS）與 Kubernetes，實現高效資源利用。
- 使用 Karta 工具進行數據視覺化，並透過 Jupyter Notebook 執行科學計算，支持即時數據分析。
全球數據分發與異構基礎設施：
- 處理後的科學數據產品透過100Gbps鏈路傳送至 SRCE（科學數據中心），並進行全球複製。
- SRCE 基於 Kubernetes 管理多個租戶，透過 Terraform 自動化部署，確保跨時區合作機構的數據存取一致性。
長期穩定性與可維護性：
- 項目設計50年運作壽命，需適應每6個月一次的觀測週期，軟體需符合特定需求。
- 順應雲原生社區協作，透過 Open Source 社群工具（如 GitLab、RCD 模式）進行監控與維護。
實際應用案例
- 數據存取流程：
科學家透過 Science Gateway 查詢數據，選擇特定數據集（如澳洲站點存儲的數據），並跨 SRCE 站點遷移至瑞士生產環境。
- 數據處理流程：
使用 Jupyter Notebook 切割數據集，生成新輸出文件；透過 Karta 工具視覺化 SKA 觀測模擬數據，加速科學發現。
技術挑戰與解決方案
- Kubernetes 與 HPC 的整合：
- 面臨生態系統整合與資源隔離挑戰，透過 Vcluster 技術實現超算資源分割，提升跨機構共享效率。
- 長期穩定性需求：
- 需確保軟體與基礎設施符合50年運作壽命，依賴雲原生社區協作維護，並定期更新以匹配觀測週期需求。
總結
雲原生基礎設施在天文學領域的應用，體現了現代計算技術對高吞吐量與全球協作的支撐能力。SKA 項目透過 Kubernetes、Vcluster 與 Terraform 等工具，成功整合異構基礎設施，實現科學數據的高效處理與分發。未來需持續優化統一服務層，並確保技術與觀測週期需求同步更新。對於類似高要求場景，建議採用雲原生架構，結合開源工具與社區協作，以提升系統的可靠性與可擴展性。