火星有多遠?NASA 台灣工程師劉登凱:傳訊要花 14 分鐘

在 JPL 服務 30 年,來自台灣的資深工程師劉登凱參與了 1997 年以來每一次火星計畫。
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來自台灣的電機博士劉登凱服務於美國國家航空暨太空總署(NASA)噴射推進實驗室(JPL),自1997年以來參與了5次火星探測任務,設計太空船電子裝置。Photo Credit:中央社
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本篇來自合作媒體中央社,INSIDE 經授權轉載。

美國「毅力號」探測車今天登上火星,總統拜登與全民同慶。參與太空船設計的工程師劉登凱受訪,描述任務的難度「光是訊號傳上去就要花 12 到 14 分鐘」。

美國國家航空暨太空總署(NASA)今天透過社群媒體直播,分享「毅力號」(Perseverance)登陸火星的實況。位在加州巴沙迪納(Pasadena)噴射推進實驗室(JPL)控制中心,工作人員欣喜若狂。總統拜登在推特上祝賀。

這輛「毅力號」探測車重達 1000 公斤,相當一輛小型休旅車。去年 7 月 30 日在佛羅里達卡納維爾角發射之後,經過一趟 3 億英里的旅程,花費近 7 個月時間,今天抵達火星。這是1997 年以來,美國探測器第 5 次降落火星。

在 JPL 服務 30 年,來自台灣的資深工程師劉登凱參與了 1997 年以來每一次火星計畫。他今天接受中央社記者視訊訪問,分析毅力號火星任務的意義。

劉登凱是電機工程專家,負責太空船電子系統、軟硬體整合設計,第一時間分享心情說:

「在疫情之下,這不只是我們實驗室、NASA 的好消息,更是全美國的好消息,大家都為此興奮。」

劉登凱說,毅力號主要任務是解答火星上是否曾經存在生命,它將使用機器手臂探鑽岩石,收集古老微生物的存在證據;另外帶了一台氧氣製造機,將利用火星氣體製造氧氣,為未來人類移民火星作準備。

毅力號探測車是美國至今最大、最先進的火星探測系統,要把這樣一輛車子送上火星,不是簡單任務,需要人數眾多的科學家團隊合作,過去以來每次任務籌備時間都將近 10 年。

這次毅力號採完岩石樣本,就地封存之後,NASA 預計 2030 年再派出一台太空船,上火星取回樣本。劉登凱接下來工作就是參與取回樣本的計畫。

光從地球飛到火星就要 203 天,籌備一次任務要花好幾年,劉登凱比喻「火星上沒有保養廠」,探測車本身的機械、電機、軟硬體都要在惡劣環境下運作,再加上太空飛行要考慮的因素非常多。

各項設備的可靠性是首要重點,其次必須注意訊號延遲的問題。從地球傳訊號到火星上,單向要花 12 到 14 分鐘,從地球操控火星上探測車是一大挑戰,「你看到紅燈,延遲 2 秒再反應就很危險,更何況是 10 幾分鐘」。

此外,由於地球與火星分別自轉,當探測車位於火星背面時,傳遞訊號時還要經過火星軌道上的人造衛星中繼。

毅力號的另一創舉是,搭載了一架 1.8 公斤重的無人直升機,將首次在火星上飛行。劉登凱分析,火星大氣密度只有地球 1%,這架直昇機的螺旋槳經過特殊設計,在地球上經過無數測試,要是在火星上起飛,將是非常了不起的成就。

責任編輯:Anny
核稿編輯:MindyLi

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開發者享受 CI/CD 價值!運用 Amazon EKS 整合 GitLab 創建自動化部署

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?
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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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