Extreme Edge - HCI로 천체 사진 촬영 가능

최근에 우리는 조각을 썼다 (그리고 동영상을 만들었습니다) Scale Computing의 소형 HCI 클러스터 배포 용이성을 강조합니다. XNUMX노드 클러스터는 설정이 매우 간단하여 소매와 같은 에지 사용 사례에 선호됩니다. 하지만 좀 더 멀리 떨어진 에지에서 이러한 노드를 사용하는 것은 어떨까요? 애리조나 사막 깊숙한 곳처럼 두 개의 휴대용 발전소와 머리 위로 하늘을 촬영할 수 있는 강력한 망원경이 결합되어 있습니다. Scale Computing이 극한의 과학 연구를 가능하게 하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

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사막의 천체 사진

지나침? 예, 이것은 낚시 대회에 전함을 가져오고 깊이 요금을 사용하여 물고기를 수면으로 끌어 올리는 것과 약간 비슷합니다. 그러나 이것은 큰 사진이 들어올 때 얼마나 빨리 그리고 얼마나 신속하게 처리할 수 있는지 확인하는 테스트에 가깝습니다.

storagereview hci 천체 사진 장비 측면

망원경은 조리개 F/1.9가 크기 때문에 매우 빠릅니다. 즉, 목표물에 많은 시간을 할애할 필요가 없고 노출 시간이 훨씬 짧아질 수 있습니다. 즉, Astrophotography의 밤새도록 로컬 컨트롤러 노트북에서 실시간으로 처리할 수 있는 것보다 더 많은 데이터를 캡처하고 더 많은 목표를 수행할 수 있습니다(보통 사양의 7세대 i7, 재고 m.7820 SATA SSD가 장착된 2HQ). .

나는 또한 시스템에 과부하가 걸리거나 어떤 종류의 IO 제한에 부딪히지 않도록 제어 작업을 망원경의 안내와 이미지 처리로 세분화하는 것을 선호합니다. 우리는 프레임당 120MB-150MB를 처리하고 있으며 대용량 데이터 세트를 처리할 때 디스크 IO 및 CPU 소비가 매우 빠르게 증가합니다.

단순화된 천체 사진 설명

처리한다는 것은 무엇을 의미합니까? 첫 번째 단계는 사진 등록입니다. 이것은 품질의 일반 점수를 적용하고 각 이미지에서 모든 별이 있는 위치를 임의로 나열하는 텍스트 파일을 만듭니다. 동일한 대상에 대해 점점 더 많은 사진을 촬영함에 따라 이러한 등록 파일은 최종 이미지 스태킹 프로세스에서 모든 이미지를 정렬하는 데 사용됩니다.

파일이 모두 등록되면 다양한 방법을 사용하여 함께 쌓습니다. 단순화를 위해 각 픽셀의 값을 평균화한다고 말할 수 있습니다. 이미지 크기가 커질수록 시간이 더 오래 걸립니다. 그런 다음 Photoshop 편집만큼 간단할 수 있는 후처리로 이동합니다. 더 복잡한 작업은 GPU와 AI를 활용하여 별점 등을 제거할 수 있는 전용 소프트웨어를 사용합니다. 포스트 프로세싱은 예술이 들어오는 곳입니다.

이 망원경을 사용하면 30초 노출을 촬영하고 놀라운 결과를 얻을 수 있으므로 일반적으로 각 대상을 100~200회 촬영하고 저녁에 가능한 한 많은 대상에 도달하는 것을 좋아합니다.

제가 사용하는 소프트웨어는 Deep Sky Stacker 및 Deep Sky Stacker Live입니다. Deep Sky Stacker Live는 현재 타겟 이미지 세트의 보정되지 않은 미리보기를 실시간으로 제공하며(누가 추측했을까요), 카메라에서 들어오는 이미지를 등록하여 시간을 절약합니다.

이 특정 테스트를 위해 이미지를 촬영할 수 있는 한 빨리 등록, 스택 및 처리할 수 있는지 궁금했습니다. 이 이미지는 각각 62메가픽셀이고 대상당 100~200프레임을 찍기 때문에 계산상 부담이 됩니다. 이는 시간당 15GB에서 20GB 사이의 정보를 생성했음을 의미합니다. 저녁 내내 Scale Computing HCI Cluster에서 처리할 수 있는 178GB의 데이터를 생성했습니다. 아, 그리고 우리는 멀리 떨어져 있기 때문에 배터리 전원만으로 이 모든 작업을 수행하고 있습니다.

안드로메다, 통합 시간 40분.

전체 보정 프레임 세트를 포함하여 평균화 방법을 사용하여 각 대상에 대한 누적 시간을 완전히 완료하는 데 25-35분이 걸렸습니다. 이것은 Scale Computing Cluster에서 놀랍도록 인상적인 성능이며 집에 있는 내 데스크탑 워크스테이션 및 전용 Astro Server와 동등합니다.

별이 제거된 안드로메다.

저는 광범위한 연구를 수행했으며 이것은 제가 발견한 것과 일치합니다. 엄청난 양의 RAM과 CPU를 사용하는 것이 덜 중요하고 이 프로세스에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 디스크 IOPS 및 읽기/쓰기 속도를 얻는 것이 더 중요합니다. 가능한 한 빨리 작성하십시오(나중에 다른 문서에서 자세히 설명). Scale Computing Cluster의 올플래시 M.2 NVMe 드라이브는 낮은 전력 소비로 이 특정 워크플로우에 고성능을 제공하므로 매우 적합합니다.

천체 사진 장비

테스트를 위한 망원경, IT 인프라 및 사이트 위치 정보:

HD 웨지 및 HD 삼각대의 Celestron Nexstar GPS 11″
- 스타리조나 하이퍼스타11v4
  - 540mm 초점 거리
  - F/1.9 조리개
ZWO ASI6200MC Pro 원샷 컬러 카메라
제어 및 캡처를 위한 7세대 i7이 탑재된 일반 기업용 Dell 노트북
컴퓨팅 클러스터 확장
관리되지 않는 1포트 Netgear XNUMXG 스위치
2x EcoFlow River 미니 배터리
스타링크 V2
Picacho Peak 주립공원, Bortle 2 사이트.
소프트웨어
- 니나
- PHD2
- 딥 스카이 스태커
- 스타 넷
- 포토샵

익스트림 에지 HCI

일반적인 설정은 매우 간단했습니다. 저는 테이블, 8포트 스위치, 컨트롤 랩탑, Scale Computing HCI 클러스터, 인터넷 액세스를 위한 Starlink를 설정했습니다. 스위치를 통해 모든 것이 네트워크로 연결되었습니다. 1GbE 스위치임에도 불구하고 Scale 클러스터의 속도와 동일했지만 대략 분당 300MB의 데이터 수신 속도 덕분에 이 워크플로우에서 문제가 되지 않았습니다.

storagereview hci 천체 사진 장비 ecoflow 강 미니 배터리

Scale Cluster 및 Control Laptop의 모든 전원은 하나의 Ecoflow River Mini로 전달되었고 망원경과 카메라는 다른 하나의 전원이 꺼졌습니다. 망원경과 카메라는 자동차 라이터 포트에서 12V 전원을 차단하고, 망원경 마운트용 입력 하나는 포인팅 및 추적용 모터에 전원을 공급하고, 다른 하나는 카메라의 쿨러용 Peltier 요소를 실행합니다.

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카메라 센서는 -5°C로 냉각됩니다. 클러스터와 노트북(화면 및 최소 밝기 포함)은 2시간 30분 만에 EcoFlow River Mini를 고갈시켰고, 망원경 전용은 예비 테스트에서 이틀 밤 동안 전원을 공급할 수 있었습니다.

제어 랩탑은 USB 3.0 및 USB 3.0 허브를 통해 망원경과 카메라에 연결됩니다. 내 설정에서 나는 제어 랩톱에서 최소한만 실행하는 것을 좋아하며 사진은 일반적으로 사용 가능한 경우 NAS에 원격으로 저장됩니다(이 경우에는 Scale Cluster에서 수행했습니다). 또는 네트워킹이 없는 경우 외부 플래시 저장소에 연결합니다.

이 테스트를 위해 이 클러스터에 XNUMX개의 가상 머신을 설정했습니다. XNUMX개는 스태킹용이고 XNUMX개는 이미지 파일을 네트워크 공유로 저장하기 위한 것입니다. 망원경의 제어 랩톱은 네트워크를 통해 카메라에서 클러스터로 직접 파일을 덤프했습니다. 그런 다음 각 스태커는 파일이 들어올 때 각 대상을 처리하는 작업을 교대로 담당했습니다. 클러스터에서 사용할 수 있는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능 덕분에 우리는 작업 부하를 따라잡는 것 이상을 할 수 있었습니다.

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어두운 하늘 사이트로의 정상적인 여행에서는 제어 노트북만 있으면 들어오는 데이터의 양이 너무 많아 현장 처리를 할 수 없습니다. 또한 인터넷 연결이 제한되어 처리를 위해 홈 서버에 직접 업로드할 수 없었습니다. , 목표에 소요된 시간의 결과를 하루 이상 지나야 알 수 있음을 의미합니다. Starlink는 이 문제를 어느 정도 해결하지만 특히 사용자/망원경이 여러 개인 경우 5-20Mbps 업로드 속도가 빠르게 병목 현상이 되기 때문에 신뢰할 수 있는 솔루션이 되기 직전입니다.

전체 테스트는 영구적으로 설치된 원격 천문대에 XNUMX개, XNUMX개 또는 그 이상의 전용 천체 사진 장비가 설치되어 있는 경우 현장에서 모든 스태킹을 매우 쉽게 처리한 다음 집에서 최종 편집을 위해 파일을 베이스에 다시 쌓았습니다.

또한 각 사용자가 자신의 개인 워크플로우에 활용할 수 있도록 VM을 신속하게 배포할 수 있기 때문에 더 작은 클러스터를 스타 파티에 가져갈 수 있고 필드 프로세스도 수행할 수 있다고 제안합니다. 이 개념을 검증하기 위해 저는 5G로 휴대폰에 연결된 노트북과 제어 노트북으로 원격 데스크탑을 연결한 캠핑장 건너편에 앉아 클러스터에서 원격으로 이미지를 쌓고 처리할 수 있었습니다.

최종 생각

이 특정 테스트에서 Scale Computing 3노드 클러스터는 의심할 여지 없이 과잉이었습니다. 즉, 긴 주말 여행, 더 큰 스타 파티 또는 여러 망원경으로 이미지를 캡처하는 경우 빠른 결과를 얻고 이미지를 완전히 검증하며 데이터의 문제를 확인할 수 있음을 보여주었습니다. 짐을 싸고 집으로 향하는 대신 렌즈에 얼룩이 있거나 어딘가에서 너무 많은 미광이 들어오거나 잘못된 필터를 선택했다는 사실을 깨닫고 현장에서 거의 실시간으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

storagereview 천체 사진 완료 장비 밤

두 번째 목표를 쌓은 후에 이점이 분명해졌습니다. 사용하고 있던 USB 허브의 LED에서 미광이 너무 많아 이미지에 이상한 인공물이 생성된다는 것을 깨달았습니다. 나는 망원경으로 돌아가서 그들을 가리고 목표물을 다시 쏘고 더 나은 결과로 다시 쌓을 수 있었습니다.

Scale Computing 솔루션은 저전력 설계와 고성능 덕분에 영구 설치, 100% 독립형 다중 사용자 원격 천문대에 매우 적합합니다. 추가 전력 저장 기능과 충분히 큰 태양열 솔루션을 얻을 수 있다면 실행 시간에 제한이 없고 충전 속도를 최대화하기 위해 낮 동안 초과 노드를 종료할 수 있는 기능이 있으면 많은 것을 볼 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램에 대한 잠재력.

쉽게 해결할 수 있다고 생각되는 두 가지 큰 단점이 있었습니다. 하나는 소프트웨어 업데이트로, 다른 하나는 간단한 하드웨어 업그레이드로 해결할 수 있습니다. 첫 번째는 USB 장치를 통과할 수 없다는 것입니다. 여기에 USB 패스스루가 있다면 현재 사용하는 모든 장비를 100% 버리고 집 뒷마당에 앉아서도 워크플로우의 기본 장비로 사용할 것입니다. 망원경과 카메라를 직접 제어하기 위해 게스트 운영 체제에 USB 허브를 전달할 수 있어야 합니다.

두 번째 문제는 제한된 스토리지 양입니다. 호스트당 2테라바이트는 꽤 괜찮습니다. 그러나 특정 작업 흐름에서 이를 매일 사용할 수 있는 옵션으로 만들기 위해 호스트당 4~XNUMXTB 정도를 보고 싶습니다. 구현 중인 카메라를 사용하여 더 높은 데이터 속도로 캡처하고 있으므로 해상도가 낮은 카메라를 사용하는 사용자에게는 이것이 문제가 되지 않을 수 있습니다. Scale은 더 많은 스토리지로 이러한 시스템을 구성할 수 있으므로 용량이 필요한 경우 쉽게 수정할 수 있습니다.

베일 성운

Scale Computing 작은 HCI 클러스터는 작은 크기, 사용하기 쉬운 소프트웨어 및 상대적으로 저렴한 비용 덕분에 많은 비즈니스 이점을 제공합니다. Astrophotography와 같은 연구 사용 사례의 경우 이와 같은 것이 과학적 발견을 크게 가속화할 수 있습니다. 탄력적이고 비용 효율적인 저전력 클러스터를 찾는 사람이라면 누구나 Scale Computing을 시도해 볼 수 있습니다. 그들은 심지어 무료 시험판.

원시 스택을 편집해 보고 싶다면, tif 파일은 이 Google 드라이브 링크에서 찾을 수 있습니다.

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