Extreme Edge - 使用 HCI 实现天文摄影

最近我们写了一篇文章（和创建了一个视频) 突出了 Scale Computing 的微型 HCI 集群的部署简便性。三节点集群的设置非常简单，使其成为零售等边缘用例的最爱。但是我们开始思考，在稍微偏远一点的边缘使用这些节点怎么样？就像在亚利桑那州沙漠深处，配备几个便携式发电站和一个强大的望远镜，可以拍摄头顶的天空。继续阅读以了解有关 Scale Computing 如何在极端边缘实现科学研究的更多信息。

hci天文摄影机

沙漠中的天文摄影

矫枉过正？是的，这有点像带着战舰参加钓鱼比赛，用深水炸弹把鱼拉到水面。然而，这更像是一个测试，看看我们处理大照片的速度有多快。

storagereview hci 天文摄影钻机侧

望远镜的速度非常快，因为它有一个大光圈，F/1.9，这意味着我们不必在目标上花费太多时间，我们的曝光时间也可以短得多。这意味着在整个晚上的天文摄影中，我可以捕获比我在本地控制器笔记本电脑（中等规格的第 7 代 i7、7820HQ 和 m.2 SATA SSD）上实时处理的更多数据和更多目标.

我还更喜欢将控制任务细分为望远镜的引导和图像处理，以免系统过载或遇到任何类型的 IO 限制。我们正在处理每帧 120MB-150MB 的数据，这在处理大型数据集时会很快增加磁盘 IO 和 CPU 消耗。

简化的天文摄影解释

处理是什么意思？第一步是照片的注册；这应用了质量的一般评分并创建了一个文本文件，该文件任意列出了每张图像中所有星星的位置。随着我们为同一目标拍摄越来越多的照片，这些注册文件用于帮助对齐最终图像堆叠过程中的所有图像。

文件全部注册后，我们使用各种方法将它们堆叠在一起。为了简单起见，我们可以说我们平均每个像素的值，随着图像大小的增加，这需要的时间越长。之后，您将进行后期处理，这可以像 Photoshop 编辑一样简单。更复杂的操作使用可以利用 GPU 和 AI 移除星星等的专用软件。后期处理是艺术的用武之地。

使用这架望远镜，我可以拍摄 30 秒的曝光并获得令人难以置信的效果，因此我通常喜欢为每个目标拍摄 100 到 200 张照片，并在一个晚上尽可能多地拍摄目标。

我使用的软件叫做 Deep Sky Stacker 和 Deep Sky Stacker Live。 Deep Sky Stacker Live 为您提供实时（谁会猜到）、未校准的当前目标图像集预览，它会在图像从相机传来时进行注册，从而节省时间。

对于这个特定的测试，我很好奇我们是否可以在拍摄图像时尽快注册、堆叠和处理图像。这在计算上相当费力，因为这些图像每张都是 62 兆像素，而且我为每个目标拍摄 100 到 200 帧。这意味着它每小时生成大约 15GB 到 20GB 的信息；整个晚上生成了 178GB 的数据，我能够在 Scale Computing HCI 集群上处理这些数据。哦，因为我们非常偏远，所以我们只使用电池来完成所有这些工作。

Andromeda，40 分钟的积分时间。

每个目标的堆叠时间，使用平均方法，包括全套校准框架，需要 25-35 分钟才能完全完成。这是 Scale Computing Cluster 令人惊讶的令人印象深刻的性能，与我的桌面工作站和家里的专用 Astro Server 相当。

去掉星星的仙女座。

我进行了广泛的研究，这与我发现的一致，投入大量 RAM 和 CPU 并不重要，更重要的是获得绝对最佳的磁盘 IOPS 和读/写速度，您可以为此过程获得尽可能快（稍后在另一篇文章中详细介绍）。 Scale Computing Cluster 的全闪存 M.2 NVMe 驱动器以低功耗为这一特定工作流程提供高性能，非常适合。

天文摄影机

用于测试的望远镜、IT 基础设施和站点位置信息：

Celestron Nexstar GPS 11″ 在高清楔形和高清三脚架上
- Starizona Hyperstar11v4
  - 540mm焦距
  - F / 1.9 光圈
ZWO ASI6200MC Pro 一次性彩色相机
具有第七代 i7 的通用企业戴尔笔记本电脑，用于控制和捕获
规模计算集群
非托管八端口 Netgear 1G 交换机
2 块 EcoFlow River 迷你电池
星链V2
Picacho Peak 州立公园，Bortle 2 站点。
软件
- 尼娜
- PHD2
- 深空堆垛机
- 星网
- Photoshop中

极端边缘 HCI

一般设置非常简单；我设置了一张桌子、一个 8 端口交换机、控制笔记本电脑、Scale Computing HCI 集群和用于互联网访问的 Starlink。一切都通过交换机联网在一起，尽管它只是一个 1GbE 交换机，与 Scale 集群的速度相同，但由于数据进入的速率，大约每分钟 300 兆字节，在这个工作流中不是问题。

storagereview hci astrophotography rig ecoflow river 迷你电池

Scale Cluster 和 Control Laptop 的所有电源都分配给了一台 Ecoflow River Mini，另一台关闭了望远镜和相机的电源。望远镜和相机接受汽车打火机端口的 12 V 电源，一个输入用于望远镜支架，为指向和跟踪的电机供电，另一个用于运行用于相机冷却器的珀耳帖元件。

存储审查天文摄影生态流

相机传感器冷却至 -5°C。集群和笔记本电脑（带屏幕和最低亮度）在不到 2 小时 30 分钟的时间内耗尽了 EcoFlow River Mini，而专用于望远镜的设备在初步测试中能够为其供电整整两个晚上。

控制笔记本电脑通过 USB 3.0 和 USB 3.0 集线器连接到望远镜和相机。在我的设置中，我喜欢只在控制笔记本电脑上运行最低限度，然后通常将图片远程存储，如果我有可用的 NAS（在这种情况下，我在 Scale Cluster 上做的）或者如果我没有网络连接到外部闪存。

我在这个集群上为这个测试设置了三台虚拟机，两台用于堆叠，一台用于将图像文件存储为网络共享。望远镜的控制笔记本电脑通过网络将其文件直接从相机转储到集群。然后，每个堆垛机负责在文件传入时轮流处理每个目标。多亏了集群提供的大量计算能力，我们才能跟上工作量。

storagereview 天文摄影完整装备

在前往黑暗天空站点的正常游览中，仅使用控制笔记本电脑，由于传入的数据量巨大，我无法进行现场处理。由于互联网连接受限，我也无法将它们直接上传到家庭服务器进行处理，这意味着我直到一天或更长时间后才知道在目标上花费的时间的结果。 Starlink 在一定程度上解决了这个问题，但它处于可靠解决方案的边缘，特别是如果你有多个用户/望远镜，因为 5-20Mbps 的上传速度很快就会成为瓶颈。

总体而言，该测试是一个很好的概念证明，表明如果您在永久安装的远程天文台设置了两个、三个甚至更多专用天文摄影设备，您可以非常轻松地在现场处理所有堆叠，然后上传将文件堆叠回基地，以便在家中进行最终编辑。

我还建议您可以将较小的集群带到明星派对上，并且也能够进行现场处理，因为您将能够为每个用户快速部署一个 VM，以便能够用于他们自己的个人工作流程。为了验证这个概念，我坐在露营地对面，我的笔记本电脑连接到我的 5G 手机，远程桌面回到控制笔记本电脑，在那里我可以在集群上远程堆叠和处理图像，并取得了巨大成功。

总结

在此特定测试中，Scale Computing 3 节点集群无疑是大材小用。也就是说，它还表明，在长周末远足、大型星空派对或使用多台望远镜拍摄图像时，您可以快速获得结果、对图像进行完整验证并检查数据中的问题。不必收拾行李回家，却发现镜头上有污迹，或某处杂散光太多，或选择了不正确的滤镜，这些都可以在现场近乎实时地解决。

storagereview astrophotography complete rig 夜

在我完成第二个目标的堆叠后，好处就变得很明显了；我意识到我使用的 USB 集线器上的 LED 发出的杂散光太多，在图像中产生了一些奇怪的伪像。我能够回到望远镜前，将它们盖住并重新射击目标，然后重新堆叠以获得更好的结果。

由于其低功耗设计和高性能，Scale Computing 解决方案也非常适合永久安装、100% 离网的多用户远程天文台。如果我能够获得一些额外的电力存储能力和足够大的太阳能解决方案，那么运行时间将不受限制，并且能够在白天关闭多余的节点以最大化充电率，我可以看到很多这些应用的潜力。

我发现有两个我认为可以轻松解决的大缺点，一个可以通过软件更新来解决，另一个可以通过简单的硬件升级来解决。首先是无法通过任何USB设备；如果它有 USB 直通，我会 100% 放弃我当前的所有设备并将其作为工作流程的主要设备，甚至坐在家里后院。我需要能够将 USB 集线器传递给来宾操作系统，以便直接控制望远镜和相机。

第二个问题是存储量有限。每个主机 2 TB 相当不错；但是，我希望看到每台主机 4 到 XNUMX TB 左右的某个地方，使它成为我特定工作流中可用的日常选项。不过，我正在使用我正在实施的相机以较高的数据速率进行捕获，因此对于那些使用较低分辨率相机的人来说，这可能不是什么大问题。规模可以为这些系统配置更多存储，因此如果您需要容量，这是一个简单的解决方案。