柯丹：解决太空计算瓶颈

将航天器部署到低地球轨道的成本降低，促成了大型卫星星座的出现。然而，高卫星速度、大图像数据量和短暂的地面站联系给数据下行链路带来了挑战。轨道边缘计算（OEC）在空间边缘过滤数据，解决了这一下行瓶颈，但将挑战转移到卫星上的非弹性计算能力。在这项工作中，我们介绍了Kodan：一个OEC系统，它最大限度地利用饱和卫星下行链路，同时缓解计算瓶颈。Kodan由两个阶段组成。一次性转换步骤使用卫星数据分析应用程序的参考实现以及代表性数据集来生成专门的ML模型，以部署到空间边缘。在部署到目标卫星后，运行时系统会为每个数据样本动态选择最佳的专用模型，以在计算瓶颈的约束下最大限度地减少有价值的下行数据。通过智能过滤低值数据并优先处理高值数据以通过饱和下行链路传输，Kodan将数据值密度提高了89%至97%。