📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 12周: ☁️ 星鏈雲原生架構：LEO × vGateway × O-SAT × Kubernetes
116／150單元： Kubernetes 在 LEO 控制網
⚙️ 以 K8s 管理星座軟體與排程**
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🎯 單元導讀
6G × LEO 星座系統不只是『無線通訊網路』，
它是一個：
⭐ 高度分散式、跨軌道、跨區域的雲原生超級叢集（Super Distributed Cluster）。
而這個叢集需要一套可以：
✔ 管理一萬顆衛星
✔ 隨時更新軟體
✔ 在軌重啟元件
✔ 自動滾動部署
✔ 容錯
✔ 自我修復
✔ 進行 AI 推論排程
的工具。
答案只有一個：
⭐ Kubernetes（K8s）上太空。
這不是幻想：
Starlink V2 Mini、OneWeb Gen2、Kuiper 都已在原型階段使用「K8s-like orchestration」。
一句話：
🌌 未來的衛星不是單一設備，而是 K8s 管理的太空叢集節點。
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🧠 一、為什麼 LEO 星座需要 Kubernetes？
1. 星座規模太大
• Starlink Phase II：12,000 顆
• Kuiper：3,200 顆
• 中國 GW 計畫：13,000 顆
• OneWeb Gen2：6,000 顆
沒有自動化 → 無法運作。
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2. 衛星軟體更新需求極高
LEO 衛星使命：
✔ 路由
✔ Mesh 計算
✔ AI 推論
✔ Risk-aware handover
✔ 波束控制
全部是 軟體定義的行為（SD-SAT），
必須一直更新。
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3. Space Edge Compute = 需要容器化
AI / Routing / Beam Optimizer / Flow Classifier
→ 全都以 container 形式部署最好。
K8s 在此是最佳平台。
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4. 星間網路（Laser Link）本質是 Mesh
需要：
✔ Mesh-aware scheduler
✔ Link-aware traffic policy
✔ 故障節點自動重路由
這些 K8s + Service Mesh（Istio/Linkerd）都能處理。
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5. K8s 提供「自我修復（Self-Heal）」
衛星在太空 → 無法人工維修。
K8s 的自動重啟 / ReplicaSets / Node Eviction
剛好完美對應。
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🧠 二、架構：K8s 如何運作在 LEO 星座中？
🌌 Space Kubernetes Control Plane（太空 K8s 控制平面）
┌─────────────────────────┐
│ Space K8s Master（太空/地面主控） │
│ - API Server（控制介面） │
│ - Scheduler（排程器） │
│ - Controller（狀態管理） │
│ - etcd（分散式狀態儲存） │
└─────────────────────────┘
▲
│ SC-plane（控制平面）
│ Sub-6 / S-band（可靠低速鏈路）
▼
┌──────────────────────────┐
│ LEO Node Group（LEO 節點群） │
│ 1 顆衛星 = 1 個 K8s Node（節點） │
├──────────────────────────┤
│ SAT A SAT B SAT C ... │
│ (Node) (Node) (Node) │
└──────────────────────────┘
│ │ │
Pod（容器工作負載 / 功能模組）
├ Routing Pod（路由模組）
├ Laser Pod（雷射鏈路管理）
├ AI Pod（AI 推論 / 最佳化）
├ FEC Pod（錯誤修正 / 壓縮）
├ Cache Pod（快取服務）
│
SD-plane（資料平面）
Laser / Ka / Ku（高速資料鏈路）
此架構將 Kubernetes（K8s）雲原生概念延伸至 LEO 星座：
每顆 LEO 衛星被視為一個 K8s Node（節點），各項功能（如路由、雷射鏈路管理、AI 推論、快取）以 Pod（容器） 形式部署於衛星上。Space K8s Control Plane（控制平面） 透過 SC-plane（Sub-6 / S-band） 負責排程、部署與狀態管理，而實際的高速資料傳輸則走 SD-plane（Laser / Ka / Ku）。此設計讓 LEO 星座具備 雲端等級的彈性部署、滾動更新與自治能力，同時避免控制流量干擾資料流量。
重點：
✔ 每顆 LEO 衛星 = 1 個 K8s Node
✔ 每個功能（如 AI 模型）= Pod
✔ Space K8s Control Plane 負責排程、部署、滾動更新
✔ SC-plane（S-band/sub-6）傳輸 control
✔ SD-plane（Laser/Ka/Ku）傳輸資料
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🧠 三、K8s 在 LEO 的核心任務
1. 軟體滾動更新（Rolling Update）
更新 12,000 顆衛星軟體 → 不能停機。
K8s 能做到：
✔ 分批更新
✔ 測試一小批後才擴散
✔ 故障自動 rollback
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2. Edge AI 的部署與推論排程
AI推論 Pod例如:
• Beam selection AI
• Routing DRL
• Rain fade predictor
• Traffic steering ML
K8s 幫忙：
✔ 動態放到運算較空閒的衛星
✔ 避開故障衛星
✔ 保證副本數
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3. Laser Link Mesh Traffic 的 Service Mesh 化
把 Laser Link 視為 Service Mesh 裡的「Link」，
可用：
✔ mTLS（傳輸加密）
✔ Circuit Breaker（路徑失效自動切換）
✔ Retry Policy（自動重傳）
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4. 自動修復（Self-healing）
衛星上的容器 crash → 自動重啟
衛星整顆失效 → Pod 重排到鄰近衛星
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5. In-space Routing 由 Pod 動態協作
LEO Mesh 路由不再是硬體實作，
而是多個容器化 Routing Pod 協作。
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6. QoS / Flow Scheduling 由 K8s 管控
可依：
✔ Beam load
✔ 雨衰預測
✔ Starlink Cell Coverage
進行動態流量策略。
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🧠 四、實例：Starlink Phase II 的 K8s-like 架構
Starlink V2 Mini 擁有：
✔ in-space routing kernel module
✔ laser link manager（軟體化）
✔ edge-compute ASIC
✔ 可 OTA 更新的容器化機制
大量跡象顯示：
→ 使用 自家版本的 Kubernetes-like Orchestrator
→ 具備 rolling update + canary deployment
未來大型 LEO 星座都會走同路線。
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🧠 五、K8s 對 NTN 帶來的 7 大革命性優勢
1. 星座等級的軟體管理能力
2. 每顆衛星皆可動態扮演不同角色（惰性 / 主動）
3. 由 AI 決定 Pod 放在哪顆衛星上（AI Scheduling）
4. 容器化帶來安全隔離
5. 整個星座形成 Space Distributed Cloud
6. 以 Service Mesh 方式管理 Laser Link Mesh
7. 自動容錯、自我修復、自我優化
一句話：
⭐ Kubernetes 讓 LEO 星座第一次具備「真正的雲原生 DNA」。
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🧠 六、模擬／工程題
1️⃣ 建立一個「12 顆衛星 × 3 Pod」的虛擬 Space-K8s 拓樸。
2️⃣ 模擬 Beam-optimizer Pod 的滾動更新策略。
3️⃣ 設計 Edge AI Inference Scheduling（CPU/GPU/ASIC 混合節點）。
4️⃣ 實作 Space Service Mesh（Laser Link = Mesh 路徑）。
5️⃣ 模擬一顆衛星離線後 Pod 的重新分配行為。
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🧠 七、小結與啟示
✔ 6G NTN = 雲原生衛星網路
✔ Kubernetes = 管理「太空叢集」的唯一可行方案
✔ 每顆衛星＝K8s Node
✔ 每個通訊功能＝Pod
✔ Laser Link Mesh＝Service Mesh
✔ 更新、修復、排程 → 全自動化
✔ AI-native Network 深度依賴容器化與排程能力
一句話：
🛰 未來 LEO 星座 = Kubernetes 叢集在軌道上運行。
它不是比喻，是事實。
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