📘 《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 15周: 🧠 🚀 星鏈 通訊工程實作
147／150單元：vStarlink（Docker × Routing） ☁️
用 Docker 建立可重現的 LEO × Routing 星鏈模擬環境
________________________________________
🎯 單元導讀
在 LEO 星鏈網路中，資料流量會經過：
• 使用者終端（UT）
• LEO 衛星多跳路由
• 地面閘道站（Gateway）
• 雲端核心網路
這是一個高度動態、時變（time-varying）的拓樸。
但我們可以在地面實驗室中，用 Docker / Container Network 來完全重建一個可重現的星鏈雲環境：vStarlink。
❓「如何模擬 LEO 多跳？」
❓「如何在 Docker 中模擬 30~60ms 的衛星延遲？」
❓「怎麼測 routing policy，像 Starlink 做行星路由？」
❓「怎麼讓 6G AI Routing 可以在筆電上反覆測試？」
本單元會回答你所有問題。
⭐ 用 Docker + Routing + NetEm + FRR 打造「星鏈可重現網路」。
讓你用筆電體驗星鏈的核心邏輯。
________________________________________
🧠 一、vStarlink：一句話版
用 Docker 建立可重現、可版本控管的 LEO × Routing 星鏈雲網路模擬器。
它可以做到：
✔ 模擬 UT → Satellite → Gateway 多跳拓樸
✔ 模擬 LEO 鏈路延遲（20~40ms）
✔ 模擬封包遺失（0.1~1%）
✔ 測試不同 routing protocol（Static / OSPF / BGP / 自寫 AI Router）
✔ 多次重跑 → 得到可比較的結果（reproducible）
vStarlink 的精神：
所有星鏈實驗都能在一台筆電上重現，且不會被硬體環境影響。
________________________________________
🧠 二、為什麼星鏈模擬不能用固定拓樸？
因為真實 Starlink 是「高度動態」：
• 衛星高速移動 → 拓樸每幾十秒變化
• 連結距離變動 → 延遲不固定
• 光鏈路（Laser Link）隨時可能切換
• 最佳路徑不是固定路徑，而是時變 routing
這意味著：
⭐ 星鏈路由不是「固定路線」，而是「動態最佳化」。
vStarlink 讓你在地面利用 container 實現這些：
真實 Starlink vStarlink (Docker)
LEO 位置變動 netem + dynamic routing
Laser Link拓樸切換 重讀 YAML + FRR reconfig
Gateway 負載變動 traffic shaping
Routing Policy 更新 BGP/OSPF/自寫 ML Router
透過容器化 → 完整可重現。
________________________________________
🧠 三、通訊工程的三個關鍵詞（務必記住）
✔ ① Reproducible Networking（可重現網路）
研究星鏈或 6G NTN 時，最重要的是「結果能不能重現」。
Docker + YAML = 完美重現環境。
✔ ② NetEm（可控制延遲/抖動/封包遺失）
模擬 LEO 需要：
• 延遲：20–40ms
• 抖動：±3ms
• loss：0.1–0.5%
這些都能在 Docker 容器的 interface 設定。
✔ ③ Routing Policy as Code
Routing 用程式化控制：
• Static
• OSPF
• BGP
• AI-based routing（強化學習）
全部放進 Git version control →
⭐ 任何人 docker compose up 就能得到同樣的星鏈。
________________________________________
🧠 四、為什麼要用 Docker 模擬 LEO 星鏈？
因為容器化具有：
• 1️⃣ 低成本
你不需要衛星
你不需要碟形天線
你只需要 Docker。
• 2️⃣ 完全自動化
拓樸一鍵啟動：
docker compose up
• 3️⃣ 高度可移植
同一份 YAML 在：
• Win10
• macOS
• Linux
• Cloud VM
都能跑出相同結果。
• 4️⃣ 適合 AI 路由訓練
AI routing 需要大量、重複、可控的實驗環境。
Docker 是訓練 RL routing agent 最乾淨的實驗場。
________________________________________
🧠 五、vStarlink 架構（ASCII 圖）
┌───────────────┐
│ GATEWAY │
│ (Ground GW) │
└───────────────┘
▲
│ 20 ms
│
┌─────────┴─────────┐
│ SAT1 │
│ (LEO Node) │
└─────────┬─────────┘
▲ / \ ▲
30 ms │ / \ │ 25 ms
│ / \ │
┌──────┐ ┌──────┐
│ UT │ │ SAT3 │
│ (UE) │ │(LEO) │
└──────┘ └─┬────┘
40 ms │ 35 ms
│
┌───┴─────┐
│ SAT2 │
│ (LEO) │
└─────────┘
這張 ASCII 圖示說明了 vStarlink 中的多跳 LEO 星鏈架構：
使用者終端 UT 的資料可經由不同 LEO 衛星節點（SAT1／SAT2／SAT3） 進行多路徑轉送，每一條鏈路都具有可控制的等效延遲（如 20–40 ms），最終匯聚至地面 Gateway，再進入 Internet 與雲端服務；整個拓樸在 Docker 環境中可動態重組，用來模擬真實 Starlink 中高度時變的星間路由與最佳路徑選擇行為。
所有節點都是 Docker 容器＋NetEm＋Routing Daemon。
________________________________________
🧠 六、vStarlink 的三大核心技術
① Docker Network
用多 Bridge / Overlay 建出虛擬鏈路。
② NetEm（Linux Traffic Control）
模擬 LEO 特性：
tc qdisc add dev eth0 root netem delay 30ms loss 0.1%
③ FRRouting（FRR）
在容器裡跑：
• OSPF
• BGP
• static route
• 或你自己的 AI Router
________________________________________
🧠 七、模擬題
1️⃣ 專業題
說明為何 vStarlink 特別適合用來研究 AI Routing 或 LEO 多跳路由？
📜 答案：
因為 vStarlink 是完全可重現的容器網路。
每次實驗都可以控制延遲、loss、拓樸變化，使 AI Routing 能在固定條件下反覆訓練與比較。
且所有 routing policy 都能以程式重新配置，適合做動態 LEO 路由研究。
________________________________________
2️⃣ 應用題
若希望模擬 LEO 衛星鏈路的 25–40ms 延遲，下列哪個工具最適合？
A. NAT
B. tc / netem
C. DNS
D. ARP Cache
📦 答案：B
NetEm 是 Linux 內建的延遲/抖動/封包遺失模擬工具。
________________________________________
3️⃣ 情境題
在 vStarlink 中，你發現某條路徑的吞吐量下降，但 routing 未改變。原因最可能是？
A. 影像編碼錯誤
B. NetEm 加入封包遺失
C. BGP 自動增益
D. TCP 改成 UDP
📡 答案：B
少量 LEO-style loss（0.1–1%）會大幅降低 TCP throughput。
________________________________________
🛠 八、實務演練題
1️⃣ 建立 UT → SAT → Gateway 三節點拓樸
2️⃣ 用 NetEm 模擬不同延遲
3️⃣ 在不同路徑上跑 iperf 測試吞吐量
4️⃣ 實作 static route → OSPF → BGP 切換
5️⃣ 寫一個簡單「AI Routing Script」（Python）根據延遲自動選路
6️⃣ 用 git 控制整個 vStarlink 配置版本
________________________________________
✅ 九、小結與啟示
✔ vStarlink = 用 Docker 重建星鏈的核心邏輯
✔ NetEm 製造 LEO 特性（延遲/抖動/封包遺失）
✔ FRR 提供可程式化 routing
✔ 適合 AI × Routing × LEO 的所有研究
✔ 最接近真實星鏈的「可重現實驗室」
一句話：
⭐ vStarlink 讓你在筆電裡重建 LEO 星鏈世界，並能用 AI 設計未來的 6G 太空路由。
