민간 부문의 혁신으로 인한 극적인 비용 절감은 궤도 내 위성 수의 급격한 증가와 그에 따른 우주 생성 데이터의 폭발적인 급증을 초래했습니다. 이러한 추세가 지속됨에 따라, 처리를 위해 대량의 데이터를 지구로 전송하는 것은 잠재적인 우주-지구 링크(space-to-Earth link) 혼잡과 지연 시간(latency) 증가로 인해 점점 더 비용이 많이 들고 어려워질 수 있습니다. 또한, 전통적인 지상국 네트워크는 용량 제한, 복잡한 스케줄링 물류, 제한된 가시성 창(visibility windows)으로 인해 증가하는 데이터 흐름과 워크로드(workload)를 수용하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 확장성(scalability)을 제한할 수 있습니다. 우주 데이터 센터(Space Data Centers, SDCs)는 소프트웨어 중심의 멀티 테넌트(multi-tenant) 인공지능(AI) 기반 서비스 플랫폼으로서, 궤도 내에서 데이터를 처리하여 고객 위성 및 지상 사용자에게 실행 가능한 통찰력(actionable insights)을 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이러한 과제들을 해결하기 위한 유망한 접근 방식을 제시합니다. 본 논문은 궤도 설계, 위성 간 링크(inter-satellite links) 및 네트워크 토폴로지(network topology), 컴퓨팅 자원 조직, 그리고 소프트웨어 서비스 오케스트레이션(software service orchestration)을 고려한 저궤도(Low Earth Orbit, LEO) SDC 위성 군집(constellation)의 아키텍처를 제시합니다. 우리는 기술 로드맵을 기반으로 한 예측 모델을 사용하여 SDC의 잠재적 기술 타당성과 경제적 생존 가능성을 분석하고, 지구 관측 및 달 탐사 유스케이스(use cases)를 통해 이 개념을 설명합니다.