3D 비디오 렌더링은 공동으로 완료하는 데 상당한 양의 CPU 시간이 필요한 시간 소모적인 프로세스입니다. 단일 머신에서 정적 자산으로부터 비디오 파일을 생성하는 프로세스에는 생성하는 비디오의 길이와 복잡성에 따라 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 대부분의 회사에서 이러한 작업을 수행하기 위해 비용이 많이 드는 고사양 데스크톱 컴퓨터를 구입하거나 작업을 제출할 수 있는 대형 렌더 팜에 투자합니다. 그러나 Azure Batch를 활용하면 필요할 때 이 기능을 사용할 수 있고, 그렇지 않은 경우 어떠한 자본 투자 없이도 기능 자체를 종료할 수 있습니다.
아키텍처
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데이터 흐름
이 시나리오에서는 Azure Batch를 사용하는 워크플로를 보여 줍니다. 데이터는 다음과 같이 흐릅니다.
- 입력 파일과 애플리케이션을 업로드하여 이러한 파일을 Azure Storage 계정으로 처리합니다.
- 배치 계정에 컴퓨팅 노드의 Batch 풀을 만들고, 풀에 워크로드를 실행하는 작업을 만들고, 작업에 태스크를 만듭니다.
- 입력 파일과 애플리케이션을 Batch에 다운로드합니다.
- 태스크 실행을 모니터링합니다.
- 태스크 출력을 업로드합니다.
- 출력 파일을 다운로드합니다.
이 프로세스를 간소화하기 위해 Maya 및 3ds Max용 Batch 플러그 인을 사용할 수도 있습니다.
구성 요소
Azure Batch는 다음 Azure 기술을 기반으로 합니다.
- Azure Virtual Network는 헤드 노드 및 컴퓨팅 리소스에 모두 사용됩니다.
- Azure Storage 계정 - 동기화 및 데이터 보존에 사용됩니다.
- Azure Virtual Machine Scale Sets는 CycleCloud가 컴퓨팅 리소스에 사용합니다.
대안
Azure에서 렌더링 환경을 더 자세히 제어해야 하거나 하이브리드 구현이 필요한 경우, CycleCloud 컴퓨팅은 클라우드에서 IaaS 그리드를 오케스트레이션하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Azure Batch와 동일한 기본 Azure 기술을 사용하여 IaaS 그리드를 효율적으로 작성하고 유지 관리합니다. 자세한 내용은 Azure CycleCloud란?을 참조하세요.
Azure에서 사용할 수 있는 모든 HPC 솔루션에 대한 전체 개요는 Azure VM을 사용하여 HPC, 일괄 처리 및 큰 컴퓨팅 솔루션 문서를 참조하세요.
시나리오 정보
Batch는 Windows Server 또는 Linux 컴퓨팅 노드 중 어느 것을 선택하든지 간에 일관된 관리 환경과 작업 예약을 제공합니다. Batch를 사용하면 AutoDesk Maya 및 Blender를 포함하여 기존 Windows 또는 Linux 애플리케이션을 통해 Azure에서 대규모 렌더 작업을 실행할 수 있습니다.
잠재적인 사용 사례
이 솔루션은 미디어 및 엔터테인먼트 산업에 이상적입니다. 관련된 다른 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 3D 모델링
- VFX(Visual FX) 렌더링
- 비디오 코드 변환
- 이미지 처리, 색 보정 및 크기 조정
고려 사항
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 일단의 지침 원칙인 Azure Well-Architected Framework의 핵심 요소를 구현합니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Well-Architected Framework를 참조하세요.
Azure Batch에 사용 가능한 머신 크기
대부분의 렌더링 고객은 CPU 능력이 높은 리소스를 선택하지만, 가상 머신 확장 집합을 사용하는 다른 워크로드는 VM을 다르게 선택할 수 있으며 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.
- 애플리케이션이 메모리에 바인딩되어 실행되고 있나요?
- 애플리케이션에서 GPU를 사용해야 하나요?
- 당황스러울 정도의 병렬 작업 유형이거나 긴밀하게 결합된 작업에 대한 Infiniband 연결이 필요한가요?
- 컴퓨팅 노드의 스토리지에 액세스하려면 빠른 I/O가 필요합니다.
Azure에는 위의 애플리케이션 요구 사항을 모두 처리할 수 있는 광범위한 VM 크기가 있으며, 일부는 HPC에 관련되지만 가장 작은 크기조차도 효과적인 그리드 구현을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
- HPC VM 크기 렌더링의 CPU 바인딩 특성으로 인해 Microsoft는 일반적으로 Azure H 시리즈 VM을 제안합니다. 이러한 VM은 고급 계산 요구 사항에 맞게 특별히 만들어졌으며, 8개 및 16개 코어 vCPU 크기를 사용할 수 있고, DDR4 메모리, SSD 임시 스토리지 및 Haswell E5 Intel 기술을 갖추고 있습니다.
- GPU VM 크기 GPU 최적화된 VM 크기는 단일 또는 여러 NVIDIA GPU에서 사용할 수 있는 특수한 가상 머신입니다. 이러한 크기는 계산 집약적이며 그래픽 집약적인 시각화 워크로드용으로 설계되었습니다.
- NC, NCv2, NCv3 및 ND 크기는 CUDA 기반 및 OpenCL 기반 애플리케이션 및 시뮬레이션, AI, 딥 러닝을 포함하여 계산 집약적이고 네트워크 집약적인 애플리케이션과 알고리즘에 최적화되어 있습니다. NV 크기는 OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임 워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임, 인코딩 및 VDI 시나리오에 맞게 최적화되고 설계되었습니다.
- 메모리 최적화된 VM 크기 더 많은 메모리가 필요한 경우 메모리 최적화된 VM 크기는 더 높은 메모리 대 CPU 비율을 제공합니다.
- 범용 VM 크기 범용 VM 크기도 사용할 수 있으며, 균형 잡힌 CPU 대 메모리 비율을 제공합니다.
가용성
Azure Batch 구성 요소에 대한 모니터링은 다양한 서비스, 도구 및 API를 통해 사용할 수 있습니다. 모니터링에 대해서는 Batch 솔루션 모니터링 문서에서 자세히 설명합니다.
확장성
Azure Batch 계정 내의 풀은 수동 개입을 통해 크기 조정하거나 Azure Batch 메트릭에 기반한 수식을 사용하여 자동으로 크기 조정할 수 있습니다. 크기 조정에 대한 자세한 내용은 Batch 풀에서 노드의 크기를 조정하는 자동 크기 조정 수식 만들기 문서를 참조하세요.
보안
우수한 보안은 중요한 데이터 및 시스템에 대한 고의적인 공격과 악용을 방어합니다. 자세한 내용은 보안 요소의 개요를 참조하세요.
보안 솔루션 설계 방법에 대한 일반적인 지침은 Azure 보안 문서를 참조하세요.
복원력
Azure Batch에는 현재 장애 조치 기능이 없지만, 계획되지 않은 중단이 발생하는 경우 가용성을 보장하기 위해 다음 단계를 사용하는 것이 좋습니다.
- 대체 스토리지 계정을 사용하여 Azure Batch 계정을 대체 Azure 위치에 만듭니다.
- 동일한 이름을 사용하여 0개 노드가 할당된 동일한 노드 풀을 만듭니다.
- 애플리케이션이 만들어지고, 대체 스토리지 계정으로 업데이트되었는지 확인합니다.
- 입력 파일을 업로드하고, 대체 Azure Batch 계정에 작업을 제출합니다.
비용 최적화
비용 최적화는 불필요한 비용을 줄이고 운영 효율성을 높이는 방법을 찾는 것입니다. 자세한 내용은 비용 최적화 핵심 요소 개요를 참조하세요.
Azure Batch를 사용하는 데 드는 비용은 풀에 사용되는 VM 크기와 이러한 VM이 할당되고 실행되는 기간에 따라 다르며, Azure Batch 계정을 만드는 데 관련된 비용은 없습니다. 추가 비용이 적용되므로 스토리지 및 데이터 송신도 고려해야 합니다.
서로 다른 수의 서버를 사용하여 8시간 내에 완료되는 작업에 청구될 수 있는 비용의 예는 다음과 같습니다.
100개 고성능 CPU VM: 예상 비용
100 x H16m(16개 코어, 225GB RAM, 512GB Premium Storage), 2TB Blob Storage, 1TB 송신
50개 고성능 CPU VM: 예상 비용
50 x H16m(16개 코어, 225GB RAM, 512GB Premium Storage), 2TB Blob Storage, 1TB 송신
10개 고성능 CPU VM: 예상 비용
10 x H16m(16개 코어, 225GB RAM, 512GB Premium Storage), 2TB Blob Storage, 1TB 송신
우선 순위가 낮은 VM의 가격 책정
Azure Batch는 노드 풀에서 낮은 우선 순위 VM도 사용할 수 있도록 지원하므로 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 표준 VM과 낮은 우선 순위 VM 간의 가격 비교를 비롯한 자세한 내용은 Azure Batch 가격 책정을 참조하세요.
참고
우선 순위가 낮은 VM은 특정 애플리케이션 및 워크로드에만 적합합니다.
시나리오 배포
수동으로 Azure Batch 계정 및 풀 만들기
이 시나리오는 Azure Batch의 작동 원리를 보여주고, 고객을 위해 개발할 수 있는 SaaS 솔루션 예제로 Azure Batch Labs를 홍보합니다.
구성 요소 배포
템플릿에서 다음과 같이 배포합니다.
- 새 Azure Batch 계정
- 스토리지 계정
- 배치 계정과 연결된 노드 풀
- Canonical Ubuntu 이미지를 사용하여 노드 풀에서 A2 v2 VM을 사용하도록 구성됩니다.
- 처음에는 노드 풀에 0개의 VM이 포함되며, VM을 추가하려면 수동으로 크기 조정해야 합니다.
아래 링크를 클릭하여 솔루션을 배포합니다.
Resource Manager 템플릿에 대한 자세한 정보
다음 단계
제품 설명서:
학습 모듈: