Öğretici: Azure Batch ile sahne işlemeTutorial: Render a scene with Azure Batch

Azure Batch, kullanım başına ödeme temelinde bulut ölçekli işleme özellikleri sağlar.Azure Batch provides cloud-scale rendering capabilities on a pay-per-use basis. Azure Batch; Autodesk Maya, 3ds Max, Arnold ve V-Ray gibi işleme uygulamalarını destekler.Azure Batch supports rendering apps including Autodesk Maya, 3ds Max, Arnold, and V-Ray. Bu öğreticide, Azure Komut Satırı Arabirimi kullanılarak Batch ile küçük bir sahneyi işleme adımları gösterilir.This tutorial shows you the steps to render a small scene with Batch using the Azure Command-Line Interface. Aşağıdakileri nasıl yapacağınızı öğrenirsiniz:You learn how to:

  • Azure depolamasına sahne yüklemeUpload a scene to Azure storage
  • İşleme için Batch havuzu oluşturmaCreate a Batch pool for rendering
  • Tek kareli bir sahneyi işlemeRender a single-frame scene
  • Havuzu ölçeklendirme ve çok kareli bir sahneyi işlemeScale the pool, and render a multi-frame scene
  • İşlenmiş çıkışı indirmeDownload rendered output

Bu öğreticide, ışın izleme işleyicisi Arnold'ı kullanarak Batch ile bir 3ds Max sahnesini işleyeceksiniz.In this tutorial, you render a 3ds Max scene with Batch using the Arnold ray-tracing renderer. Batch havuzu, önceden yüklenen grafikler ve kullandığın kadar öde lisansı sağlayan işleme uygulamalar içeren bir Azure Marketi resmi kullanır.The Batch pool uses an Azure Marketplace image with pre-installed graphics and rendering applications that provide pay-per-use licensing.

Ön koşullarPrerequisites

Batch’teki işleme uygulamalarını kullandığın kadar öde esasıyla kullanmak için bir kullandıkça öde aboneliğine veya diğer Azure satın alma seçeneğine ihtiyacınız vardır.You need a pay-as-you-go subscription or other Azure purchase option to use rendering applications in Batch on a pay-per-use basis. Para kredi sağlayan ücretsiz bir Azure teklifi kullanıyorsanız, kullandığın kadar öde lisansı desteklenmez.Pay-per-use licensing isn't supported if you use a free Azure offer that provides a monetary credit.

Bu öğretici için örnek 3ds Max sahnesi, bir örnek Batch betiği ve JSON yapılandırma dosyalarıyla birlikte GitHub'dadır.The sample 3ds Max scene for this tutorial is on GitHub, along with a sample Bash script and JSON configuration files. 3ds Max sahnesi, Autodesk 3ds Max örnek dosyalarından alınmıştır.The 3ds Max scene is from the Autodesk 3ds Max sample files. (Autodesk 3ds Max örnek dosyaları, Creative Commons Attribution-NonCommercial-Share Alike lisansı kapsamında sağlanır.(Autodesk 3ds Max sample files are available under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-Share Alike license. Telif Hakkı © Autodesk, Inc.)Copyright © Autodesk, Inc.)

Azure Cloud Shell kullanmaUse Azure Cloud Shell

Azure, tarayıcınız aracılığıyla kullanabileceğiniz etkileşimli bir kabuk ortamı Azure Cloud Shell.Azure hosts Azure Cloud Shell, an interactive shell environment that you can use through your browser. Azure hizmetleriyle çalışmak için Cloud Shell ile bash veya PowerShell kullanabilirsiniz.You can use either Bash or PowerShell with Cloud Shell to work with Azure services. Bu makaledeki kodu, yerel ortamınıza herhangi bir şey yüklemeye gerek kalmadan çalıştırmak için Cloud Shell önceden yüklenmiş komutları kullanabilirsiniz.You can use the Cloud Shell preinstalled commands to run the code in this article without having to install anything on your local environment.

Azure Cloud Shell başlamak için:To start Azure Cloud Shell:

SeçenekOption Örnek/bağlantıExample/Link
Kod bloğunun sağ üst köşesindeki Deneyin’i seçin.Select Try It in the upper-right corner of a code block. Dene ' nin seçilmesi, kodu Cloud Shell otomatik olarak kopyalamaz.Selecting Try It doesn't automatically copy the code to Cloud Shell. Azure Cloud Shell için deneme örneği
https://shell.azure.comgidin veya tarayıcınızda Cloud Shell açmak Için Cloud Shell Başlat düğmesini seçin.Go to https://shell.azure.com, or select the Launch Cloud Shell button to open Cloud Shell in your browser. Yeni bir pencerede başlatma Cloud Shell Launch Cloud Shell in a new window
Azure Portalsağ üstteki menü çubuğunda Cloud Shell düğmesini seçin.Select the Cloud Shell button on the top-right menu bar in the Azure portal. Azure portaldaki Cloud Shell düğmesi

Bu makaledeki kodu Azure Cloud Shell çalıştırmak için:To run the code in this article in Azure Cloud Shell:

  1. Cloud Shell başlatın.Start Cloud Shell.

  2. Kodu kopyalamak için bir kod bloğunda Kopyala düğmesini seçin.Select the Copy button on a code block to copy the code.

  3. Windows ve Linux 'ta Ctrl+SHIFT+v ' i seçerek veya macos 'ta cmd+SHIFT+v ' i seçerek kodu Cloud Shell oturumuna yapıştırın.Paste the code into the Cloud Shell session by selecting Ctrl+Shift+V on Windows and Linux or by selecting Cmd+Shift+V on macOS.

  4. Kodu çalıştırmak için ENTER ' u seçin.Select Enter to run the code.

CLI'yi yerel olarak yükleyip kullanmayı tercih ederseniz bu öğretici için Azure CLI 2.0.20 veya sonraki bir sürümünü kullanmanız gerekir.If you choose to install and use the CLI locally, this tutorial requires that you are running the Azure CLI version 2.0.20 or later. Sürümü bulmak için az --version komutunu çalıştırın.Run az --version to find the version. Yükleme veya yükseltme yapmanız gerekiyorsa bkz. Azure CLI'yı yükleme.If you need to install or upgrade, see Install Azure CLI.

Batch hesabı oluşturmaCreate a Batch account

Henüz yapmadıysanız, aboneliğinizde bir kaynak grubu, Batch hesabı ve bağlı depolama hesabı oluşturun.If you haven't already, create a resource group, a Batch account, and a linked storage account in your subscription.

az group create komutuyla bir kaynak grubu oluşturun.Create a resource group with the az group create command. Aşağıdaki örnek eastus2 konumunda myResourceGroup adlı bir kaynak grubu oluşturur.The following example creates a resource group named myResourceGroup in the eastus2 location.

az group create \
    --name myResourceGroup \
    --location eastus2

az storage account create komutuyla kaynak grubunuzda Azure Depolama hesabı oluşturun.Create an Azure Storage account in your resource group with the az storage account create command. Bu öğreticide, giriş 3ds Max sahnesini ve işlenen çıkışı depolamak için depolama hesabını kullanırsınız.For this tutorial, you use the storage account to store an input 3ds Max scene and the rendered output.

az storage account create \
    --resource-group myResourceGroup \
    --name mystorageaccount \
    --location eastus2 \
    --sku Standard_LRS

az batch account create komutuyla bir Batch hesabı oluşturun.Create a Batch account with the az batch account create command. Aşağıdaki örnek, myResourceGroup kaynak grubu içinde mybatchaccount adlı bir Batch hesabı oluşturur ve oluşturduğunuz depolama hesabını bağlar.The following example creates a Batch account named mybatchaccount in myResourceGroup, and links the storage account you created.

az batch account create \
    --name mybatchaccount \
    --storage-account mystorageaccount \
    --resource-group myResourceGroup \
    --location eastus2

İşlem havuzlarını ve işlerini oluşturmak ve yönetmek için, Batch ile kimlik doğrulaması yapmalısınız.To create and manage compute pools and jobs, you need to authenticate with Batch. az batch account login komutuyla hesapta oturum açın.Log in to the account with the az batch account login command. Oturumunuz açıldıktan sonra, az batch komutlarınız bu hesabın bağlamını kullanır.After you log in, your az batch commands use this account context. Aşağıdaki örnekte, Batch hesabı adı ve anahtarı temelinde paylaşılan anahtar kimlik doğrulaması kullanılır.The following example uses shared key authentication, based on the Batch account name and key. Batch ayrıca bireysel kullanıcıların ya da katılımsız bir uygulamanın kimlik doğrulamasını yapmak için Azure Active Directory aracılığıyla kimlik doğrulamayı destekler.Batch also supports authentication through Azure Active Directory, to authenticate individual users or an unattended application.

az batch account login \
    --name mybatchaccount \
    --resource-group myResourceGroup \
    --shared-key-auth

Depolamaya sahne yüklemeUpload a scene to storage

Giriş sahnesini depolama alanına yüklemek için, önce depolama hesabına erişmeli ve bloblar için bir hedef kapsayıcı oluşturmalısınız.To upload the input scene to storage, you first need to access the storage account and create a destination container for the blobs. Azure depolama hesabına erişmek için, AZURE_STORAGE_KEY ve AZURE_STORAGE_ACCOUNT ortam değişkenlerini dışarı aktarın.To access the Azure storage account, export the AZURE_STORAGE_KEY and AZURE_STORAGE_ACCOUNT environment variables. İlk Bash kabuk komutu, ilk hesap anahtarını almak için az storage account keys list komutunu kullanır.The first Bash shell command uses the az storage account keys list command to get the first account key. Bu ortam değişkenlerini ayarladıktan sonra, depolama komutlarınız bu hesabın bağlamını kullanır.After you set these environment variables, your storage commands use this account context.

export AZURE_STORAGE_KEY=$(az storage account keys list --account-name mystorageaccount --resource-group myResourceGroup -o tsv --query [0].value)

export AZURE_STORAGE_ACCOUNT=mystorageaccount

Şimdi, depolama hesabında sahne dosyaları için bir blob kapsayıcısı oluşturun.Now, create a blob container in the storage account for the scene files. Aşağıdaki örnekte, genel okuma erişimine izin veren scenefiles adlı bir blob kapsayıcısı oluşturmak için az storage container create komutu kullanılır.The following example uses the az storage container create command to create a blob container named scenefiles that allows public read access.

az storage container create \
    --public-access blob \
    --name scenefiles

MotionBlur-Dragon-Flying.max sahnesini GitHub'dan yerel çalışma dizinine indirin.Download the scene MotionBlur-Dragon-Flying.max from GitHub to a local working directory. Örneğin:For example:

wget -O MotionBlur-DragonFlying.max https://github.com/Azure/azure-docs-cli-python-samples/raw/master/batch/render-scene/MotionBlur-DragonFlying.max

Sahne dosyasını yerel çalışma dizininizden blob kapsayıcısına yükleyin.Upload the scene file from your local working directory to the blob container. Aşağıdaki örnekte, birden çok dosyayı karşıya yükleyebilen az storage blob upload-batch komutu kullanılır:The following example uses the az storage blob upload-batch command, which can upload multiple files:

az storage blob upload-batch \
    --destination scenefiles \
    --source ./

İşleme havuzu oluşturmaCreate a rendering pool

az batch pool create komutunu kullanarak işleme için bir Batch havuzu oluşturun.Create a Batch pool for rendering using the az batch pool create command. Bu örnekte, havuz ayarlarını bir JSON dosyasında belirtirsiniz.In this example, you specify the pool settings in a JSON file. Geçerli kabuğunuzun içinde, mypool.json adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki içeriği kopyalayıp yapıştırın.Within your current shell, create a file name mypool.json, then copy and paste the following contents. Metnin tamamının doğru kopyalandığından emin olun.Be sure all the text copies correctly. (Dosyayı GitHub'dan indirebilirsiniz.)(You can download the file from GitHub.)

{
  "id": "myrenderpool",
  "vmSize": "standard_d2_v2",
  "virtualMachineConfiguration": {
    "imageReference": {
      "publisher": "batch",
      "offer": "rendering-windows2016",
      "sku": "rendering",
      "version": "1.3.2"
    },
    "nodeAgentSKUId": "batch.node.windows amd64"
  },
  "targetDedicatedNodes": 0,
  "targetLowPriorityNodes": 1,
  "enableAutoScale": false,
  "applicationLicenses":[
         "3dsmax",
         "arnold"
      ],
  "enableInterNodeCommunication": false 
}

Batch, adanmış düğümleri ve düşük öncelikli düğümleri destekler ve havuzlarınızda bunlardan birini ya da her ikisini birden kullanabilirsiniz.Batch supports dedicated nodes and low-priority nodes, and you can use either or both in your pools. Adanmış düğümler, havuzunuz için ayrılmıştır.Dedicated nodes are reserved for your pool. Düşük öncelikli düğümler ise Azure’daki fazlalık VM kapasitesinden indirimli bir fiyat karşılığında sunulur.Low-priority nodes are offered at a reduced price from surplus VM capacity in Azure. Azure’da yeterli kapasite yoksa düşük öncelikli düğümler kullanılamaz duruma gelir.Low-priority nodes become unavailable if Azure does not have enough capacity.

Belirtilen havuz Batch Rendering hizmetinin yazılımıyla birlikte bir Windows Server görüntüsü çalıştıran tek bir düşük öncelikli düğüm içerir.The pool specified contains a single low-priority node running a Windows Server image with software for the Batch Rendering service. Bu havuz, 3ds Max ve Arnold ile işlenmek üzere lisanslanmıştır.This pool is licensed to render with 3ds Max and Arnold. Sonraki adımlardan birinde, havuzu daha fazla düğüm sayısıyla ölçeklendireceksiniz.In a later step, you scale the pool to a larger number of nodes.

JSON dosyasını az batch pool create komutuna geçirerek havuzu oluşturun:Create the pool by passing the JSON file to the az batch pool create command:

az batch pool create \
    --json-file mypool.json

Havuzun hazırlanması birkaç dakika sürer.It takes a few minutes to provision the pool. Havuzun durumunu görmek için az batch pool show komutunu çalıştırın.To see the status of the pool, run the az batch pool show command. Aşağıdaki komut havuzun ayırma durumunu alır:The following command gets the allocation state of the pool:

az batch pool show \
    --pool-id myrenderpool \
    --query "allocationState"

Havuzun durumu değişirken iş ve görevleri oluşturmak için aşağıdaki adımlarla devam edin.Continue the following steps to create a job and tasks while the pool state is changing. Ayırma durumu steady olduğunda ve düğümler çalıştığında havuz tamamen hazırlanmış olur.The pool is completely provisioned when the allocation state is steady and the nodes are running.

Çıkış için blob kapsayıcısı oluşturmaCreate a blob container for output

Bu öğreticideki örneklerde, işleme işi kapsamındaki her görev bir çıkış dosyası oluşturur.In the examples in this tutorial, every task in the rendering job creates an output file. İşi zamanlamadan önce, depolama hesabınızda çıkış dosyalarının hedefi olarak bir blob kapsayıcısı oluşturun.Before scheduling the job, create a blob container in your storage account as the destination for the output files. Aşağıdaki örnekte, genel okuma erişimiyle job-myrenderjob kapsayıcısını oluşturmak için az storage container create komutu kullanılır.The following example uses the az storage container create command to create the job-myrenderjob container with public read access.

az storage container create \
    --public-access blob \
    --name job-myrenderjob

Çıkış dosyalarını kapsayıcıya yazmak için, Batch'in Paylaşılan Erişim İmzası (SAS) belirteci kullanması gerekir.To write output files to the container, Batch needs to use a Shared Access Signature (SAS) token. az storage account generate-sas komutuyla belirteci oluşturun.Create the token with the az storage account generate-sas command. Bu örnekte, hesaptaki herhangi bir blob kapsayıcısına yazmak için bir belirteç oluşturulur ve 15 Kasım 2020 ' de belirtecin süresi dolar:This example creates a token to write to any blob container in the account, and the token expires on November 15, 2020:

az storage account generate-sas \
    --permissions w \
    --resource-types co \
    --services b \
    --expiry 2020-11-15

Komut tarafından döndürülen belirteci not alın; aşağıdakine benzer olacaktır.Take note of the token returned by the command, which looks similar to the following. Sonraki bir adımda bu belirteci kullanacaksınız.You use this token in a later step.

se=2020-11-15&sp=rw&sv=2019-09-24&ss=b&srt=co&sig=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Tek kareli bir sahneyi işlemeRender a single-frame scene

Bir iş oluşturmaCreate a job

az batch job create komutunu kullanarak havuzda çalıştırılacak bir işleme işi oluşturun.Create a rendering job to run on the pool by using the az batch job create command. Başlangıçta iş hiçbir görev içermez.Initially the job has no tasks.

az batch job create \
    --id myrenderjob \
    --pool-id myrenderpool

Görev oluşturmaCreate a task

az batch task create komutunu kullanarak işin içinde bir işleme görevi oluşturun.Use the az batch task create command to create a rendering task in the job. Bu örnekte, görev ayarlarını bir JSON dosyasında belirtirsiniz.In this example, you specify the task settings in a JSON file. Geçerli kabuğunuzun içinde, myrendertask.json adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki içeriği kopyalayıp yapıştırın.Within your current shell, create a file named myrendertask.json, then copy and paste the following contents. Metnin tamamının doğru kopyalandığından emin olun.Be sure all the text copies correctly. (Dosyayı GitHub'dan indirebilirsiniz.)(You can download the file from GitHub.)

Görev, MotionBlur-DragonFlying.max sahnesinin tek bir karesini işlemek için bir 3ds Max komutu belirtir.The task specifies a 3ds Max command to render a single frame of the scene MotionBlur-DragonFlying.max.

JSON dosyasındaki blobSource ve containerURL öğelerini, depolama hesabınızın adını ve SAS belirtecinizi içerecek şekilde değiştirin.Modify the blobSource and containerURL elements in the JSON file so that they include the name of your storage account and your SAS token.

İpucu

containerURL değeriniz SAS belirtecinizle biter ve şuna benzer:Your containerURL ends with your SAS token and is similar to:

https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/job-myrenderjob/$TaskOutput?se=2018-11-15&sp=rw&sv=2017-04-17&ss=b&srt=co&sig=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
{
  "id": "myrendertask",
  "commandLine": "cmd /c \"%3DSMAX_2018%3dsmaxcmdio.exe -secure off -v:5 -rfw:0 -start:1 -end:1 -outputName:\"dragon.jpg\" -w 400 -h 300 MotionBlur-DragonFlying.max\"",
  "resourceFiles": [
    {
        "httpUrl": "https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/scenefiles/MotionBlur-DragonFlying.max",
        "filePath": "MotionBlur-DragonFlying.max"
    }
  ],
    "outputFiles": [
        {
            "filePattern": "dragon*.jpg",
            "destination": {
                "container": {
                    "containerUrl": "https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/job-myrenderjob/myrendertask/$TaskOutput?Add_Your_SAS_Token_Here"
                }
            },
            "uploadOptions": {
                "uploadCondition": "TaskSuccess"
            }
        }
    ],
  "userIdentity": {
    "autoUser": {
      "scope": "task",
      "elevationLevel": "nonAdmin"
    }
  }
}

Aşağıdaki komutu kullanarak görevi işe ekleyin:Add the task to the job with the following command:

az batch task create \
    --job-id myrenderjob \
    --json-file myrendertask.json

Batch görevin zamanlamasını yapar ve havuzdaki bir düğüm kullanılabilir duruma geldiği anda görev çalıştırılır.Batch schedules the task, and the task runs as soon as a node in the pool is available.

Görev çıkışını görüntülemeView task output

Görevin çalıştırılması birkaç dakika sürer.The task takes a few minutes to run. Görev hakkındaki ayrıntıları görüntülemek için az batch task show komutunu kullanın.Use the az batch task show command to view details about the task.

az batch task show \
    --job-id myrenderjob \
    --task-id myrendertask

Görev, işlem düğümünde dragon0001.jpg dosyasını oluşturur ve bunu depolama hesabınızdaki job-myrenderjob kapsayıcısına yükler.The task generates dragon0001.jpg on the compute node and uploads it to the job-myrenderjob container in your storage account. Çıkışı görüntülemek için, az storage blob download komutunu kullanarak dosyayı depolama alanından yerel bilgisayarınıza indirin.To view the output, download the file from storage to your local computer using the az storage blob download command.

az storage blob download \
    --container-name job-myrenderjob \
    --file dragon.jpg \
    --name dragon0001.jpg

Bilgisayarınızda dragon.jpg dosyasını açın.Open dragon.jpg on your computer. İşlenmiş resim aşağıdakine benzer:The rendered image looks similar to the following:

İşlenmiş ejderha karesi 1

Havuzu ölçeklendirmeScale the pool

Şimdi, birden çok karesi olan daha büyük bir işleme işine hazırlanmak için havuzu değiştirin.Now modify the pool to prepare for a larger rendering job, with multiple frames. Batch, işlem kaynaklarını ölçeklendirmek için bir dizi yol sağlar ve görev değişiklik talep ettiğinde düğümleri ekleyen ve kaldıran otomatik ölçeklendirme de bu yollardan biridir.Batch provides a number of ways to scale the compute resources, including autoscaling which adds or removes nodes as task demands change. Bu temel örnek için, az batch pool resize komutunu kullanarak havuzdaki düşük öncelikli düğümlerin sayısını 6'ya çıkarın:For this basic example, use the az batch pool resize command to increase the number of low-priority nodes in the pool to 6:

az batch pool resize --pool-id myrenderpool --target-dedicated-nodes 0 --target-low-priority-nodes 6

Havuzun yeniden boyutlandırılması birkaç dakika sürer.The pool takes a few minutes to resize. Bu işlem gerçekleştirildiği sırada, mevcut işleme işindeki sonraki görevlerin çalıştırılmasını ayarlayın.While that process takes place, set up the next tasks to run in the existing rendering job.

Çok kareli bir sahneyi işlemeRender a multiframe scene

Tek kare örneğinde olduğu gibi, myrenderjob adlı işin içinde işleme görevlerini oluşturmak için az batch task create komutunu kullanın.As in the single-frame example, use the az batch task create command to create rendering tasks in the job named myrenderjob. Burada, görev ayarlarını myrendertask_multi.json adlı JSON dosyasında belirtin.Here, specify the task settings in a JSON file called myrendertask_multi.json. (Dosyayı GitHub'dan indirebilirsiniz.) Altı görevin her biri, 3ds Max SahMotionBlur-DragonFlying. Max'in bir karesini işlemek Için bir Arnold komut satırı belirtir.(You can download the file from GitHub.) Each of the six tasks specifies an Arnold command line to render one frame of the 3ds Max scene MotionBlur-DragonFlying.max.

Geçerli kabuğunuzda myrendertask_multi.json adlı bir dosya oluşturun ve indirilen dosyanın içeriğini kopyalayıp buraya yapıştırın.Create a file in your current shell named myrendertask_multi.json, and copy and paste the contents from the downloaded file. JSON dosyasındaki blobSource ve containerURL öğelerini, depolama hesabınızın adını ve SAS belirtecinizi içermesini sağlayacak şekilde değiştirin.Modify the blobSource and containerURL elements in the JSON file to include the name of your storage account and your SAS token. Altı görevden her biri için ayarları değiştirdiğinizden emin olun.Be sure to change the settings for each of the six tasks. Dosyayı kaydedin ve görevleri kuyruğa almak için aşağıdaki komutu çalıştırın:Save the file, and run the following command to queue the tasks:

az batch task create --job-id myrenderjob --json-file myrendertask_multi.json

Görev çıkışını görüntülemeView task output

Görevin çalıştırılması birkaç dakika sürer.The task takes a few minutes to run. Görevlerin durumunu görüntülemek için az batch task list komutunu kullanın.Use the az batch task list command to view the state of the tasks. Örneğin:For example:

az batch task list \
    --job-id myrenderjob \
    --output table

Tek tek görevler hakkındaki ayrıntıları görüntülemek için az batch task show komutunu kullanın.Use the az batch task show command to view details about individual tasks. Örneğin:For example:

az batch task show \
    --job-id myrenderjob \
    --task-id mymultitask1

Görevler, işlem düğümlerinde dragon0002.jpg - dragon0007.jpg adlı çıkış dosyalarını oluşturur ve bu dosyaları depolama hesabınızdaki job-myrenderjob kapsayıcısına yükler.The tasks generate output files named dragon0002.jpg - dragon0007.jpg on the compute nodes and upload them to the job-myrenderjob container in your storage account. Çıkışı görüntülemek için, az storage blob download-batch komutunu kullanarak dosyaları yerel bilgisayarınızdaki bir klasöre indirin.To view the output, download the files to a folder on your local computer using the az storage blob download-batch command. Örneğin:For example:

az storage blob download-batch \
    --source job-myrenderjob \
    --destination .

Bilgisayarınızda dosyalardan birini açın.Open one of the files on your computer. İşlenmiş 6. kare aşağıdakine benzer:Rendered frame 6 looks similar to the following:

İşlenmiş ejderha karesi 6

Kaynakları temizlemeClean up resources

Artık gerekli değilse, az group delete komutunu kullanarak kaynak grubunu, Batch hesabını, havuzları ve tüm ilgili kaynakları kaldırabilirsiniz.When no longer needed, you can use the az group delete command to remove the resource group, Batch account, pools, and all related resources. Kaynakları aşağıda gösterildiği gibi silin:Delete the resources as follows:

az group delete --name myResourceGroup

Sonraki adımlarNext steps

Bu öğreticide, şunlar hakkında bilgi edindiniz:In this tutorial, you learned about how to:

  • Sahneleri Azure depolamaya yüklemeUpload scenes to Azure storage
  • İşleme için Batch havuzu oluşturmaCreate a Batch pool for rendering
  • Arnold ile tek kareli bir sahneyi işlemeRender a single-frame scene with Arnold
  • Havuzu ölçeklendirme ve çok kareli bir sahneyi işlemeScale the pool, and render a multi-frame scene
  • İşlenmiş çıkışı indirmeDownload rendered output

Bulut ölçekli işleme hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Batch Rendering hizmetinin seçeneklerine bakın.To learn more about cloud-scale rendering, see the options for the Batch Rendering service.