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オンプレミスのレンダーファームをクラウドに拡張する

すでにレンダーファームをオンプレミスで実行しており、需要のピーク時にハードウェアを購入して維持することなく、容量を増やしたいと考えています。 AWS Deadline Cloud (Deadline Cloud) を使用すると、クラウドワーカーをオンプレミスワーカーと同じファームに追加し、どちらの場所にもジョブを送信できます。需要の高い期間にオーバーフロー作業をクラウドに送信することは、多くの場合、クラウドバーストと呼ばれます。

ハイブリッドファームは、2 種類のフリートを 1 つのファームにまとめます。

Deadline Cloud はキューを介してフリートに作業を送信するため、ファームを拡張する前にキューを整理する方法を決定します。サービスマネージドフリートとカスタマーマネージドフリートではアプリケーションのインストールが異なるため、各フリートタイプに独自のキューを付与するか、両方のフリートタイプで 1 つのキューを共有できます。2 つのアプローチの比較については、「」を参照してくださいキュー戦略を選択する。

選択したキュー戦略にかかわらず、ジョブがすべてのフリートで正しく実行されるように、次の各レイヤーを計画します。このトピックの残りの部分では、各レイヤーと詳細な手順へのリンクについて説明します。

次の表は、ハイブリッドファームで組み合わせることができる 3 種類のワーカー間で各レイヤーがどのように異なるかをまとめたものです。オンプレミスワーカーとクラウド Amazon EC2 インスタンスはどちらもカスタマーマネージドフリートですが、データとネットワークに到達する方法が異なるため、表に個別にリストされています。

フリート間でジョブを分散する

キューを複数のフリートに関連付けると、Deadline Cloud は各ジョブと互換性のあるフリートにジョブを分散します。スケジューラは、各ステップのホスト要件と各フリートが宣言するワーカー機能を比較し、それらの要件を満たすフリートでステップを実行します。詳細については、「Deadline Cloud でジョブをスケジュールする」を参照してください。

フリート間で容量を自動的に調整するには、キャパシティマネージャーのサンプルを使用できます。Lambda 関数と EventBridge スケジューラを使用して、ターゲットの合計容量を保持しながらフリートワーカーの数を調整します。需要のピーク時に容量をクラウドフリートにシフトするように、同じパターンを適応させることができます。詳細については、「を使用してハイブリッド Wait and Save とスポットフリートの容量を管理する CloudFormation」を参照してください。

キュー戦略を選択する

サービスマネージドフリートとカスタマーマネージドフリートでは、アプリケーションのインストールと管理が異なるため、フリートを関連付ける前にキューを整理する方法を決定します。サービスマネージドフリートでは、デフォルトの conda キュー環境は、ジョブがリクエストする conda パッケージを自動的にインストールします。カスタマーマネージドフリートにはデフォルトで conda コマンドがインストールされていないため、同じキュー環境ではカスタマーマネージドワーカーにエラーが発生します。

この違いは、次の 2 つの方法のいずれかで解決できます。

共有キューでアプリケーションを実行するには、両方のフリートタイプが使用する Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) で独自の conda チャネルを作成するか、カスタマーマネージドワーカーに直接アプリケーションをインストールし、アプリケーションがジョブユーザーのパスに表示されるようにキュー環境を調整します。詳細については、「S3 を使用して conda チャネルを作成する」および「キュー環境を使用してジョブを設定する」を参照してください。

両方のフリートでアプリケーションをライセンスする

Deadline Cloud は、使用量ベースのライセンス (UBL) を提供し、独自のライセンス (BYOL) を導入することもできます。どちらのオプションもクラウドワーカーとオンプレミスワーカーで動作します。概要については、「Deadline Cloud でのソフトウェアライセンスの使用」を参照してください。

両方のフリートにアセットへのアクセスを許可する

どちらのフリートも、ジョブが読み書きするデータにアクセスする必要があります。Deadline Cloud は 2 つのアプローチをサポートしており、それらを一緒に使用できます。

オンプレミスのワークステーションとクラウドワーカーは異なるオペレーティングシステムとファイルシステムレイアウトを使用できるため、ストレージプロファイルを使用して各設定をモデル化します。ストレージプロファイルを使用すると、Deadline Cloud はパスをマッピングできるため、ワーカーはジョブの送信先に関係なくデータを検索できます。詳細については、「ストレージプロファイルとパスマッピング」を参照してください。

クラウドワーカーをネットワークに接続する

クラウドワーカーは、多くの場合、共有ファイルシステム、ライセンスサーバー、データベースなど、VPC またはオンプレミスネットワークで実行されるリソースにアクセスする必要があります。サービスマネージドフリートの VPC リソースエンドポイントを使用すると、ワーカーは VPC Lattice を使用するプライベート接続を介してこれらのリソースに接続できます。詳細については、「VPC リソースエンドポイントを使用して VPC リソースを SMF に接続する」を参照してください。

サービスマネージドフリートワーカーにファイルシステムをマウントしたり、他のネットワークアクセスを設定するには、ホスト設定スクリプトを使用します。ホスト設定スクリプトは、ワーカーの起動時に管理者権限で実行されます。詳細については、「管理者権限を持つホスト設定スクリプトを実行する」を参照してください。

アプリケーションを各フリートタイプに一致させる

ジョブが使用する各デジタルコンテンツ作成 (DCC) アプリケーションが両方のフリートタイプで実行できることを確認します。サービスマネージドフリートでは、Deadline クラウドマネージド conda チャネルは一般的な DCCsを自動的に提供します。チャネルが提供していないアプリケーション、またはチャネルを使用できないカスタマーマネージドワーカーの場合は、「」の説明に従ってアプリケーションを自分でパッケージ化しますキュー戦略を選択する。サポートされているアプリケーションのリストについては、AWS 「Deadline Cloud ユーザーガイド」の「サポートされているソフトウェア」を参照してください。

クラウドコストの制御

需要のピーク時にのみクラウド容量を支払うには、アイドル状態のクラウドフリートをスケールダウンします。サービスマネージドフリートは、設定した最小ワーカー数と最大ワーカー数の間で自動的にスケーリングされます。Amazon EC2 インスタンスのカスタマーマネージドフリートの場合、フリートが需要に応じて増減するように自動スケーリングを設定できます。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling グループを使用してフリートインフラストラクチャを作成する」を参照してください。

関連リソース

ジョブの送信、アプリケーション管理、ライセンス、アセットアクセス、ワーカーインフラストラクチャにわたるend-to-endの Deadline Cloud ワークフローの設計に関するガイダンスについては、「」を参照してくださいDeadline クラウドアーキテクチャガイダンス。

共有ファイルシステムをサービスマネージドフリートに接続するリファレンステンプレートを含む実行可能な例については、GitHub の deadline-cloud-samples リポジトリを参照してください。