サービスマネージドフリートのコストモデルを理解する

ファイルストレージ – すべてのワーカーにアセットを同時に供給するには、高性能ネットワークファイルシステム (NFS または SAN) が必要です。このストレージのコストは、サポートする必要があるスループットに応じてスケーリングされるため、ファームがスケーリングできるワーカーの数が間接的に制限されます。

コンピューティング – ワーカー (レンダリングノード) は、キュー内の作業量に関係なくプロビジョニングおよび維持されます。アイドルワーカーには、ハードウェア、電力、冷却のコストがかかります。

ファーム管理 – 従来のファームでは、レンダーファームスケジューラ、ジョブデータベース、ソフトウェア設定、モニタリングとレポート、継続的なメンテナンスとアップグレードにインフラストラクチャとスタッフの時間も必要です。

積極的にスケールアップする – 大規模なジョブが到着すると、フリートは数百人のワーカーに成長する可能性があります。追加のワーカーはそれぞれ、共有ファイルシステムに追加の負荷をかけることなく、Amazon S3 のジョブアタッチメントにアクセスします。

ゼロにスケールダウン – 作業が完了すると、フリートは継続的なコンピューティングやストレージコストなしでゼロワーカーに縮小できます (キャッシュされたアセットの Amazon S3 ストレージのみ）。

期限のバースト — 期限を満たすために大規模なフリートを一時的にスピンアップすると、スケールにペナルティを課すことなく、期間に比例したコンピューティングコストが増加します。

スポットインスタンスの使用 – スポットインスタンスは、オンデマンド料金よりも大幅に節約できます。レンダリングタスクは通常短く、再試行できるため、スポットの中断による影響は最小限に抑えられます。

フリートの最大サイズの設定 – フリート内のワーカーの最大数を制限して、ジョブあたりのピークコンピューティングコストを制御します。詳細については、「自動スケーリング設定」を参照してください。

予算を使用する – Deadline Cloud 予算を作成して支出制限を設定し、通知を受け取ります。詳細については、「予算によるコストの管理」を参照してください。

ジョブアタッチメントストレージの管理 – Amazon S3 ライフサイクル設定を適用して、古いジョブアタッチメントファイルを自動的に削除します。ジョブアタッチメントはコンテンツアドレス可能なストレージを使用するため、変更されていないファイルは再アップロードされないため、反復ワークフローのストレージコストが低くなります。

インスタンスの適切なサイズ設定 – ワークロードの CPU およびメモリ要件を満たす最小のインスタンスタイプを選択します。インスタンスが大きいほど 1 時間あたりのコストは高くなりますが、タスクをより速く完了できる可能性があるため、インスタンスサイズ全体で総コスト (レート × 期間) を比較します。

待機と保存を検討する – 緊急ではないワークロードの場合、待機と保存は、柔軟なジョブの開始時間と引き換えに、より低いコンピューティング料金を提供します。

AWS Deadline Cloud の料金

コスト管理

予算によるコストの管理

Amazon Simple Storage Service の料金表