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# 서비스 관리형 플릿
서비스 관리형 플릿(SMF)은 Deadline Cloud에서 제공하는 기본 설정이 있는 작업자 플릿입니다. 이러한 기본 설정은 효율적이고 비용 효율적으로 설계되었습니다.
일부 기본 설정은 작업자와 작업을 실행할 수 있는 시간을 제한합니다. 작업자는 7일 동안만 실행할 수 있으며 작업은 5일 동안만 실행할 수 있습니다. 한도에 도달하면 작업 또는 작업자가 중지됩니다. 이 경우 작업자 또는 작업이 실행 중인 작업이 손실될 수 있습니다. 이를 방지하려면 작업자와 작업을 모니터링하여 최대 기간 제한을 초과하지 않는지 확인합니다. 작업자 모니터링에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud 모니터 사용](working-with-deadline-monitor.md).
## 서비스 관리형 플릿 생성
서비스 관리형 플릿에 대해 선택할 수 있는 세 가지 유형의 인스턴스 옵션은 스팟, 온디맨드, wait-and-save입니다. 스팟 인스턴스는 예약되지 않은 용량으로, 할인된 가격으로 사용할 수 있지만 온디맨드 요청으로 인해 중단될 수 있습니다. 온디맨드 인스턴스는 초 단위로 요금이 책정되고, 장기 약정이 없으며, 중단되지 않습니다. Wait-and-save는 비용 절감을 위해 지연된 작업 일정을 제공하며 온디맨드 및 스팟 요청에 의해 중단될 수 있습니다.
1. [Deadline Cloud 콘솔](https://console.aws.amazon.com/deadlinecloud/home)에서 플릿을 생성할 팜으로 이동합니다.
1. **플릿** 탭을 선택한 다음 플**릿 생성을** 선택합니다.
1. 플릿의 **이름을** 입력합니다.
1. (선택 사항) **설명**을 입력합니다. 명확한 설명은 플릿의 목적을 빠르게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. **서비스 관리형 **플릿 유형을 선택합니다.
1. 플릿에 대한 **스팟**, **온디맨드** 또는 인스턴스 시장 **대기 및 저장** 옵션을 선택합니다. 기본적으로 플릿은 스팟 옵션을 사용합니다.
1. 플릿에 대한 서비스 액세스에서 기존 역할을 선택하거나 새 역할을 생성합니다. 서비스 역할은 플릿의 인스턴스에 자격 증명을 제공하여 작업을 처리할 수 있는 권한을 부여하고, 사용자가 로그 정보를 읽을 수 있도록 모니터의 사용자에게 자격 증명을 제공합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. CPU 전용 인스턴스 또는 GPU 가속 인스턴스 중에서 선택합니다. GPU 가속 인스턴스는 작업을 더 빠르게 처리할 수 있지만 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
1. 작업자의 운영 체제를 선택합니다. 기본값을 그대로 두**Linux**거나를 선택할 수 있습니다**Windows**.
1. (선택 사항) GPU 가속 인스턴스를 선택한 경우 각 인스턴스에서 최대 및 최소 GPUs 설정합니다. 테스트 목적으로 GPU는 1개로 제한됩니다. 프로덕션 워크로드에 대해 더 많은 것을 요청하려면 *Service Quotas 사용 설명서*의 [할당량 증가 요청을](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) 참조하세요.
1. 플릿에 필요한 최소 및 최대 **vCPUs**를 입력합니다.
1. 플릿에 필요한 최소 및 최대 **메모리**를 입력합니다.
1. (선택 사항) 특정 인스턴스 유형만이 플릿에 사용되도록 플릿에서 특정 인스턴스 유형을 허용하거나 제외하도록 선택할 수 있습니다.
1. (선택 사항) 대기열의 작업에 용량을 사용할 수 있도록 플릿을 확장할 최대 인스턴스 수를 설정합니다. 대기열에 작업이 없을 때 플릿이 모든 인스턴스를 해제**0**하도록 최소 인스턴스 수를에 두는 것이 좋습니다.
1. (선택 사항)이 플릿의 작업자에 연결할 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) gp3 볼륨의 크기를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ EBS 사용 설명서를](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/general-purpose.html#gp3-ebs-volume-type) 참조하세요.
1. **다음**을 선택합니다.
1. (선택 사항) 작업 제출 시 지정된 사용자 지정 호스트 기능과 결합할 수 있는이 플릿의 기능을 정의하는 사용자 지정 작업자 기능을 정의합니다. 한 가지 예는 플릿을 자체 라이선스 서버에 연결하려는 경우의 특정 라이선스 유형입니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. (선택 사항) 플릿을 대기열과 연결하려면 드롭다운에서 **대기열**을 선택합니다. 대기열이 기본 conda 대기열 환경으로 설정된 경우 플릿에 파트너 DCC 애플리케이션 및 렌더러를 지원하는 패키지가 자동으로 제공됩니다. 제공된 패키지 목록은 섹션을 참조하세요[기본 conda 대기열 환경](create-queue-environment.md#conda-queue-environment).
1. **다음**을 선택합니다.
1. (선택 사항) 플릿에 태그를 추가하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 해당 태그의 **키**와 **값을** 입력합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. 플릿 설정을 검토한 다음 플**릿 생성을** 선택합니다.
# GPU 액셀러레이터 사용
하나 이상의 GPUs를 구성할 수 있습니다. 액셀러레이터를 사용하면 작업을 처리하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있지만 각 작업자 인스턴스의 비용이 증가할 수 있습니다. GPU 액셀러레이터를 사용하는 플릿과 그렇지 않은 플릿 간의 장단점을 이해하려면 워크로드를 테스트해야 합니다.
wait-and-save 인스턴스가 있는 플릿에는 GPUs를 사용할 수 없습니다.
**참고**
테스트 목적으로 GPU는 1개로 제한됩니다. 프로덕션 워크로드에 대해 더 많은 것을 요청하려면 *Service Quotas 사용 설명서*의 [할당량 증가 요청을](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) 참조하세요.
작업자 인스턴스 기능을 지정할 때 플릿이 GPU 액셀러레이터를 사용할지 여부를 결정합니다. GPUs를 사용하기로 결정한 경우 각 인스턴스의 최소 및 최대 GPUs 수, 사용할 GPU 칩 유형, GPU의 런타임 드라이버를 GPUs.
사용 가능한 GPU 액셀러레이터는 다음과 같습니다.
+ `T4` - NVIDIA T4 Tensor 코어 GPU
+ `A10G` - NVIDIA A10G Tensor 코어 GPU
+ `L4` - NVIDIA L4 Tensor 코어 GPU
+ `L40s` - NVIDIA L40S Tensor 코어 GPU
다음 런타임 드라이버 중에서 선택할 수 있습니다.
+ `Latest` - 칩에 사용할 수 있는 최신 런타임을 사용합니다. 를 지정`latest`하고 새 버전의 런타임이 릴리스되면 새 버전의 런타임이 사용됩니다.
+ `grid:r570` - [NVIDIA vGPU 소프트웨어 18](https://docs.nvidia.com/vgpu/18.0/index.html)
+ `grid:r550` (사용되지 않음) - [NVIDIA vGPU 소프트웨어 17](https://docs.nvidia.com/vgpu/17.0/index.html)
런타임을 지정하지 않으면 Deadline Cloud는를 기본값`latest`으로 사용합니다. 그러나 액셀러레이터가 여러 개 있고 일부에 `latest` 대해를 지정하고 다른를 비워 두면 Deadline Cloud에서 예외가 발생합니다.
# 서비스 관리형 플릿에 대한 소프트웨어 라이선스
Deadline Cloud는 일반적으로 사용되는 소프트웨어 패키지에 대해 사용량 기반 라이선스(UBL)를 제공합니다. 지원되는 소프트웨어 패키지는 서비스 관리형 플릿에서 실행될 때 자동으로 라이선스가 부여됩니다. 소프트웨어 라이선스 서버를 구성하거나 유지 관리할 필요가 없습니다. 라이선스는 대규모 작업에서 부족하지 않도록 확장됩니다.
기본 제공 Deadline Cloud conda 채널을 사용하여 UBL을 지원하는 소프트웨어 패키지를 설치하거나 자체 패키지를 사용할 수 있습니다. conda 채널에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[대기열 환경 생성](create-queue-environment.md).
지원되는 소프트웨어 패키지 목록과 UBL 요금에 대한 자세한 내용은 [AWS Deadline Cloud 요금을](https://aws.amazon.com/deadline-cloud/pricing/) 참조하세요.
## 서비스 관리형 플릿으로 자체 라이선스 사용
Deadline Cloud UBL(사용 기반 라이선스)을 사용하면 소프트웨어 공급업체와 별도의 라이선스 계약을 관리할 필요가 없습니다. 그러나 기존 라이선스가 있거나 UBL을 통해 사용할 수 없는 소프트웨어를 사용해야 하는 경우 Deadline Cloud 서비스 관리형 플릿에서 자체 소프트웨어 라이선스를 사용할 수 있습니다. 인터넷을 통해 SMF를 소프트웨어 라이선스 서버에 연결하여 플릿의 각 작업자에 대한 라이선스를 확인합니다.
프록시를 사용하여 라이선스 서버에 연결하는 예제는 *Deadline Cloud 개발자 안내서*의 [서비스 관리형 플릿을 사용자 지정 라이선스 서버에 연결을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/smf-byol.html).
# VFX Reference Platform 호환성
VFX Reference Platform는 VFX 산업의 공통 대상 플랫폼입니다. Amazon Linux 2023을 실행하는 표준 서비스 관리형 플릿 Amazon EC2 인스턴스를를 지원하는 소프트웨어와 함께 사용하려면 서비스 관리형 플릿을 사용할 때 다음 사항을 고려해야 VFX Reference Platform합니다.
VFX Reference Platform는 매년 업데이트됩니다. Deadline Cloud 서비스 관리형 플릿을 포함한 AL2023 사용에 대한 이러한 고려 사항은 2022년부터 2024년까지의 역년(CY) 참조 플랫폼을 기반으로 합니다. 자세한 내용은 [https://vfxplatform.com/](https://vfxplatform.com/) 단원을 참조하십시오.
**참고**
고객 관리형 플릿에 대한 사용자 지정Amazon Machine Image(AMI)을 생성하는 경우 Amazon EC2 인스턴스를 준비할 때 이러한 요구 사항을 추가할 수 있습니다.
AL2023 Amazon EC2 인스턴스에서 VFX Reference Platform 지원되는 소프트웨어를 사용하려면 다음을 고려하세요.
+ AL2023과 함께 설치된 glibc 버전은 런타임 사용에 호환되지만 VFX Reference PlatformCY2024 이하와 호환되는 소프트웨어를 빌드하는 데는 호환되지 않습니다.
+ Python 3.9 및 3.11은 서비스 관리형 플릿과 함께 제공되므로 VFX Reference Platform CY2022 및 CY2024와 호환됩니다. Python 3.7 및 3.10은 서비스 관리형 플릿에서 제공되지 않습니다. 필요한 소프트웨어는 대기열 또는 작업 환경에 Python 설치를 제공해야 합니다.
+ 서비스 관리형 플릿에 제공된 일부 Boost 라이브러리 구성 요소는 버전 1.75이며와 호환되지 않습니다VFX Reference Platform. 애플리케이션에서 Boost를 사용하는 경우 호환성을 위해 자체 버전의 라이브러리를 제공해야 합니다.
+ Intel TBB 업데이트 3은 서비스 관리형 플릿에서 제공됩니다. 이 버전은 VFX Reference Platform CY2022, CY2023 및 CY2024와 호환됩니다.
+ 에서 지정한 버전이 있는 다른 라이브러리VFX Reference Platform는 서비스 관리형 플릿에서 제공하지 않습니다. 서비스 관리형 플릿에서 사용되는 모든 애플리케이션을 라이브러리에 제공해야 합니다. 라이브러리 목록은 [참조 플랫폼을](https://vfxplatform.com/) 참조하세요.
# 작업자 AMI 소프트웨어 콘텐츠
이 섹션에서는 AWS Deadline Cloud 서비스 관리형 작업자Amazon Machine Image(AMIs)에 설치된 소프트웨어에 대한 정보를 제공합니다.
AWS Deadline Cloud 서비스 관리형 작업자 AMIs는 Windows Server 2022와 Amazon Linux 2023을 모두 기반으로 하며 렌더링 워크로드를 지원하기 위해 특별히 설치된 추가 소프트웨어를 포함합니다. 이러한 AMIs는 기능을 유지하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다.
이러한 AMIs의 소프트웨어는 다음 지원 범주 중 하나로 구성됩니다.
서비스 제공 소프트웨어 패키지
워크로드 렌더링을 위해 특별히 설치 및 유지 관리되는 소프트웨어
추가 시스템 소프트웨어
예고 없이 변경될 수 있는 다른 모든 소프트웨어
## 서비스 제공 소프트웨어 패키지
이러한 소프트웨어 패키지는 렌더링 워크로드를 지원하도록 설치되며 호환성을 위해 유지됩니다. 이러한 패키지에 대한 종속성을 안전하게 적용할 수 있습니다.
### 개발 도구 및 언어
**Linux (AL2023):**
+ Python 3.11
+ Git
**Windows (Server 2022):**
+ Python 3.11
+ 에 대한 Git Windows
### AWS 도구
**두 플랫폼 모두:**
+ AWS 명령줄 인터페이스 v2(AWS CLI v2)
### 시스템 라이브러리 및 유틸리티
**Linux:**
+ 파일 시스템 작업을 위한 FUSE 및 FUSE3 라이브러리
+ 이미지 라이브러리
+ libpng
+ libjpeg
+ libtiff
+ OpenGL 라이브러리
+ mesa-libGLU
+ mesa-libGL
+ mesa-libEGL
+ libglvnd-opengl
+ 개발 라이브러리:
+ json-c(JSON 구문 분석)
+ libnsl(네트워크 서비스 라이브러리)
+ libxcrypt-compat(암호화 호환성)
+ X 창 라이브러리
+ libXmu
+ libXpm
+ libXinerama
+ libXcomposite
+ libXrender
+ libXrandr
+ libXcursor
+ libXi
+ libxdamage
+ libXtst
+ libxkbcommon
+ libSM
+ 네트워크 및 시스템 유틸리티
+ tcsh
### GPU 가속 플릿
+ Nvidia 그리드 드라이버
### 패키지 관리자
**Linux:**
+ conda/Mamba 패키지 관리자(에 설치됨`/opt/conda`)
+ DNF 패키지 관리자(시스템 패키지)
+ pip(Python 패키지 설치 관리자)
**Windows:**
+ conda/Mamba 패키지 관리자(에 설치됨`C:\ProgramData\conda`)
+ pip(Python 패키지 설치 관리자)
### 추가 시스템 소프트웨어
AMI의 다른 모든 소프트웨어는 예고 없이 업데이트, 제거 또는 변경할 수 있습니다. 위의 *지원되는 소프트웨어 패키지* 섹션에 명시적으로 나열되지 않은 소프트웨어에 종속하지 마십시오. 이 제한에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.
+ 운영 체제 패키지 및 라이브러리
+ 서비스 관리 구성 요소
+ 기본 AMI 소프트웨어 및 드라이버
+ 소프트웨어 종속성 및 런타임 라이브러리
+ 시스템 구성 도구 및 유틸리티
#### 추가 시스템 소프트웨어 예제
**Linux:** 기본 AL2023 배포의 일부로 설치된 systemd, 커널 모듈, 하드웨어 드라이버, 네트워킹 구성 요소 및 지원 라이브러리와 같은 시스템 패키지입니다.
**Windows:** Windows 시스템 구성 요소, Microsoft Edge, Amazon EC2 서비스 소프트웨어, 하드웨어 드라이버 및 Windows 런타임 구성 요소.
### 모범 사례
**종속성 관리**: *지원되는 소프트웨어 패키지 섹션에 나열된 소프트웨어*에 대한 종속성만 사용합니다.
**패키지 버전**: 특정 소프트웨어 버전의 경우 AMI 제공 버전에 의존하는 대신 패키지 관리자(예: pip, conda 등)를 사용하여 특정 패키지를 설치합니다.
**환경 격리**: 가상 환경(예: Python venv 및 conda 환경)을 사용하여 특정 종속성을 격리합니다.
### AMI 업데이트 모델
작업자 AMI 업데이트 방법에 대한 다음 정보를 참고하세요.
+ 작업자 AMIs는 버전 관리 시스템 없이 지속적으로 업데이트됩니다.
+ 업데이트는 서비스 작업의 일부로 자동으로 수행됩니다.
+ AMI 업데이트에는 사전 알림 시스템이 제공되지 않습니다.