本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 在服务托管队列中使用作业附件
<a name="smf-job-attachments"></a>

作业附件使用亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Service 在您的工作站和 Deadline Cloud 工作人员之间传输文件。您可以单独使用作业附件，也可以与共享存储一起使用，将辅助数据附加到未与其他作业共享的作业，例如作业脚本、配置文件或存储在本地的项目资产。

有关作业附件的工作原理的信息，请参阅 De *adline Cloud 用户指南*中的[作业附件](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/storage-job-attachments.html)。有关在作业捆绑包中指定输入和输出文件的详细信息，请参阅[使用作业附件共享文件](build-job-attachments.md)。

## 选择文件系统模式
<a name="smf-job-attachments-filesystem-modes"></a>

提交带附件的作业时，您可以通过设置`fileSystem`属性来选择工作人员如何从 Amazon S3 加载文件：
+ **已复制**（默认）-在任务开始之前将所有文件下载到本地磁盘。最好在每项任务都需要大多数输入文件时使用。
+ **虚拟**-装载按需下载文件的虚拟文件系统。当任务只需要输入文件的子集时，效果最好。仅在 Linux SMF 工作程序上可用。

**重要**  
虚拟模式缓存会增加内存消耗，并且并未针对所有工作负载进行优化。我们建议您在运行生产作业之前测试工作负载。

有关配置文件系统模式的详细信息，请参阅 De *adline Cloud 用户指南*中的[虚拟文件系统](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/storage-virtual.html)。

## 优化传输性能
<a name="smf-job-attachments-performance"></a>

将文件从 Amazon S3 同步到 SMF 工作程序的速度取决于您的队列的亚马逊弹性区块存储 (Amazon EBS) Block Store 卷配置。默认情况下，SMF 工作程序使用具有基准性能设置的 gp3 Amazon EBS 卷。对于具有大型输入文件或许多小文件的工作负载，您可以通过提高 Amazon EBS 吞吐量和 IOPS 设置来提高传输速度。您可以使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 更新这些设置。

吞吐量 (MiB/s)  
从卷读取或写入数据的速率。默认值为 125 MiB/s，gp3 卷的最大值 MiB/s 为 1,000。对于大型顺序文件传输，请增加。

IOPS  
Input/output 每秒操作数。默认值为 3,000 IOPS，gp3 卷的最大值为 16,000 IOPS。传输许多小文件时增加。

**注意**  
增加 Amazon EBS 吞吐量和 IOPS 会增加机队成本。有关价格信息，请参阅 De [adline Cloud 定价](https://aws.amazon.com/deadline-cloud/pricing/)。

**要在现有队列上更新 Amazon EBS 设置，请使用 AWS CLI**
+ 运行以下命令：

  ```
  aws deadline update-fleet \
    --farm-id {{farm-0123456789abcdef0}} \
    --fleet-id {{fleet-0123456789abcdef0}} \
    --configuration '{
      "serviceManagedEc2": {
        "instanceCapabilities": {
          "vCpuCount": {"min": 4},
          "memoryMiB": {"min": 8192},
          "osFamily": "linux",
          "cpuArchitectureType": "x86_64",
          "rootEbsVolume": {
            "sizeGiB": 250,
            "iops": 6000,
            "throughputMiB": 500
          }
        },
        "instanceMarketOptions": {"type": "spot"}
      }
    }'
  ```

## 下载作业输出
<a name="smf-job-attachments-download-outputs"></a>

任务完成后，使用 Deadline Cloud CLI 或 AWS Deadline Cloud 监控器（Deadline Cloud 监控器）下载输出文件：

```
deadline job download-output --job-id {{job-0123456789abcdef0}}
```

要在作业完成后自动下载输出，请参阅 De *adline Cloud 用户指南*中的[自动下载](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/auto-downloads.html)。