過去5年間に大ヒット映画を見たことがある人なら、メルボルンにあるメソッド・スタジオの非常に才能のあるアーティストたちによる視覚効果やアニメーションの仕事を目の当たりにしたことがあるだろう。私たちの仕事は、映画のジャンルを超えています。アクアマン"と"ターミネーターダーク・フェイト"から"ジュマンジ：ネクスト・レベル"と"ジョン・ウィック：チャプター3 - パラベラム また、エミー賞受賞作の "Mr.バトル・オブ・バスターズ「HBO「ゲーム・オブ・スローンズ」第6シーズンのエピソード。私たちの仕事を振り返り、ディズニーの"クリストファー・ロビン「ハチミツが大好きなCGの共演者、くまのプーさんに命を吹き込むという偉業を成し遂げました。このプロジェクトは、チームにとってアジア・アカデミー・クリエイティブ賞の受賞につながっただけでなく、AWSとのコラボレーションの始まりでもありました。
2017年に『クリストファー・ロビン』を落札したことは、スリリングであると同時に、しばしばクローズアップ・ショットに登場するフルCGのクマをレンダリングすることは困難であるため、威圧的でもありました。私たちはこれまで シンクボックス締切 Thinkbox SoftwareがAWSに買収される前、私たちは長年にわたってレンダーファームを管理するためにソフトウェアを使用していました。クリストファー・ロビン』の準備を始めたとき AWSシンクボックス チームは、クラウドへのバーストレンダリングの概念実証ワークフローのセットアップを支援した。開始する前に、クラウドベースのレンダーノードにデータをどのように表示するか、データをどこに保存するか、クラウドベースのコンピュートと既存のオンプレミスファームをどのように統合するかを考えなければなりませんでした。
テクスチャーやジオメトリをどのように見せるか、いくつかのオプションを検討した。 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスを作成しました。最も単純な方法は、オンプレミスのネットワーク・ファイル・システム（NFS）サーバーを、私たちの AWSダイレクトコネクト に対する Amazon EC2 スポットフリート シドニー・リージョンつまり、数十ギガビットのトラフィックを生み出す数百のインスタンスを活用したかったのです。仮想プライベート・ネットワーク（VPN）上でそのようなスループットを得ることは困難であり、イグジット・トラフィックの点ではコストがかかります。代わりに、クラウドベースのマネージドNFSサービスであるAmazon Elastic File System（Amazon EFS）を選択しました。Amazon EFSのセットアップは簡単で、未使用時にはデフォルトの設定を縮小してコストを最小限に抑えることができました。自動化されたアプローチではありませんが、より予測可能なパフォーマンスを得るために、プロビジョニングされたスループット設定を使用することにしました。
クリストファー・ロビン』以来、レンダリングに求められる技術的な要件は厳しさを増すばかりで、私たちはワークフローとAWSサービスの利用方法を改良し続けてきました。今日のプロジェクトでは、4.5Kの解像度でフレームをレンダリングする必要がありますが、このような場合、大容量のRAMとCPUコアを備えたクラウドベースのコンピュートアクセスが威力を発揮します。オンプレミスのハードウェアではレンダリングに苦労するようなフレームも、Amazon EC2の大規模なインスタンスを利用することで、すべてのコンピュートを同じDeadlineインスタンスで管理することができます。Amazon EC2のワーカーがオンラインになると、それらは動的に 締め切りモニター 私たちの農場と併設されている。
AWSに参入する際に見つけたあまり目立たない利点の1つは、オンプレミスのストレージへの影響の軽減だ。激しいレンダリング作業による入出力（I/O）要件は、アーティストに大きな影響を与える可能性があります。ストレージが追いつかない場合、生産性を維持することは難しいからです。重いIOワークロードをEFSに移行することで、アーティストのパフォーマンスが保護され、その結果、スタジオ全体の生産性と士気が向上しました。EFSと並行して、オールフラッシュのAWSパートナー クムロ アプリケーションの起動時間を短縮するためです。
適切なデータがレンダリングのためにクラウドに届き、フレームがレンダリングを終えるとすぐにアーティストのワークステーションに戻るようにするため、私たちは、任意のショットをレンダリングするために必要な依存アセットとソフトウェアのリストをプログラムで生成するシステムを構築しました。私たちのツールセットはすでに依存関係を追跡することができたので、基本的なインフラとソフトウェアを構築するのに2週間しかかかりませんでした。現在では、クラウドストレージのファイルを追跡するためにデータベースを使用しています。データを転送する前に、アセットを同期する必要があるかどうかをデータベースと照合します。データベースにないものはキューに追加され、クラウドストレージにデータを移動するシンクワーカーのファームに送られる。Deadlineは、アセットが見つからないことによるエラーをキャプチャし、自動的に見つからないファイルを取得するリクエストを送信する。失敗したタスクはデータの到着を待ち、ファイルがクラウドストレージに到着したら再開する。
オンプレミスのレンダーキャパシティを補強するためにクラウドを使用しているため、手動で操作することなく迅速にスケールアウトし、同様に簡単にスケールダウンできる必要がありました。これを実現するために、キュータスクのデッドラインを監視するツールを構築しました。オンプレミスのレンダリング容量が枯渇した場合、Spot Fleetを簡単にスケールアップし、数分以内にクラウドでレンダリングを開始できるようになりました。キューに入ったタスクがなくなると、Deadlineはアイドル状態のマシンをシャットダウンするので、私たちは使用中のコンピュートに対してのみ料金を支払います。ダッシュボードとコスト配分タグを使って、支出を追跡・監視しています。こうすることで、常に支出を可視化することができ、予測予算を超えた場合は、事前に設定したアラートで警告してくれます。
アセット同期システムが、レンダリングに必要なもののコピーに失敗することがあります。 Amazon EC2 G4dn（GPU）インスタンス クラウドベースのワークステーションは、オンプレミスのワークステーションとまったく同じようにセットアップできます。壊れたレンダリングのトラブルシューティングが必要なときはいつでも、クラウドベースのワークステーションに接続し、スタジオで実行しているかのようにシーンを立ち上げて、問題を素早く特定します。AWS上でレンダリングが完了すると、完成したフレームやデータがオンプレミスに同期され、アーティストがレビューできるようになる。レンダリングが期待通りに仕上がっていることを確認するため、アーティストがレンダリング中にフレームをプレビューできるウェブアプリケーションを作成しました。レンダリング中にアーティストがフレームをプレビューできるウェブ・アプリケーションを作成しました。 アマゾン・クラウドウォッチ そして、Grafanaダッシュボードを使用して、Amazon EC2のメトリクス、ストレージ、帯域幅、コスト、その他想像できるあらゆるものを追跡する。
クラウドの旅を始めて3年以上が経過し、AWSでのレンダリングが当社のレンダーファーム戦略にいかに不可欠であるかを実感しています。私たちは、設備投資や機器の購入からフォーカスを移し、現在はクラウドにフォーカスしています。現時点では、AWSインフラ管理のほとんどを自動化し、サーバーのラッキング、ファームウェアのアップデート管理、壊れたハードウェアの交換に費やす時間を大幅に減らしています。私たちの目標は、完成したフレームをアーティストに届けるまでの時間を短縮し続け、クライアントの品質と納期の水準を上げ続けることです。
くまのプーさん』がメルボルン・メソッドのクラウド・レンダリングへの旅に火をつけた」（英文）が掲載された。 AWSメディアブログ 2021年4月20日著者についてジョン・スタンリー メルボルンのメソッド・スタジオ 2017年より現職。VFXおよびポストプロダクションスタジオのシステムエンジニアとして20年近い経験を持ち、Iloura、Lipsync Post、Framestoreにも在籍。
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