지난 5년 동안 블록버스터 영화를 본 적이 있다면 멜버른의 메소드 스튜디오에서 뛰어난 재능을 가진 아티스트들이 작업한 시각 효과와 애니메이션을 보셨을 것입니다. 메소드 스튜디오의 작업은 영화 장르를 넘나들며 "아쿠아맨" 및 "터미네이터 다크 페이트"를 "쥬만지: 더 넥스트 레벨" 및 "존 윅: 챕터 3 - 파라벨룸 ', 에미상 수상작인 "서자 전투" 에피소드가 HBO의 "왕좌의 게임" 여섯 번째 시즌에서 방영되었습니다 우리의 작업을 되돌아보며 디즈니의 "크리스토퍼 로빈'는 영화 속 주인공인 곰돌이 푸를 생동감 있게 구현하는 데 성공했다는 점에서 가장 기억에 남는 작업 중 하나였습니다. 이 프로젝트는 아시아 아카데미 크리에이티브 어워드 수상으로 이어졌을 뿐만 아니라 AWS와의 협업의 시작을 알리는 계기가 되었습니다.
2017년 '크리스토퍼 로빈'의 낙찰은 감격스러웠지만 클로즈업 샷에 자주 등장하는 곰을 풀 CG로 렌더링하는 것은 어려운 일이었기 때문에 두려웠습니다. 저희는 씽크박스 마감일 소프트웨어로 수년간 렌더팜을 관리해 왔습니다. 씽크박스 소프트웨어가 AWS에 인수되기 전에도 마찬가지였습니다. "크리스토퍼 로빈"을 준비하기 시작하면서 AWS 씽크박스 팀은 클라우드에 버스트 렌더링을 위한 개념 증명 워크플로우를 설정하는 데 도움을 주었습니다. 시작하기 전에 데이터를 클라우드 기반 렌더 노드에 어떻게 제공할지, 데이터를 어디에 저장할지, 클라우드 기반 컴퓨팅을 기존 온프레미스 팜과 어떻게 통합할지 고민해야 했습니다.
텍스처와 지오메트리를 표현하는 방법에는 여러 가지 옵션을 고려했습니다 아마존 엘라스틱 컴퓨팅 클라우드(Amazon EC2) 인스턴스. 가장 간단한 접근 방식은 온프레미스 NFS(네트워크 파일 시스템) 서버를 직접 우리의 AWS 다이렉트 커넥트 를 Amazon EC2 스팟 플릿 시드니 지역에서요. 즉, 수십 기가비트의 트래픽을 생성하는 수백 개의 인스턴스를 활용하고 싶었습니다. 가상 사설망(VPN)을 통해 이러한 종류의 처리량을 확보하는 것은 이그레스 트래픽 측면에서 어렵고 비용이 엄청나게 많이 듭니다. 대신 클라우드 기반의 관리형 NFS 서비스인 Amazon EFS(Amazon Elastic File System)를 선택했습니다. Amazon EFS를 사용한 설정은 간단했고, 사용하지 않을 때는 기본 구성을 축소하여 비용을 최소화할 수 있었습니다. 덜 자동화된 접근 방식이지만, 더 예측 가능한 성능을 위해 결국 프로비저닝된 처리량 설정을 사용했습니다.
"크리스토퍼 로빈" 이후 몇 년 동안 렌더링에 대한 기술적 요구 사항은 더욱 까다로워졌기 때문에 워크플로와 AWS 서비스 사용 방식을 지속적으로 개선해 왔습니다. 오늘날 프로젝트에서는 프레임을 4.5K 해상도로 렌더링해야 하는데, 이때 많은 RAM과 CPU 코어를 갖춘 클라우드 기반 컴퓨팅 액세스가 유용합니다. 온프레미스 하드웨어로 렌더링하기 어려운 프레임은 모든 컴퓨팅이 동일한 데드라인 인스턴스를 사용하여 관리되는 대규모 Amazon EC2 인스턴스를 활용할 수 있습니다. Amazon EC2 워커가 온라인 상태가 되면 다음에서 동적으로 사용할 수 있습니다 마감일 모니터 온프레미스 팜과 함께.
AWS로 전환하면서 발견한 덜 분명한 장점 중 하나는 온프레미스 스토리지에 대한 영향이 줄어든다는 점입니다. 스토리지가 따라가지 못하면 생산성을 유지하기 어렵기 때문에 렌더링 작업으로 인한 입력/출력(I/O) 요구 사항은 아티스트에게 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 과중한 IO 워크로드를 EFS로 옮긴 후 아티스트의 성능이 보호되었고, 그 결과 스튜디오의 생산성과 사기가 높아졌습니다. EFS와 함께 올플래시 AWS 파트너를 추가했습니다 Qumulo 클러스터를 사용하여 애플리케이션 시작 시간을 단축할 수 있습니다.
올바른 데이터가 렌더링을 위해 클라우드에 도달하고 프레임 렌더링이 완료되는 즉시 아티스트 워크스테이션으로 반환되도록 하기 위해 특정 샷을 렌더링하는 데 필요한 종속 에셋과 소프트웨어 목록을 프로그래밍 방식으로 생성하는 시스템을 구축했습니다. 툴셋은 이미 종속성을 추적할 수 있었기 때문에 기본 인프라와 소프트웨어를 구축하는 데 2주밖에 걸리지 않았습니다. 현재는 데이터베이스를 사용해 클라우드 스토리지 파일을 추적합니다. 데이터를 전송하기 전에 해당 데이터베이스와 대조하여 에셋을 동기화해야 하는지 확인합니다. 데이터베이스에 아직 없는 파일은 대기열에 추가되어 클라우드 스토리지로 데이터를 이동하는 동기화 작업자 팜에 공급됩니다. 마감일은 누락된 자산으로 인한 오류를 캡처한 다음 누락된 파일을 검색하라는 요청을 자동으로 보냅니다. 그러면 실패한 작업은 데이터가 도착할 때까지 기다렸다가 파일이 클라우드 스토리지에 도착하면 다시 시작됩니다.
클라우드를 사용하여 온프레미스 렌더링 용량을 늘리고 있기 때문에 수동 개입 없이 빠르게 확장할 수 있어야 하고, 필요한 것보다 1초라도 더 오래 리소스를 사용하지 않도록 쉽게 축소할 수 있어야 했습니다. 이를 위해 대기열 작업의 데드라인을 확인할 수 있는 도구를 구축했습니다. 이제 온프레미스 렌더링 용량이 모두 소진되면 스팟 플릿을 쉽게 확장하고 몇 분 안에 클라우드에서 렌더링을 시작할 수 있습니다. 대기 중인 작업이 더 이상 없는 즉시 Deadline은 유휴 머신을 종료하므로 사용 중인 컴퓨팅에 대해서만 비용을 지불합니다. 대시보드와 비용 할당 태그를 사용하여 지출을 추적하고 모니터링합니다. 이렇게 하면 항상 지출을 파악할 수 있고, 예상 예산을 초과할 경우 미리 설정된 알림이 경고해 줍니다.
때때로 에셋 동기화 시스템이 렌더링에 필요한 것을 복사하지 못할 수 있으므로 가상 워크스테이션을 사용하여 Amazon EC2 G4dn(GPU) 인스턴스 온프레미스 워크스테이션과 똑같이 설정되어 있습니다. 렌더링 문제를 해결해야 할 때마다 클라우드 기반 워크스테이션에 연결하고 스튜디오에서 실행하는 것처럼 씬을 실행하여 문제를 빠르게 파악할 수 있습니다. AWS에서 렌더링이 완료되면 완성된 프레임이나 데이터가 온프레미스로 다시 동기화되어 아티스트가 검토할 수 있습니다. 렌더링 결과가 예상대로 나오는지 확인하기 위해 아티스트가 렌더링하는 동안 프레임을 미리 볼 수 있는 웹 애플리케이션을 만들었습니다. 유니티는 다음에서 나오는 모든 지표를 활용합니다 Amazon CloudWatch grafana 대시보드를 사용하여 Amazon EC2 메트릭, 스토리지, 대역폭, 비용 및 기타 상상할 수 있는 모든 것을 추적할 수 있습니다.
클라우드 여정을 시작한 지 3년이 넘은 지금, AWS의 렌더링이 렌더팜 전략에 얼마나 필수적인 요소인지 확인했습니다. 자본 투자나 장비 구매에서 벗어나 이제는 클라우드에 집중하고 있습니다. 현재 대부분의 AWS 인프라 관리를 자동화했으며 서버 랙킹, 펌웨어 업데이트 관리, 고장난 하드웨어 교체에 소요되는 시간을 훨씬 줄이고 있습니다. 우리의 목표는 완성된 프레임을 아티스트에게 돌려주는 데 걸리는 시간을 계속 단축하여 고객의 품질과 처리 시간 측면에서 계속 기준을 높이는 것입니다.
위니 더 푸가 메소드 멜버른의 클라우드 렌더링 여정을 촉발시킨 방법, 클라우드 렌더링에 대한 메소드 멜버른의 여정, 에 게시되었습니다 AWS 미디어 블로그 2021년 4월 20일에 업데이트되었습니다. 저자 소개: 존 스탠리는 다음에서 시스템 책임자를 맡고 있습니다 멜버른의 메소드 스튜디오 에서 2017년부터 근무하고 있습니다. VFX 및 포스트 프로덕션 스튜디오의 시스템 엔지니어링 분야에서 20년 가까이 경력을 쌓은 그는 일루라, 립싱크 포스트, 프레임스토어에서도 근무한 바 있습니다.
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