Acadêmico

Mídia e Entretenimento

Produção criativa de alto desempenho

A Scholar operava em uma infraestrutura exclusivamente na nuvem, hospedada na AWS. No entanto, para dar suporte a fluxos de trabalho criativos em constante mudança, a empresa precisava implantar estações de trabalho locais de alto desempenho para sua equipe de artistas de efeitos visuais. A entrega de arquivos de mídia enormes e de alta resolução da nuvem para estações de trabalho locais tradicionalmente requer replicação em massa de dados, o que acarreta altos custos de largura de banda, gera conflitos de versão e causa atrasos graves que retardam os cronogramas de produção. A Scholar precisava de uma maneira de fornecer à sua equipe local acesso imediato, com velocidade local, aos conjuntos de dados na nuvem, sem duplicar dados ou criar silos de armazenamento isolados.

Los Angeles, Califórnia

A Scholar é um estúdio de produção criativa e design altamente aclamado, com escritórios em Los Angeles e Nova York. A empresa é especializada em animação, produção de filmes com atores reais, conteúdo digital e efeitos visuais (VFX) para grandes marcas e redes de entretenimento.

Para preencher a lacuna entre seu ambiente de nuvem da AWS e o novo estúdio físico, a Scholar implantou um Qumulo Edge Accelerator no local. Utilizando o Cloud Data Fabric (CDF) da Qumulo, eles conectaram de forma integrada o Edge Accelerator ao cluster existente do Cloud Native Qumulo (CNQ) na AWS. Isso criou uma arquitetura do tipo “hub-and-spoke”, na qual o CNQ na AWS atua como o núcleo de dados autoritário e escalável, enquanto o Edge Accelerator funciona como um ponto de extremidade de cache inteligente para as estações de trabalho locais.

• Desempenho semelhante ao local para dados na nuvem: O Edge Accelerator utiliza o NeuralCache da Qumulo, baseado em IA, para antecipar os padrões de acesso da equipe criativa e pré-carregar de forma inteligente os arquivos de mídia necessários da AWS para o armazenamento NVMe local, antes mesmo que os artistas de efeitos visuais os solicitem. Isso proporciona às estações de trabalho locais um desempenho inferior a um milissegundo, semelhante ao de um armazenamento local, superando a latência da WAN sem a necessidade de baixar todo o conjunto de dados. Isso também permitiu que eles utilizassem GPUs locais de alto desempenho para renderização em cluster.

• Colaboração global sem cópia: O Cloud Data Fabric oferece um único namespace, visível globalmente, tanto na AWS quanto no estúdio local. A equipe da Scholar pode acessar e colaborar simultaneamente nos mesmos ativos de mídia em tempo real, sem nunca criar cópias duplicadas, eliminando totalmente a dispersão de dados e os problemas de reconciliação de versões.

• Sincronização em tempo real entre a borda e a nuvem: Quando os artistas de efeitos visuais criam ou modificam arquivos em suas estações de trabalho locais, as operações de gravação são instantaneamente confirmadas em SSDs locais espelhados no Edge Accelerator, minimizando a latência. Esses blocos de dados alterados são então sincronizados continuamente de volta para o hub CNQ na AWS. Isso garante que quaisquer serviços baseados em nuvem utilizados pelo Scholar, como as fazendas de renderização de pico da AWS, sempre interajam com a versão mais atual do projeto.

• Menor impacto da infraestrutura: Ao projetar dados sob demanda, em vez de replicá-los, a Scholar minimizou a necessidade de hardware de armazenamento físico em seu estúdio local, controlando os custos e, ao mesmo tempo, mantendo total flexibilidade.