La representación de vídeo en 3D es un proceso lento que requiere una cantidad de tiempo de la CPU importante para completarse. En una sola máquina, el proceso de generar un archivo de vídeo a partir de recursos estáticos puede tardar horas o incluso días según la longitud y complejidad del vídeo que se va a producir. Muchas compañías se decidirán por adquirir equipos de escritorio muy costosos para realizar estas tareas o por invertir en granjas de representación a las que puedan enviar los trabajos. Sin embargo, si aprovecha las ventajas de Azure Batch, esta tecnología estará disponible cuando la necesite y se cerrará en caso contrario y todo ello sin ninguna inversión de capital.
Architecture
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Flujo de datos
En este escenario se muestra un flujo de trabajo que usa Azure Batch. El flujo de datos es el siguiente:
- Cargue los archivos de entrada y las aplicaciones que los procesarán en su cuenta de Azure Storage.
- Cree un grupo de Batch de nodos de proceso en la cuenta de Batch, un trabajo para que ejecute la carga de trabajo en el grupo y tareas para ese trabajo.
- Descargue los archivos de entrada y las aplicaciones en Batch.
- Supervise la ejecución de las tareas.
- Cargue la salida de la tarea.
- Descargue los archivos de salida.
Para simplificar este proceso, también puede usar los complementos de Batch para Maya y 3ds Max
Componentes
Azure Batch se basa en las siguientes tecnologías de Azure:
- Las redes virtuales se usan para el nodo principal y los recursos de proceso.
- Cuentas de Azure Storage: se utilizan para la sincronización y la retención de datos.
- CycleCloud usa Azure Virtual Machine Scale Sets para los recursos de proceso.
Alternativas
Si necesita más control sobre su entorno de representación en Azure o necesita una implementación híbrida, CycleCloud Computing puede ayudar a orquestar una cuadrícula de IaaS en la nube. El uso de las mismas tecnologías de Azure subyacentes igual que Azure Batch hace que la compilación y mantenimiento de una cuadrícula de IaaS sea un proceso eficiente. Para más información, consulte ¿Qué es Azure CycleCloud?
Para información general completa de todas las soluciones de HPC que están disponibles en Azure, consulte el artículo Soluciones de Big Compute, HPC y Batch mediante máquinas virtuales de Azure.
Detalles del escenario
El servicio Batch ofrece una experiencia coherente de administración y programación de trabajos, tanto si selecciona nodos de proceso de Windows Server como de Linux. Con Batch, puede usar las aplicaciones de Windows o de Linux existentes, como AutoDesk Maya y Blender, para ejecutar trabajos de representación a gran escala en Azure.
Posibles casos de uso
Esta solución es idónea para el sector multimedia y de entretenimiento. Otros casos de uso pertinentes incluyen:
- Modelado 3D
- Representación en Visual FX (VFX)
- Transcodificación de vídeo
- Procesamiento de imágenes, corrección del color y cambio de tamaño
Consideraciones
Estas consideraciones implementan los pilares del marco de buena arquitectura de Azure, que es un conjunto de principios guía que se pueden usar para mejorar la calidad de una carga de trabajo. Para más información, consulte Marco de buena arquitectura de Microsoft Azure.
Tamaños de máquina disponibles para Azure Batch
Aunque la mayoría de los usuarios de representación elegirán recursos con una alta potencia de CPU, otras cargas de trabajo que usan conjuntos de escalado de máquinas virtuales pueden elegir las máquinas virtuales de forma diferente en función de diversos factores:
- ¿Tiene la aplicación que se va a ejecutar un límite de memoria?
- ¿Necesita la aplicación usar GPU?
- ¿Son los tipos de trabajo lamentablemente paralelos o requieren conectividad InfiniBand para trabajos estrechamente acoplados?
- Requieren un acceso de E/S rápido al almacenamiento de los nodos de proceso.
Azure tiene una amplia gama de tamaños de VM que pueden dar respuesta a los requisitos anteriores de las aplicaciones. Algunos son específicos de HPC, pero incluso los tamaños más pequeños se pueden usar para proporcionar una implementación de cuadrícula eficaz:
- Tamaños de VM de HPC: debido a la limitación de CPU característica de la representación, Microsoft normalmente recomienda VM de la serie H de Azure. Estas se crean específicamente para necesidades informáticas de alto nivel, tienen tamaños de vCPU de 8 y 16 núcleos disponibles y ofrecen memoria DDR4, almacenamiento temporal SSD y tecnología Haswell E5 Intel.
- Tamaños de VM de GPU: los tamaños de VM optimizados para GPU son máquinas virtuales especializadas con GPU de NVIDIA únicas o múltiples. Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de proceso intensivo, uso intensivo de gráficos y visualización.
- Los tamaños NC, NCv2, NCv3 y ND están optimizados para las aplicaciones de uso intensivo de procesos y red, así como algoritmos, incluidas aplicaciones basadas en CUDA y OpenCL y simulaciones de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Los tamaños de NV están optimizados y diseñados para escenarios de visualización remota, streaming, juegos, codificación y VDI mediante marcos como OpenGL y DirectX.
- Tamaños de VM optimizados para memoria: cuando se necesita más memoria, los tamaños de VM optimizados para memoria ofrecen una mayor proporción de memoria en relación con la CPU.
- Tamaños de VM de uso general: también hay disponibles tamaños de VM de uso general que ofrecen una relación más equilibrada entre memoria y CPU.
Disponibilidad
La supervisión de los componentes de Azure Batch se puede realizar con diferentes servicios, herramientas y API. Esto se explica con más detalle en el artículo Supervisión de soluciones de Batch.
Escalabilidad
Los grupos de una cuenta de Azure Batch se pueden escalar de forma manual o automática mediante una fórmula basada en métricas de Azure Batch. Para más información sobre escalabilidad, consulte el artículo Creación de una fórmula automática para escalar nodos de ejecución en un grupo de Batch.
Seguridad
La seguridad proporciona garantías contra ataques deliberados y el abuso de datos y sistemas valiosos. Para más información, consulte Introducción al pilar de seguridad.
Para instrucciones generales de diseño de soluciones seguras, consulte Documentación de Azure Security Center.
Resistencia
Aunque actualmente no hay ninguna funcionalidad de conmutación por error en Azure Batch, se recomienda usar los siguientes pasos para garantizar la disponibilidad en el caso de una interrupción imprevista:
- Cree una cuenta de Azure Batch en una ubicación alternativa de Azure con una cuenta de almacenamiento alternativa
- Cree los mismos grupos de nodos con el mismo nombre, con cero nodos asignados
- Asegúrese de que se han creado y actualizado las aplicaciones en la cuenta de almacenamiento alternativa
- Cargue los archivos de entrada y envíe trabajos a la cuenta de Azure Batch alternativa
Optimización de costos
La optimización de costos trata de buscar formas de reducir los gastos innecesarios y mejorar las eficiencias operativas. Para más información, vea Información general del pilar de optimización de costos.
El costo de usar Azure Batch dependerá de los tamaños de máquina virtual que se usen para los grupos y de cuánto tiempo están estas máquinas virtuales asignadas y en ejecución; no hay ningún costo asociado con la creación de una cuenta de Azure Batch. También se deben tener en cuenta el almacenamiento y la salida de datos, ya que estos supondrán costos adicionales.
Los siguientes son ejemplos de costos en los que podría incurrir un trabajo que se completa en 8 horas y que utiliza un número variable de servidores:
100 máquinas virtuales de CPU de alto rendimiento: Estimación del costo
100 x H16m (16 núcleos, 225 GB de RAM, Premium Storage de 512 GB), almacenamiento de blobs de 2 TB, salida de 1 TB
50 máquinas virtuales de CPU de alto rendimiento: Estimación del costo
50 x H16m (16 núcleos, 225 GB de RAM, Premium Storage de 512 GB), almacenamiento de blobs de 2 TB, salida de 1 TB
10 máquinas virtuales de CPU de alto rendimiento: Estimación del costo
10 x H16m (16 núcleos, 225 GB de RAM, Premium Storage de 512 GB), almacenamiento de blobs de 2 TB, salida de 1 TB
Precios de las máquinas virtuales de prioridad baja
Azure Batch también admite el uso de máquinas virtuales de prioridad baja en los grupos de nodos, lo que podría suponer un ahorro de costos considerable. Para más información, incluida una comparación de precios entre las máquinas VM estándar y las VM de prioridad baja, consulte Precios de Batch.
Nota:
Las máquinas virtuales de prioridad baja solo son adecuadas para determinadas aplicaciones y cargas de trabajo.
Implementación de este escenario
Creación manual de una cuenta y de grupos de Azure Batch
En este escenario se muestra cómo funciona Azure Batch y un ejemplo de Azure Batch Labs como solución de SaaS que se puede desarrollar para los clientes propios:
Implementación de los componentes
La plantilla implementará:
- Una nueva cuenta de Azure Batch
- Una cuenta de almacenamiento
- Un grupo de nodos asociado con la cuenta de Batch
- El grupo de nodos se configurará para usar máquinas virtuales A2 v2 con imágenes de Canonical Ubuntu
- El grupo de nodos contendrá inicialmente cero máquinas virtuales y necesitará escalado manual para agregar máquinas virtuales
Haga clic en el vínculo siguiente para implementar la solución.
Más información sobre las plantillas de Resource Manager
Pasos siguientes
Documentación del producto:
- ¿Qué es Azure Batch?
- ¿Qué es Azure Virtual Network?
- Cuentas de Azure Storage
- ¿Qué es Virtual Machine Scale Sets?
Módulos de Learn: