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# Intégrez Deadline Cloud à votre pipeline
Vous pouvez intégrer vos pipelines de rendu existants à AWS Deadline Cloud pour rationaliser la gestion de vos flux de travail et les processus de soumission des tâches.
Bien que l'exemple ci-dessous utilise un pipeline d'effets visuels, le même modèle d'intégration s'applique à tous les flux de travail gourmands en calcul, qu'il s'agisse de simulations scientifiques, de modélisation financière, de formation à l'apprentissage automatique ou de traitement de données. Dans chaque cas, vous configurez la manière dont les données parviennent aux hôtes de travail, quelles applications s'exécutent sur ces hôtes, comment les opérateurs soumettent les tâches et comment vous surveillez les progrès et contrôlez les coûts.
## Qu'est-ce que l'intégration des pipelines ?
L'intégration de Deadline Cloud en pipeline fait référence à la manière dont une ferme Deadline Cloud assure le traitement par lots de vos flux de travail interactifs et automatisés. Cet exemple utilise un pipeline d'effets visuels que vous pouvez adapter aux applications et aux processus que vos opérateurs utilisent dans leurs flux de travail.
Un pipeline d'effets visuels comprend les étapes de post-production pour traiter les séquences d'entrée, les modèles 3D, l'animation, les textures, l'éclairage, les images rendues, etc. Il prescrit la manière dont les différents services échangent des actifs pour effectuer les tâches dont ils sont responsables. Un pipeline bien conçu facilite la création efficace d'images finales pour une émission de télévision ou similaire.
En intégrant une ferme Deadline Cloud à votre pipeline, vous pouvez transférer les tâches de longue durée vers une file d'attente et hiérarchiser la manière dont Deadline Cloud les planifie sur des flottes de travailleurs hôtes. Vous pouvez utiliser des flottes gérées par le service et créer vos propres flottes sur site ou sur site. AWS
Pour créer l'intégration de votre pipeline, tenez compte des facteurs suivants :
+ Où sont stockées les données relatives à vos actifs et comment les communiquerez-vous aux travailleurs hôtes de la ferme ?
+ De quelles applications et de quels plugins vos tâches ont-elles besoin, et comment allez-vous les mettre à disposition sur les serveurs hôtes de la ferme ?
+ Lorsque des artistes ou d'autres exploitants ont des emplois à gérer, comment les soumettront-ils à la ferme ?
+ Qui surveillera l'avancement et l'état des tâches, et comment allez-vous contrôler les coûts et optimiser l'utilisation des serveurs hôtes ?
## Exemple d'un studio sur site avec une ferme AWS
Cet exemple se concentre sur un pipeline dans lequel des artistes travaillent ensemble sur site et soumettent des travaux à une ferme AWS pour qu'ils soient rendus. L'approche présentée ici s'intègre rapidement à Deadline Cloud et fournit un point de départ flexible pour la personnalisation.
Voici les facteurs à prendre en compte pour intégrer le pipeline de cet exemple de studio :
+ Les données relatives aux actifs sont stockées sur un système de fichiers partagé NAS dans leur bureau sur site.
+ SurWindows, les projets sont montés sur le lecteur P : et les utilitaires sont montés sur X :.
+ ActivémacOS, les projets sont montés sur/Volumes/Projects et les utilitaires sont montés sur/Volumes/Utilities.
+ Ils utilisent Maya pour la modélisation 3D, Arnold pour le rendu et Nuke pour la composition. Aucun plug-in personnalisé n'est installé dans ces applications.
+ Ils souhaitent utiliser l'expérience de soumission par défaut.
+ Les artistes surveilleront leurs propres emplois et les producteurs contrôleront les coûts et ajusteront les priorités en cas de besoin.
L'intégration du pipeline pour ce studio utilise des pièces jointes pour transférer les données depuis et vers les locaux du studio AWS, car il peut être facile à démarrer et peut être adapté à des flottes de grande taille. Le compartiment S3 des pièces jointes aux tâches configuré dans la file d'attente fait office de niveau de cache entre le NAS local et les hôtes de travail. AWS
Lorsque les artistes soumettent des tâches depuis Maya ou Nuke, l'outil de soumission intégré à Deadline Cloud scanne la scène pour identifier les fichiers nécessaires à l'exécution de la tâche, puis les joint à la tâche en les téléchargeant sur S3. Un hachage performant est utilisé pour identifier les fichiers précédemment téléchargés par n'importe quel artiste du studio. Ainsi, lorsqu'un artiste soumet de manière itérative de nouvelles versions de la même photo, ou qu'un artiste transmet une photo à un autre, seuls les fichiers nouveaux ou modifiés doivent être téléchargés au cours du processus de soumission de l'offre.
Le studio utilise à la fois des macOS postes de travail Windows et configure donc des profils de stockage avec des emplacements de système de fichiers de type local pour ses projets et son lecteur d'utilitaires. Consultez la [ rubrique Profils ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/storage-profile-job-attachments.html) de stockage pour les pièces jointes aux tâches pour plus de détails sur la manière dont cela prend en charge le mappage des chemins nécessaire lorsque les tâches sont exécutées sur un système d'exploitation différent de celui à partir duquel elles ont été soumises. Ils configurent également un Linux hôte sur leur réseau pour télécharger automatiquement le résultat de toutes les tâches des tâches de la file d'attente lorsqu'elles sont terminées. Pour savoir comment le configurer, consultez la section Téléchargements [ automatiques pour les pièces jointes aux tâches](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/auto-downloads.html).
La ferme comprend deux flottes Linux gérées par des services dont les exigences en matière de vCPU et de RAM sont définies sur des plages commençant par une spécification minimale dont le studio a besoin pour ses tâches. L'une des flottes est configurée pour fournir un petit nombre d'instances ponctuelles afin de fournir une capacité de rendu constante pendant les heures de travail, et l'autre flotte est configurée pour attendre et enregistrer pour effectuer davantage de tâches pendant les heures creuses à moindre coût. Maya, le plugin Maya pour Arnold et Nuke sont tous fournis pour les flottes Linux gérées par des services à partir du canal Conda Deadline-Cloud, ainsi que des licences basées sur l'utilisation. Afin de réduire les frais liés à l'installation de l'application, ils remplacent l'environnement conda par défaut configuré pour la file d'attente dans la console Deadline Cloud par l'exemple d'environnement de file d'attente conda de [ github avec une mise en cache améliorée. ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/queue_environments#conda-queue-environment-with-improved-caching)
Pour faciliter la soumission des tâches, ils ont [ configuré les soumissionnaires Deadline Cloud ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/submitter.html) sur chaque poste de travail, en sélectionnant les intégrations Maya et Nuke. Avec Deadline Cloud Monitor, ils peuvent se connecter à la ferme, suivre l'avancement des tâches et consulter les résultats des journaux pour diagnostiquer les problèmes. Les soumissionnaires Maya et Nuke disposent tous deux de boîtes de dialogue intégrées pour soumettre des tâches depuis l'interface de l'application.
Lors de la configuration des niveaux d'accès des utilisateurs dans la ferme (voir [ Comment fonctionnent les autorisations dans Deadline Cloud](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/permissions-overview.html)), les contributeurs peuvent accéder aux artistes afin qu'ils puissent soumettre des offres, consulter toutes les offres et modifier les propriétés de leurs propres tâches. Ils permettent au gestionnaire d'accéder aux Render Wranglers afin qu'il puisse modifier les propriétés de toutes les tâches. Ils permettent au propriétaire d'accéder aux producteurs, afin qu'il puisse [ suivre les dépenses et l'utilisation ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/manage-costs.html) en créant des budgets et en explorant les coûts d'utilisation.