يعد عرض الفيديو ثلاثي الأبعاد عملية تستغرق وقتًا طويلًا وتتطلب قدرًا كبيرًا من وقت وحدة المعالجة المركزية لإكمالها. على جهاز واحد، قد تستغرق عملية إنشاء ملف فيديو من أصول ثابتة ساعات أو حتى أياما اعتمادا على طول الفيديو الذي تنتجه وتعقيده. ستشتري العديد من الشركات إما أجهزة كمبيوتر سطح مكتب عالية الجودة مكلفة لأداء هذه المهام، أو تستثمر في مزارع العرض الكبيرة التي يمكنها إرسال الوظائف إليها. ومع ذلك، من خلال الاستفادة من Azure Batch، تتوفر هذه الطاقة لك عندما تحتاج إليها وتغلق نفسها عندما لا تفعل ذلك، كل ذلك دون أي استثمار رأسمالي.
بناء الأنظمة
قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.
تدفق البيانات
يعرض هذا السيناريو سير عمل يستخدم Azure Batch. تتدفق البيانات على النحو التالي:
- ارفع ملفات الإدخال والتطبيقات لمعالجة هذه الملفات إلى حساب "Azure Storage" الخاص بك.
- قم بإنشاء مجموعة عقد حوسبة في حساب "Batch" الخاص بك، مهمة لتشغيل حمل العمل في المجموعة، والعمليات في المهمة.
- تنزيل ملفات الإدخال والتطبيقات على "Batch".
- مراقبة تنفيذ المهمة.
- رفع نتائج المهمة.
- تنزيل ملفات النتائج.
لتبسيط هذه العملية، يمكنك أيضًا استخدام المكونات الإضافية الدفعية لـMaya و3ds Max
المكونات
يعتمد Azure Batch على تقنيات Azure التالية:
- يتم استخدام شبكات Azure الظاهرية لكل من العقدة الرئيسية وموارد الحوسبة.
- حسابات Azure Storage تستخدم للمزامنة واستبقاء البيانات.
- تستخدم مجموعات مقياس الجهاز الظاهري من Azure بواسطة CycleCloud لموارد الحوسبة.
البدائل
إذا كنت تحتاج إلى مزيد من التحكم في بيئة العرض الخاصة بك في Azure أو تحتاج إلى تنفيذ مختلط، فيمكن أن تساعد حوسبة CycleCloud في تنسيق شبكة IaaS في السحابة. باستخدام نفس تقنيات Azure الأساسية مثل Azure Batch، فإنه يجعل إنشاء شبكة IaaS وصيانتها عملية فعالة. لمعرفة المزيد، راجع ما هو Azure CycleCloud؟.
للحصول على نظرة عامة كاملة على جميع حلول HPC المتوفرة لك في Azure، راجع المقالة حلول HPC و Batch و Big Compute باستخدام أجهزة Azure الظاهرية.
تفاصيل السيناريو
يمنحك Batch تجربة إدارة متسقة وجدولة مهام، سواء قمت بتحديد Windows Server أو عقد حساب Linux. باستخدام Batch، يمكنك استخدام تطبيقات Windows أو Linux الحالية، بما في ذلك AutoDesk Maya و Blender، لتشغيل مهام العرض واسعة النطاق في Azure.
حالات الاستخدام المحتملة
هذا الحل مثالي للصناعات الإعلامية والترفيهية. وتشمل حالات الاستخدام الأخرى ذات الصلة ما يلي:
- النمذجة ثلاثية الأبعاد
- تشكيل المؤثرات البصرية (VFX)
- تحويل ترميز الفيديو
- معالجة الصور وتصحيح الألوان وتغيير الحجم
الاعتبارات
تنفذ هذه الاعتبارات ركائز Azure Well-Architected Framework، وهو عبارة عن مجموعة من المبادئ التوجيهية التي يمكن استخدامها لتحسين جودة حمل العمل. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةMicrosoft Azure Well-Architected Framework.
أحجام الأجهزة المتوفرة لـAzure Batch
في حين أن معظم عملاء العرض سيختارون الموارد ذات الطاقة العالية لوحدة المعالجة المركزية، قد تختار أحمال العمل الأخرى التي تستخدم مجموعات مقياس الجهاز الظاهري الأجهزة الظاهرية بشكل مختلف وستعتمد على عدد من العوامل:
- هل التطبيق قيد التشغيل مرتبط بالذاكرة؟
- هل يحتاج التطبيق إلى استخدام وحدات معالجة الرسومات؟
- هل أنواع الوظائف موازية بشكل محرج أو تتطلب اتصالًا غير محدد للوظائف المقترنة بإحكام؟
- تتطلب إدخال/إخراج سريع للوصول إلى التخزين على عقد الحساب.
يحتوي Azure على مجموعة واسعة من أحجام الأجهزة الظاهرية التي يمكنها معالجة كل واحد من متطلبات التطبيق المذكورة أعلاه، وبعضها خاص بـHPC، ولكن حتى أصغر الأحجام يمكن استخدامها لتوفير تنفيذ شبكة فعال:
- أحجام الأجهزة الظاهرية HPC نظرًا لطبيعة وحدة المعالجة المركزية المرتبطة بالعرض، تقترح Microsoft عادة أجهزة Azure H-Series الظاهرية. تم إنشاء هذا النوع من الأجهزة الظاهرية خصيصًا لتلبية الاحتياجات الحسابية المتطورة، ولديهم 8 و16 حجم وحدة معالجة مركزية ظاهرية أساسي متاح، ويتميز بذاكرة DDR4 والتخزين المؤقت لـSSD وتقنية Haswell E5 Intel.
- أحجام الأجهزة الظاهرية لـGPU أحجام الأجهزة الظاهرية المحسّنة FPGA هي أجهزة ظاهرية متخصصة متوفرة مع NVIDIA GPUs واحدة أو متعددة. تم تصميم هذه الأحجام لأحمال العمل التي تستخدم الحوسبة والرسومات والمرئيات بشكل كبير.
- يتم تحسين أحجام NC وNCv2 وNCv3 وND للتطبيقات والخوارزميات كثيفة الحوسبة والمكثفة للشبكة، بما في ذلك التطبيقات والمحاكاة المستندة إلى CUDA وOpenCL الذكاء الاصطناعي و Deep Learning. تم تحسين أحجام NV وتصميمها للتصور عن بُعد، والبث، والألعاب، والترميز، وسيناريوهات VDI باستخدام أطر عمل مثل OpenGL وDirectX.
- أحجام الأجهزة الظاهرية المحسنة للذاكرة عند الحاجة إلى المزيد من الذاكرة، توفر أحجام الأجهزة الظاهرية المحسنة للذاكرة نسبة أعلى من الذاكرة إلى وحدة المعالجة المركزية.
- أحجام الأجهزة الظاهرية للأغراض العامة تتوفر أيضًا أحجام الأجهزة الظاهرية للأغراض العامة وتوفر نسبة متوازنة من وحدة المعالجة المركزية إلى الذاكرة.
التوافر
تتوفر مراقبة مكونات Azure Batch من خلال مجموعة من الخدمات والأدوات وواجهات برمجة التطبيقات. تتم مناقشة المراقبة بشكل أكبر في مقالة حلول Monitor Batch.
قابلية التوسع
يمكن للتجمعات داخل حساب Azure Batch إما توسيع نطاقها من خلال التدخل اليدوي أو، باستخدام صيغة تستند إلى مقاييس Azure Batch، يمكن تحجيمها تلقائيًا. لمزيد من المعلومات حول قابلية التوسع، راجع المقالة إنشاء صيغة تحجيم تلقائية لتحجيم العقد في تجمع Batch.
الأمان
ويوفر عامل الأمان ضمانات للحماية من الهجمات المتعمدة واستغلال البيانات والأنظمة القيمة الخاصة بك. للمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى نظرة عامة على ركيزة الأمان.
للحصول على إرشادات عامة الخاصة بتصميم الحلول الآمنة، راجع Azure Security Documentation.
مرونة
على الرغم من عدم وجود إمكانية تجاوز الفشل حاليًا في Azure Batch، نوصي باستخدام الخطوات التالية لضمان التوفر إذا كان هناك انقطاع غير مخطط له:
- إنشاء حساب Azure Batch في موقع Azure بديل باستخدام حساب تخزين بديل
- إنشاء نفس تجمعات العقد بنفس الاسم، مع تخصيص عقد صفرية
- تأكد من إنشاء التطبيقات وتحديثها إلى حساب التخزين البديل
- رفع ملفات الإدخال وإرسال المهام إلى حساب Azure Batch البديل
تحسين التكلفة
يركز تحسين التكلفة على البحث عن طرق للحد من النفقات غير الضرورية وتحسين الكفاءة التشغيلية. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على ركيزة تحسين التكلفة.
ستعتمد تكلفة استخدام Azure Batch على أحجام الأجهزة الظاهرية المستخدمة للتجمعات ومدة تخصيص هذه الأجهزة الظاهرية وتشغيلها، ولا توجد تكلفة مقترنة بإنشاء حساب Azure Batch. يجب أن يؤخذ التخزين والخروج من البيانات في الاعتبار لأنهما سيطبقان تكاليف إضافية.
فيما يلي أمثلة على التكاليف التي يمكن تكبدها لوظيفة تكتمل في 8 ساعات باستخدام عدد مختلف من الخوادم:
100 جهاز ظاهري لوحدة المعالجة المركزية عالي الأداء: تقدير التكلفة
100 × H16m (16 ذاكرة أساسية، ذاكرة وصول عشوائي 225 غيغابايت، Premium Storage 512 GB)، تخزين الكائنات الثنائية كبيرة الحجم 2 تيرابايت، خروج 1 تيرابايت
50 جهاز ظاهري لوحدة المعالجة المركزية عالي الأداء: تقدير التكلفة
50 × H16m (16 ذاكرة أساسية، ذاكرة وصول عشوائي 225 غيغابايت، Premium Storage 512 GB)، تخزين الكائنات الثنائية كبيرة الحجم 2 تيرابايت، خروج 1 تيرابايت
10 أجهزة ظاهرية لوحدة المعالجة المركزية عالية الأداء: تقدير التكلفة
10 × H16m (16 ذاكرة أساسية، ذاكرة وصول عشوائي 225 غيغابايت، Premium التخزين 512 غيغابايت)، تخزين الكائنات الثنائية كبيرة الحجم 2 تيرابايت، خروج 1 تيرابايت
تسعير الأجهزة الظاهرية ذات الأولوية المنخفضة
يدعم Azure Batch أيضًا استخدام الأجهزة الظاهرية ذات الأولوية المنخفضة في تجمعات العقد، والتي يمكن أن توفر توفيرًا كبيرًا في التكاليف. لمزيد من المعلومات، بما في ذلك مقارنة الأسعار بين الأجهزة الظاهرية القياسية والأجهزة الظاهرية ذات الأولوية المنخفضة، راجع تسعير Azure Batch.
إشعار
الأجهزة الظاهرية ذات الأولوية المنخفضة مناسبة فقط لبعض التطبيقات وأحمال العمل.
نشر هذا السيناريو
إنشاء حساب تجمعات وتجمعات Azure Batch يدويًا
يوضح هذا السيناريو كيفية عمل Azure Batch في أثناء عرض Azure Batch Labs كمثال لحل SaaS الذي يمكن تطويره لعملائك:
نشر المكونات
سيتم نشر القالب:
- حساب Azure Batch جديد
- A حساب تخزين
- تجمع عقدة مقترن بحساب الدفعة
- سيتم تكوين تجمع العقدة لاستخدام الأجهزة الظاهرية A2 v2 مع صور Ubuntu الكنسية
- سيحتوي تجمع العقدة على صفر أجهزة ظاهرية في البداية وسيطلب منك تغيير الحجم يدويا لإضافة الأجهزة الظاهرية
انقر فوق الارتباط التشعبي أدناه لتوزيع الحل.
التعرف على المزيد حول قوالب Resource Manager
الخطوات التالية
وثائق المنتج:
- ما هو Azure Batch؟
- ما هي Azure Virtual Network؟
- حسابات Azure Storage
- ما هي مجموعات تحجيم الجهاز الظاهري؟
وحدات التعلم: