3D 視訊轉譯是一個耗時的程式，需要大量的CPU時間才能完成。 在單一計算機上，從靜態資產產生視訊檔案的程式可能需要數小時或甚至數天的時間，視您產生的視訊長度和複雜度而定。 許多公司會購買昂貴的高端桌面計算機來執行這些工作，或投資可提交工作的大型轉譯伺服器數位。 不過，藉由利用 Azure Batch，當您需要 Azure Batch 時，該能力就可供您使用，並在您不需要任何資本投資的情況下自行關閉。
架構
資料流程
此案例顯示使用 Azure Batch 的工作流程。 資料流如下所示：
- 上傳輸入檔案和應用程式，以將這些檔案處理到您的 Azure 儲存體 帳戶。
- 在 Batch 帳戶中建立計算節點的 Batch 集區、在集區上執行工作負載的作業，以及作業中的工作。
- 將輸入檔案和應用程式下載至 Batch。
- 監視工作執行。
- 上傳工作輸出。
- 下載輸出檔案。
為了簡化此程式，您也可以使用 Maya和3ds Max的 Batch 外掛程式
元件
Azure Batch 以下列 Azure 技術為基礎：
- Azure 虛擬網絡 會同時用於前端節點和計算資源。
- Azure 儲存體 帳戶用於同步處理和數據保留。
- CycleCloud 會針對計算資源使用 Azure 虛擬機器擴展集。
替代項目
如果您需要進一步控制 Azure 中的轉譯環境，或需要混合式實作，CycleCloud 運算可協助協調雲端中的 IaaS 方格。 使用與 Azure Batch 相同的基礎 Azure 技術，可讓建置和維護 IaaS 方格成為有效率的程式。 若要深入瞭解，請參閱 什麼是 Azure CycleCloud？。
如需 Azure 中可供您使用的所有 HPC 解決方案的完整概觀，請參閱使用 Azure VM 的 HPC、Batch 和 Big Compute 解決方案一文。
案例詳細資料
不論您選取 Windows Server 或 Linux 計算節點，Batch 都提供一致的管理體驗和作業排程。 透過 Batch，您可以使用現有的 Windows 或 Linux 應用程式，包括 AutoDesk Maya 和 Blender，在 Azure 中執行大規模的轉譯作業。
潛在使用案例
此解決方案適用於媒體和娛樂產業。 其他相關的使用案例包括：
- 3D 模型
- Visual FX （VFX） 轉譯
- 視訊轉碼
- 影像處理、色彩更正和重設大小
考量
這些考量能實作 Azure Well-Architected Framework 的要素，其為一組指導原則，可以用來改善工作負載的品質。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure Well-Architected Framework (部分機器翻譯)。
Azure Batch 可用的機器大小
雖然大部分的轉譯客戶會選擇具有高 CPU 能力的資源，但使用虛擬機擴展集的其他工作負載可能會以不同的方式選擇 VM，並取決於許多因素：
- 應用程式是否正在執行記憶體系結？
- 應用程式是否需要使用 GPU？
- 作業類型是否令人尷尬地平行處理，或需要緊密結合作業的內帶連線？
- 需要快速 I/O 才能存取計算節點上的記憶體。
Azure 有各種不同的 VM 大小，可解決上述每個應用程式需求，有些是 HPC 特有的，但即使是最小的大小也可以用來提供有效的方格實作：
- HPC VM 大小 由於轉譯的 CPU 系結本質，Microsoft通常會建議 Azure H 系列 VM。 這種類型的 VM 專為高端計算需求而建置，其有 8 和 16 個核心 vCPU 大小可用，並具有 DDR4 記憶體、SSD 暫存記憶體和 Haswell E5 Intel 技術。
- GPU VM 大小 GPU 優化 VM 大小 是單一或多個 NVIDIA GPU 可用的特製化虛擬機。 這些大小是專門針對計算密集型、圖形密集型及視覺效果的工作負載所設計。
- NC、NCv2、NCv3 和 ND 大小已針對計算密集型和網路密集型應用程式和演算法進行優化，包括 CUDA 和 OpenCL 型應用程式和模擬、AI 和深度學習。 NV 大小是針對使用 OpenGL 和 DirectX 等架構的遠端視覺效果、串流、遊戲、編碼和 VDI 案例進行優化和設計。
- 記憶體優化 VM 大小 當需要更多記憶體時，記憶體優化 VM 大小會提供較高的記憶體對 CPU 比率。
- 一般用途 VM 大小 也提供一般用途的 VM 大小，並提供平衡的 CPU 與記憶體比率。
可用性
透過各種服務、工具和 API，即可監視 Azure Batch 元件。 監視會在監視 Batch 解決方案一文中進一步討論。
延展性
Azure Batch 帳戶內的集區可以透過手動介入進行調整，或使用以 Azure Batch 計量為基礎的公式自動調整。 如需延展性的詳細資訊，請參閱在 Batch 集區中建立調整節點的自動調整公式一文。
安全性
安全性可提供保證，以避免刻意攻擊和濫用您寶貴的資料和系統。 如需詳細資訊，請參閱安全性要素的概觀。
如需設計安全解決方案的一般指引，請參閱 Azure 安全性檔。
復原
雖然 Azure Batch 中目前沒有故障轉移功能，但我們建議使用下列步驟來確保發生非計劃性中斷時的可用性：
- 使用替代記憶體帳戶在替代 Azure 位置中建立 Azure Batch 帳戶
- 建立具有相同名稱的相同節點集區，並配置零個節點
- 確定應用程式已建立並更新為替代記憶體帳戶
- 上傳輸入檔案並將作業提交至替代 Azure Batch 帳戶
成本最佳化
成本最佳化是關於考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱成本最佳化要素的概觀。
使用 Azure Batch 的成本將取決於用於集區的 VM 大小，以及配置和執行這些 VM 的時間長度，建立 Azure Batch 帳戶時不會產生任何相關成本。 記憶體和數據輸出應納入考慮，因為這些輸出會套用額外的成本。
以下是使用不同伺服器數目在 8 小時內完成之作業可能產生的成本範例：
100 部高效能 CPU VM： 成本估計
100 x H16m （16 核心、225 GB RAM、進階儲存體 512 GB）、2 TB Blob 記憶體、1 TB 輸出
50 部高效能 CPU VM： 成本估計
50 x H16m（16 核心、225 GB RAM、進階儲存體 512 GB）、2 TB Blob 記憶體、1 TB 輸出
10 部高效能 CPU VM： 成本估計
10 x H16m（16 核心、225 GB RAM、進階儲存體 512 GB）、2 TB Blob 記憶體、1 TB 輸出
低優先順序 VM 的定價
Azure Batch 也支援在節點集區中使用低優先順序的 VM，這可能會節省大量成本。 如需詳細資訊，包括標準 VM 與低優先順序 VM 之間的價格比較，請參閱 Azure Batch 定價。
注意
低優先順序的 VM 僅適用於特定應用程式和工作負載。
部署此案例
手動建立 Azure Batch 帳戶和集區
此案例示範 Azure Batch 的運作方式，同時展示 Azure Batch Labs 作為可供您自己的客戶開發的範例 SaaS 解決方案：
部署元件
樣本將會部署：
- 新的 Azure Batch 帳戶
- 儲存體帳戶
- 與批次帳戶相關聯的節點集區
- 節點集區會設定為搭配 Canonical Ubuntu 映射使用 A2 v2 VM
- 節點集區一開始會包含零個 VM，而且會要求您手動調整以新增 VM
按兩下下方的連結以部署解決方案。
下一步
產品檔案：
學習課程模組：