Azure Batch Renderingの購入ガイド – Part 2!

2018.03.19

Azure Batch Renderingの購入ガイド – Part 2!

ようこそ、Azure Batch Renderingの紹介シリーズの2つ目の記事へ！NS-RenderのTrevorです。

Part 1でバッチアカウントとストレージを作成しました。今回はマイクロソフトのOSSのMaya ABRプラグインを入れて、D15v2ノード2台でレンダリングジョブを投げる作業を紹介します。

始める前に、下記の条件を確認してください：

Maya 2017の最新版（Update 5)
英語版がインストールされています。（プラグインの対応は英語版のみです）

Step 1: Mayaプラグインのダウンロードとインストール
1. リリースページを開き、最新バージョンをダウンロードします。
  https://github.com/Azure/azure-batch-maya/releases
2. ダウンロードされたZIPファイルを好きな所に展開します。展開されたファイルは後で移行されたか削除された場合、プラグインは動かなくなりますので、十分注意しましょう。
3. Maya 2017を起動し、プラグイン管理画面を開き（Windows → Settings/Preferences → Plug-in Manager）、展開されたファイルのフォルダでAzureBatch.py（azure_batch_maya\plug-inディレクトリの中）を開きます。
  
  依存関係（Dependencies）のファイルもインストールするかどうかの確認画面は出ますが、「Yes」を選択します。それからインストール中の幾つかのコンソール画面が数秒出てきます。最後に「One or more dependencies have been successfully installed. Please restart Maya to complete installation.」というメッセージは表示されますので、Mayaを再起動します。
4. Mayaの再起動の後、またプラグイン管理画面を開いて、AzureBatch.pyの「Load」、「Auto load」をチェック付けます。
5. ロードの後、「AzureBatch」のシェルフは右側で現れます。そのシェルフを開いて、左側のアイコンをクリックするとプラグインは起動されます。
6. それでは、レンダリングジョブを投げる準備が完了です！
Step 2: 認証情報の確認

ABRプラグインを利用するため、認証情報をAzureのポータルから取り出さなければなりません。後で詳しい手順を書きますが、とりあえず必要な情報を一旦リストアップしましょう。
1. 先ずは、バッチアカウント認証データが必要です。バッチのURL、アカウント名とアクセスキーは対象です。
2. 次はストレージコンテナの認証情報です。ストレージのアカウント名とアクセスキーが対象です。
Step 3: プラグインの設定
1. 「Config」のタブを開き、先の認証情報の記入フィールドが見れます。
2. Azureのポータルを開いて、テストレンダリング用のバッチアカウントを開いて、「Keys」の画面を参考します：
  - ポータルの「URL」データをプラグインの「Service」フィールドへコピーペーストします。
  - ポータルの「Batch account」データをプラグインの「Batch Account」フィールドへコピーペーストします。
  - ポータルの「Primary access key」データをプラグインの「Batch Key」フィールドへコピーペーストします。
3. 次はバッチアカウントの「Storage account」画面を参考します：
  1. ポータルの「Storage account name」データをプラグインの「Storage Account」フィールドへコピーペーストします。
  2. ポータルの「Key1」データをプラグインの「Storage Key」フィールドへコピーペーストします。
4. 「Authenticate」ボタンを押して、認証確認が成功してら、プラグインは自動的に「Submit」タブに切り替えます。
5. ジョブを投げる準備が完了です！
Step 4: レンダリングジョブを投げます！
1. NS-Renderのウェブサイトをアクセスして、ダウンロードページを開きます：
  https://ns-render.nextscape.net/download
  「Maya + Arnold」のデータをダウンロードして、好きなディレクトリへ展開します。
2. Mayaで「Set project」機能を使用し、展開されたフォルダのルートパスを設定します。\scenes\の「nozomi_maya_arnold.mb」のシーンファイルを開きます。
3. Mayaのレンダリング設定画面を開いて、アウトプットファイルの種類（PNG,JPG等）を設定します。プラグインでレンダー結果のプレビューを確認したい場合、JPGかPNGかEXRを選択します。
4. ABRのプラグインの「Assets」タブを開いて、ちゃんとテクスチャ8枚が緑の丸が付いているかどうかを確認します。黄色い三角が表示されている場合、下の「Add Files」ボタンをクリックして、そのファイルの存在ディレクトリを入れます。
5. 「Env」のタブを開き、下記の設定を選択します：
  1. Use Image → Windows 2016
  2. Use VM Type → STANDARD_D15_v2
  3. Use licenses → ✔ Maya、✔ Arnold
6. 「Submit」タブを開いて、下記の設定を入力します：
  1. Pools: “Auto provision a pool for this job”
  2. Dedicated VMs: 1
  3. Low-pri VMs: 1
  4. Job name: azure_batch_tutorial
  5. Output prefix: <Scene>
  6. Start frame: 1
  7. End frame: 2
  8. Frame step: 1
  9. Logging: 1 – Warnings + Info
  10. Watch this job – ✔
7. 「Watch this job」の結果ファイルのダウンロード対象フォルダを設定します。
8. 「Submit Job」を押して、プラグインの報告画面で「Continue」を押します。ジョブの投げる処理が終わったら、完了報告画面は表示されます。
9. コンソール画面は現れます。この画面はジョブモニターという物です。レンダリングの進歩と完了されたレンダー結果ファイルの自動ダウンロードの機能が入っていますので、閉じないほうがいいです。
10. ポータルでバッチアカウントの「Pools」画面を開いて、名前が「Maya_Auto_Pool__」で始めるプールを探します。プールIDのあたりにクリックしたら、プールの情報ページが開きます。
11. ノードという仮想マシンは初期化ステージ（青い状態）を完了したら、緑になって、レンダリングが始まります。望みちゃんのシーンはそんなに重くではありませんので、レンダリングは数分しかかからないはずです。
12. レンダリング全体が完了になったら、ノードはアイドル状態（グレイ）になります。ジョブモニターコンソール画面を確認したら、レンダー結果ファイルは既にダウンロードされた事が見れます。
13. ジョブモニターの最後の行で下記のテキストは表示されます：
  Job status: JobState.terminating
  Job is no longer active. State: JobState.terminating
  キーボードの「Enter」ボタンをおしたら、画面は閉じられます。
14. レンダリングプールは自動的に停止されますので、Azureのポータル画面を閉じます。ジョブを投げた時に結果ファイルダウンロードパスのディレクトリを開いて、レンダ結果を確認します。画像のアウトプットだけではなくて、レンダリングのログファイルも「logs」フォルダーにダウンロードされます。