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夢工廠是如何使用AIOps來保持制作進度的

責任編輯:cres 作者:Thor Olavsrud |來源:企業網D1Net  2020-10-10 09:42:04 原創文章 企業網D1Net

業務連續性規劃、預測分析和多租戶云架構的結合使得動畫工作室能夠持續制作電影而不會間斷。
 
夢工廠動畫(DreamWorks Animation)在很多方面來說都是一個數字數據的制造商。它制作的電影會包含數兆字節的數據,這些數據是由藝術家團隊與復雜的數字動畫工具在一個復雜的數據管道中共同創造的。當COVID-19大流行來襲,動畫工廠不得不關閉時,由于業務連續性規劃、分析和多租戶的云架構,夢工廠的制作仍然能夠繼續發展。
 
“你可以通過流媒體或影院的數字放映機,以數據的形式觀看我們的電影,”夢工廠的技術研究員兼平臺和服務架構副總裁Skottie Miller說。“因為多租戶、可以在工廠任何地方工作的環境,當大流行來襲時,我們真正改變了什么?我們仍然像多租戶云那樣運作著。我們在拉斯維加斯的格蘭岱爾仍然有我們的數據。人們只是離開這里去了更遠的辦公室,他們的房子。”
 
4月初,夢工廠發布了其最新電影巨魔世界巡演,當時美國的大部分地區正處于封鎖狀態。這部電影需要1200TB的存儲空間,創作團隊在制作電影時管理和訪問了5億個數字文件。夢工廠大約每4到6個月就會開始制作類似要求的電影,制作時間為2.5到3年。
 
夢工廠的數字化IT也需要執行所有正常的IT功能,比如支持工資和人力資源,管理系統等等,但它最重要的職責是支持數字生產設施。
 
夢工廠的藝術家們會使用復雜的工具,其中許多工具是由夢工廠自己編寫的,有些則是從供應商那里購買并進行了大量的修改。藝術家們使用這些工具來創建數據。還有一個次要的元數據層,它收集了關于計算作業、場景和序列的復雜性、在資產上投入的小時數等元數據。所有這些數據都會進入一個大數據管道,幫助夢工廠使用人工智能(AIOps)來進行預測分析。利用人工智能和機器學習來自動監控和緩解操作問題,這是一種新興的趨勢,是由NetApp Active IQ提供支持的。
 
“這是一個非常復雜、非常動態的環境,”夢工廠的首席技術官Jeff Wike表示。“當基礎設施或工具不能正常工作或不能很好地工作時,它就會直接影響我們業務的執行能力。技術和我們制作電影的能力之間有著直接的聯系。”
 
從感覺到事實
 
夢工廠對業務的連續性規劃并不陌生。由于總部位于加州的格蘭岱爾,地震和野火是家常便飯。
 
“如果你想想這些事情,”Wike說。“你不一定會想到流行病。但我們現在知道了。我們一直就在考慮如何分配我們的數據?我們將如何分配我們的計算處理?我們是如何在意外發生時,讓人們還能夠繼續工作的?”
 
數據管理在夢工廠的準備工作中發揮了關鍵作用。當夢工廠在25年前成立時,每個藝術家在他們各自的工作站上都有一組數據。他們將進行他們的工作,然后將數據轉移到工作流中的下一個藝術家手中。在公司轉向高性能、共享的存儲集群之前,數據一直是高度孤立的。
 
為了提高敏捷性和支持藝術家的協作,夢工廠采用了多租戶云環境和虛擬桌面,使每個藝術家的工作站和工作流程在工作室的任何地方都可以訪問。隨著環境變得越來越復雜,監測的重要性也越來越大了。幾年前,IT對工作室進行了一次重大的架構重構,包括對所有代碼進行了檢測。說“我認為今天的網絡速度很慢”這樣的話已經不可接受了。監測必須精確地顯示出在任何時候環境中正在發生的事情。
 
“我們稱之為從感覺到事實的轉變,”Wike說。
 
分析和自動化變得與監控本身一樣重要了。想要像其他制造商一樣在生產因計劃外停機而停止生產之前對其設備進行預測性維護,夢工廠就需要能夠立即注意到某個特定的文件服務或文件端點正在經歷的高延遲,以便工程師能夠在應用程序影響到最終用戶體驗之前處理應用程序或更改其訪問數據的方式。
 
“我們的目標是優化操作,這樣我們就可以解放工程師去做困難的事情了,”Miller說。“我希望我的工程師能夠創造未來,而不是去監視網絡或存儲系統。”
 
AIOps的重要性
 
這就是AIOps的用武之地。夢工廠會使用NetApp來運行合成事務,復制藝術家的工作流程,建立基線,然后使用機器學習算法來尋找異常并發出警報。例如,Wike說,如果人群部門決定他們需要制作一個15萬人的人群場景動畫,并且他們想同時渲染所有的人,這就可能會對表演造成很大沖擊。因此,IT的工作就是適應這些需求,并在生產環境中進行更改,以保持性能的穩定。
 
“我們不希望藝術家們注意到某些東西的表現發生了變化,”Miller說。“我們希望我們的合成事務和監控框架在藝術家發現某些東西正朝著壞的方向發展之前就告訴我們。”
 
“在過去,如果出現問題,工程師可能會注意到,因為他們正在尋找它,或者系統發出了警報,然后工程師才會去調查它,”Miller補充道。“現在,一個問題的出現幾乎總是伴隨著一個建議,而且在很多情況下,在工程師進入循環之前,還會有一個解決方案。它可以讓我們在24x7的支持下運行,同時減少盯著系統的人員。”
 
連續性的構建、協作、監控和分析,所有這些的結合,使得工作室在必要時幾乎可以無縫地過渡到在家工作的環境。Miller說,除了一些高度依賴廠區工作室資源的工作流程外,幾乎每個人都能像在辦公室里一樣的在家里工作。
 
“分析真的讓我們幾乎一夜之間就能調整我們的環境了,從每個人都在一起工作,到每個人都分布在各處,沒有真正失去一點節奏,”Wike說。“我們在幾天內就開始運作了。我們的電影都在正軌上面。”
 
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關鍵字:人工智能 AI

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