[AWS Deadline Cloud] Windows+Blender 環境における CMF(Customer-Managed Fleets) を使用したクラウドレンダリング [3/3]

AWS Deadline Cloud の Customer-Managed Fleet(CMF) を使用したクラウドレンダリング環境の構築方法を Windows OS + Blender 環境を例に解説します。 CMF を活用することで、 EC2 インスタンスなどのコンピューティングリソースをより細かく制御しながら、 Blender プロジェクトのレンダリングをクラウド上で効率的に実行することが可能になります。第 3 回となる本記事では、ローカルに関連ツールをインストールし、レンダリングジョブを送信する方法を紹介します。

#AWS Deadline Cloud

越井琢巳 (Koshii Takumi)

2025.03.28

第 1 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Blender 環境における CMF(Customer-Managed Fleets) を使用したクラウドレンダリング [1/3]
第 2 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Blender 環境における CMF(Customer-Managed Fleets) を使用したクラウドレンダリング [2/3]
対象読者
クラウドレンダリングに興味がある方
AWS Deadline Cloud の基本を理解し、より高度な制御を求める方
AWS Deadline Cloud の基本的な操作については こちら

Customer-Managed Fleet (CMF) を使用してカスタマイズされたレンダリング環境を構築したい方
Windows OS 環境で Blender を使用している方
自社のインフラストラクチャを AWS 上で管理・活用したい方
参考ページ
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/deadline-cloud/latest/userguide/manage-cmf.html
https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/manage-cmf.html
https://github.com/aws-deadline
検証環境OS(ローカル): Windows 11 (23H2)
OS(EC2): Amazon Linux 2023
Blender: 4.2.7
 はじめに本記事は、 AWS Deadline Cloud を活用して Windows 環境から Blender のレンダリングジョブをクラウドに送信する手順 を解説するシリーズの第 3 回です。 第 1 回 では、Customer-Managed Fleet（CMF）の概要について紹介し Deadline Cloud コンソールでの操作を解説しました。また、第 2 回 では EC2 インスタンスでワーカー環境を構築する手順を解説しました。第 3 回となる本記事では、ローカルに関連ツールをインストールし、レンダリングジョブを送信する方法を紹介します。
この手順は、 CMF（Customer-Managed Fleet）だけでなく、SMF（Service-Managed Fleet）を利用している場合でも共通 です。 CMF を利用している場合は構築の自由度が高い反面、環境設定のミスや依存関係の不整合によってジョブが正しく実行されないケースも発生しやすいため、本記事では、Deadline Cloud Monitor を活用したトラブルシューティングの方法 についても解説します。
本記事で扱う内容（SMF/CMF 共通）
ローカル環境への Blender および Deadline Cloud 関連ツールのインストール
Blender からのレンダリングジョブ送信手順
Deadline Cloud Monitor を用いたジョブの確認とトラブルシューティング
これにより、ローカルからクラウドへのレンダリングジョブ送信が可能となり、CMF を活用したクラウドレンダリングの一連の流れが完成します。
 ローカル環境の設定Blender を操作するローカルの Windows 環境の設定を進めていきます。 Blender のバージョンは、 第 2 回 において、ワーカーにインストールしたバージョンと揃えてください。今回は、 Blender 4.2.7 をインストールした環境であることを想定して進めます。
!AWS Deadline Cloud に対応しているソフトウェアとそのバージョンには制限があるため、必ず確認し適切なバージョンのソフトウェアを使用してください。対応ソフトウェアとそのバージョンについて詳しくは こちら をご覧ください。
 Deadline Cloud Monitor のインストールAWS Deadline Cloud > ダウンロード から Deadline Cloud Monitor をインストールします。 Deadline Cloud Monitor とは、 Windows 環境にインストールして使用できるデスクトップアプリケーションで、レンダリングジョブの進捗状況、リソース使用率、出力結果などをローカルから直接監視・管理できる専用ツールです。Windows 環境の場合は DeadlineCloudMonitor_x.x.x_x64-setup.exe をダウンロードします。インストーラを起動し、ダイアログの指示に従ってインストールします。
インストール後、起動画面で モニター URL を要求されるので、入力しアクセスします。
モニター URL の取得AWS Deadline Cloud ダッシュボードの モニター にアクセスし、ログイン後の URL がモニター URL です。
ログイン後、ブラウザでのログイン処理を経て、次の画面に遷移するのを確認してください。
 Deadline Cloud Submitter のインストールAWS Deadline Cloud > ダウンロード から Deadline Cloud Submitter をインストールします。 Deadline Cloud Submitter とは、 Blender などの対応 3DCG ソフトウェアから AWS Deadline Cloud へレンダリングジョブを直接送信するためのプラグインです。Windows 環境の場合は DeadlineCloudSubmitter-xxxx.xx.xx.x-windows-x64-installer.exe をダウンロードします。インストーラを起動し、ダイアログの指示に従ってインストールを進めます。 Select Components では、今回の手順では Blender を指定します。
 Blender の環境設定Blender 側の設定でクラウドレンダリングを有効にします。まず、 Blender を 管理者権限で 実行します。
!初回のみ、環境構築のために Blender の管理者権限での実行が必要です。管理者権限で実行しなかった場合、 Deadline Cloud Submitter アドオン初回起動時に Deadline Cloud Submitter 内 Python 環境への必須ライブラリのインストールに失敗します。
下記は、 Python 環境へのライブラリのインストールに失敗した際の Blender System Console のエラーログです。このように Window > Toggle System Console を選択し、 System Console を表示した状態で作業を行うと、トラブルシューティングがスムーズに行えます。
エラーログERROR: Exception:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\shutil.py", line 825, in move
    os.rename(src, real_dst)
PermissionError: [WinError 5] アクセスが拒否されました。: 'C:\\Users\\****\\AppData\\Local\\Temp\\pip-target-h70ql13v\\lib\\python\\adodbapi' -> 'C:\\Program Files\\DeadlineCloudSubmitter\\Submitters\\Blender\\python\\modules\\adodbapi'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 180, in exc_logging_wrapper
    status = run_func(*args)
             ^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 248, in wrapper
    return func(self, options, args)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 510, in run
    self._handle_target_dir(
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 569, in _handle_target_dir
    shutil.move(os.path.join(lib_dir, item), target_item_dir)
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\shutil.py", line 841, in move
    copytree(src, real_dst, copy_function=copy_function,
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\shutil.py", line 561, in copytree
    return _copytree(entries=entries, src=src, dst=dst, symlinks=symlinks,
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\home\programs\blender\4.2.7\4.2\python\Lib\shutil.py", line 459, in _copytree
    os.makedirs(dst, exist_ok=dirs_exist_ok)
  File "<frozen os>", line 225, in makedirs
PermissionError: [WinError 5] アクセスが拒否されました。: 'C:\\Program Files\\DeadlineCloudSubmitter\\Submitters\\Blender\\python\\modules\\adodbapi'
プロジェクトファイル (.blend) を、 C:\mnt\deadline-data に保存します。フォルダーが存在しない場合は作成してください。
C:\mnt\deadline-data\test_scene.blend
Edit > Preferences... > File Paths > Script Directories に、先ほどインストールした Deadline Cloud Submitter の Blender 向け Python モジュールのパスを指定します。
次に、 Edit > Preferences... > Add-ons を開き、 Deadline Cloud for Blender にチェックを入れます。
!エラーが出てチェックが入れられない場合は、 Blender を再起動してください。
次に、 Render > Submit to AWS Deadline Cloud を選択します。追加の Python ライブラリをインストールする許可を求めるダイアログが出るため、 OK を押下します。
Render > Submit to AWS Deadline Cloud を選択し、次のダイアログが表示されることを確認します。
!次のメッセージが表示されてダイアログが出ないときは、プロジェクトファイル (.blend) が C:\mnt\deadline-data に保存されているかご確認ください。
The Blender scene is not saved to disk. Please save it before opening the submitter dialog.
Settings... を選択し、 Default farm, Default queue, Default storage profile を設定します。先の環境構築で作成したファーム、キュー、ストレージプロファイルを指定します。
これで初期設定は完了です。ダイアログはいったん閉じていただいて構いません。
 動作確認今回は、キューブが回転する簡単なアニメーションを作成しました。
Output の設定を適切に行ってください。出力先として、 C:\mnt\deadline-data 内を指すようにしてください。また、出力するフレーム数を指定してください。 Output の出力先は、必ず ストレージプロファイルで指定したファイルシステムのパス 内に設定してください。これが一致していないと、ジョブは送信されても出力が保存されません。
Render > Submit to AWS Deadline Cloud でダイアログを開き、 Submit を押下します。
次のようなダイアログが出るので、 OK を押下します。
!次のようなダイアログが表示された場合、プロジェクトファイル (.blend) や、 Output ディレクトリが、 C:\mnt\deadline-data の外にある可能性があります。ファイルが適切に生成されません。プロジェクトファイルのパスや Output の設定を確認し、修正してください。
Deadline Cloud Monitor を開き、 {作成したファーム} > {作成したキュー} から、ジョブが適切に進行していることを確認してください。
処理が完了したら、ジョブを右クリックして Download output を選択すると、書き出されたすべてのフレームをダウンロードできます。
C:\mnt\deadline-data への保存の許可を求めるダイアログが表示されるので OK を押下します。
該当ディレクトリへレンダリングされたファイルがダウンロードされていることを確認します。
 トラブルシューティングレンダリングジョブが失敗した場合や、意図した出力が得られない場合は、Deadline Cloud Monitor を使用してログを確認できます。
 ジョブログの確認方法Deadline Cloud Monitor を起動し、対象のファームとキューを選択します。
該当ジョブの Tasks タブを開き、失敗しているタスク (Failed) を右クリックします。
表示されるメニューから View Logs を選択します。
Timeline タブで Failed と表示されている部分をクリックすると、該当のログが表示されます。
ログには、たとえば以下のような情報が含まれます：
Blender の起動ログ
Python スクリプトの実行結果
Conda 環境の構築状況
ファイルパスの解決エラーや権限エラー
 ワーカーの確認第 2 回 で実施した内容が適切に行われたか確認してください。たとえば、以下の点をチェックするとよいでしょう。
ワーカーインスタンスに割り当てられている IAM ロールは適切か
ワーカーインスタンスのメモリは十分に大きいか
ワーカーインスタンスに SSH 接続
blender コマンドが実行可能か (which blender)
Conda 環境が正しく構築されているか (conda info)
deadline-worker サービスでエラーが出ていないか確認 (sudo journalctl -u deadline-worker -xe | less)

必要に応じて EC2 インスタンスをいったん Terminate し、再度作成してください。
 まとめ本記事では、ローカル環境から AWS Deadline Cloud にレンダリングジョブを送信し、ジョブの進行状況を確認する方法、そしてトラブル発生時の対処法について解説しました。
特に CMF 環境では構成の自由度が高い分、設定ミスや依存関係の不整合が起こりやすいため、Deadline Cloud Monitor やワーカーのログを活用したトラブルシューティングの習慣をつけておくと安心です。
これで、CMF を活用したクラウドレンダリングの一連の流れが完了しました。今後は、より高度なジョブ管理やスケーリング、コスト最適化などにも挑戦してみてください。
本シリーズの他の記事もぜひご覧ください。
第 1 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Blender 環境における CMF(Customer-Managed Fleets) を使用したクラウドレンダリング [1/3]
第 2 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Blender 環境における CMF(Customer-Managed Fleets) を使用したクラウドレンダリング [2/3]