[AWS Deadline Cloud] Windows+Maya 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]

• 第 1 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Maya 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 3 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Maya 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]

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
  • Deadline+Blender 環境で Deadline の基本的な操作を解説する記事については 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 Maya 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

OS: Windows 11 (23H2)
Maya: 2025.3
DeadlineCloudMonitor: 1.1.5
DeadlineCloudSubmitter: 2025.02.06.0

OS: Windows Server 2025 Base
Maya: 2025.3
Worker Python: 3.11 (Maya 2025 同梱の mayapy も 3.11 のため、互換性の問題を避けやすい)
deadline-cloud-worker-agent: 0.28.5
deadline-cloud-for-maya: 0.15.4
openjd-adaptor-runtime: 0.8.2 (Maya 用 Worker で必要)
pywin32: 308 (Maya 用 Worker で必要)

はじめに

第 1 回 では、AWS Deadline Cloud の Customer Managed Fleet (CMF) の概要と、AWS Deadline Cloud コンソールでの設定手順について解説しました。第 1 回では、ファーム、フリート、キュー、ストレージプロファイルなどの基本的なリソースを作成しました。

第 2 回となる本記事では、実際にワーカーとなる EC2 インスタンスの作成と設定を行います。具体的には、以下の手順を解説します。

• ワーカーインスタンスの基盤となる IAM ロールの作成
• EC2 インスタンスの作成
• Maya 2025 のインストールおよび設定
• Deadline Cloud Worker Agent のセットアップ

これらの手順を完了することで、AWS Deadline Cloud に接続されたワーカーインスタンスが準備され、レンダリングジョブを受け付ける準備が整います。第 3 回では、ローカル PC に Maya と Deadline Cloud Monitor をインストールし、実際にレンダリングジョブを送信する手順を解説する予定です。

基盤となるリソースの準備

EC2 インスタンスを作成する前に、必要な IAM ロールを準備します。

IAM ロールの作成

まず、EC2 インスタンスに割り当てる IAM ロールを作成します。ワーカーインスタンスには、Deadline Cloud サービスにアクセスするための権限が必要なので、ワーカーインスタンス用の IAM ロールを作成します。 IAM コンソール を開き ロール > ロールの作成 を選択、 AWS のサービス、 EC2 を設定して次へ進みます。

許可ポリシー で AWSDeadlineCloud-WorkerHost にチェックを入れて次へ進みます。

DeadlineWorkerRole など、任意の名前を付けてロールを作成します。

EC2 インスタンスの作成

基盤となるリソースの準備ができたので、次に EC2 インスタンスを作成します。 EC2 コンソール を開き、 インスタンスを起動 を選択して作成します。

ワーカーインスタンスの作成

以下の設定でインスタンスを作成します。

EC2 インスタンスの初期設定

接続

作成したインスタンスのパブリック IP を使い、Windows の「リモートデスクトップ接続」から接続します。

• ユーザー名: Administrator
• パスワード: EC2 作成時に取得したもの

マウント用フォルダーの作成

C:\mnt\deadline-data フォルダーを作成します。

ジョブユーザーの作成

Deadline ジョブ用の Windows ユーザー deadline-job-user を作成し、管理者グループに追加します。

YourStrongPassword123! の部分には、先の手順にて AWS Secret Manager で作成したシークレットのパスワードを入力してください。

net user "deadline-job-user" "YourStrongPassword123!" /add
net localgroup administrators "deadline-job-user" /add

Python のインストール

Python 公式サイト Windows 版 から Python 3.11.x をダウンロードします。インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れます。

インストール後、バージョン確認：

python --version
pip --version

Maya 2025 のインストール

Maya 2025 をインストールします（インストーラーは Autodesk アカウントから取得）。環境変数 PATH に Maya の bin フォルダーを追加します。

DeadlineWorker サービスのインストール

Python 仮想環境の作成と有効化

cd C:\
python -m venv C:\deadline_worker
C:\deadline_worker\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip

Deadline Cloud Worker Agent のインストール

farm-id と fleet-id には前回作成したリソースの ID を設定してください。

pip install deadline-cloud-worker-agent

install-deadline-worker --farm-id "farm-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" --fleet-id "fleet-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" --allow-shutdown

DeadlineWorker サービスの起動

Start-Service DeadlineWorker

Maya 用 Python パッケージのインストール

deadline-cloud-for-maya のインストール

pip install deadline-cloud-for-maya

mayapy 環境で必要パッケージのインストール

& "C:\Program Files\Autodesk\Maya2025\bin\mayapy.exe" -m pip install pywin32==308 openjd-adaptor-runtime==0.8.2

以上で、ワーカーインスタンスの設定は完了です。

おわりに

本記事では、AWS Deadline Cloud を使用し Windows+Maya のクラウドレンダリングを実現する方法について、 ワーカーとして機能する EC2 インスタンス上での設定手順を紹介しました。次回以降の記事では、残りの以下の手順についても解説していく予定です。

• ローカル環境でサブミッターの設定を行う

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+Maya 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 3 回： [AWS Deadline Cloud] Windows+Maya 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]