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Azure Virtual Machines에 Pix4Dmapper를 사용하는 방법
Pix4Dmapper는 이미지 처리를 위해 큰 서버들을 이용하는 Azure cloud에서 운영될 수 있습니다.
이미지 처리는 아무 윈도우나 애플 컴퓨터의 Microsoft 원격 데스크탑을 통해 접근하는 Pix4Dmapper를 통해 수행될 수 있습니다.
그러나, OpenGL limitations 때문에 rayCloud tool은 Azure로부터 접근이 불가합니다. 이 기능의 실현은 2015년 말에나 가능할 것으로 예상됩니다.
만약 rayCloud 접근이 필요한 경우, 데이터세트는 로컬 컴퓨터 초기 처리 후 이동되어 부분적으로 처리될 수 있습니다.
아래의 표는 Pix4D 처리를 위한 품질 테스트왼 옵션인 4개의 Azure VM 예시 타입을 권장합니다. 이들은 가장 저렴한 것부터 가장 비싼 것까지 순위가 매겨집니다.
과정의 모든 부분 동안 모든 코어들이 레버리지된 것이 아니라는 것을 주목 하십시오.
32개의 코어 인스턴스는 16 코어 인스턴스만큼 2배 빠르지 않지만 전체적으로 처리 시간이 상당히 줄어들 것입니다. A10과 A11은 특정 작업부하를 위한 좋은 가격/수행 밸런스로서 권장됩니다.
인스턴스 유형
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코어
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RAM
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Notes
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D3
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4
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14GB
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현대 quad-core desktop과 수행하는 것이 비슷함
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A10
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8
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56GB
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quad-core desktop보다 상당히 빠름
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A11
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16
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112GB
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G5
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32
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448GB
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높은 비용으로 가장 빠른 처리가 가능
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가상 머신 인스턴스의 가격에 대해 고려할 때에는, 기계가 작동할 때에만 돈을 지불한다는 것을 잘 알고 있어야 합니다. 처리 후, Azure Portal를 통해서 가상 머신의 작동을 멈출 수 있고
다시 시작하기 전까지 계산 사용에 대해 돈을 지불하지 않을 것입니다.
최근 Azure에서 지원하지 않는 rayCloud 3D interface와 CUDA computing을 제외한 모든 데스크톱 컴퓨터(처리, 지도보기, 모자이크 편집기, 지수 계산기)로 사용할 수 있습니다.
Azure에서 Pix4Dmapper를 실행하는 방법:
1. Azure에서 가상 머신 인스턴스를 만들고 RDP를 통해 연결합니다. 튜토리얼은 여기에 있습니다.
2. Pix4Dmapper installer와 당신의 소스 데이터를 다음 방법을 사용한 가상머신에 복사합니다.
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2.a. 대규모 데이터세트에 대한 좋은 옵션은 Azure에서 다운받은 RDP 연결 파일을 로컬 드라이브 공유가 가능하도록 분류하는 것입니다. 그러면 당신은 원격 기계에 기록할 때, 당신의 로컬 드라이브를 네트워크 드라이브로 보게 될 것입니다. 튜토리얼.
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2.b. 그보다 작은 데이터세트의 경우, 단순히 윈도우 복사/붙여넣기를 당신의 로컬 머신에서부터 원격 데스크탑 영역까지 수행하는 것이 효과가 좋을 것입니다.
3. 원격 머신에 Pix4D를 설치하고 시작합니다.
5. 처리된 데이터를 step 2에 묘사된 옵션중 하나를 사용한 로컬 머신으로 복사합니다.
6. 완료되면, 시간당 비용지불을 멈추기 위해 Azure Portal의 VM을 중지합니다.