래빗워크의 디지털 콘텐츠 제작 혁신: AWS Deadline Cloud를 활용한 확장 가능한 렌더링 인프라 구축 사례

문제 상황

• 약 50대 GPU 기반 온프레미스 렌더팜의 고정 자원 할당으로 병목과 유휴 자원 동시 발생
• 8K, 18K급 초고해상도 프로젝트 증가로 예측 불가능한 피크 렌더링 수요 대응 한계
• 렌더팜 증설의 높은 초기 비용과 미래 GPU 사양 불확실성

원인 분석

• 여러 아티스트가 동시에 작업하는 환경에서 4개, 10개 단위의 고정 할당 구조
• 프로젝트 규모와 마감 시점에 따라 렌더링 수요가 급격히 변동하는 제작 특성
• 단기 임대와 기존 온라인 렌더팜의 비용 효율, 지원, 운영 측면 한계

해결 방법

• AWS Deadline Cloud를 중심으로 단계적 도입 전략 수립
• SMF 테스트로 워크플로우 호환성과 기준 성능 확인 후, GPU 인스턴스 벤치마크로 최적 구성 선정
• CMF 전환 이후 Linux 기반 환경, 컨테이너 워크플로우, 동적 라이선스, CloudWatch 모니터링 적용

성능/운영 포인트

• G6.12xlarge 기준 렌더링 성능과 비용 효율 검증
• 총 렌더링 시간 최대 95% 단축, 턴어라운드 시간 90% 이상 단축
• 작업 분산, 자동 스케일링, 실시간 비용 모니터링으로 운영 부담 완화

적용해볼 점

• 단계적 마이그레이션으로 리스크를 줄이며 클라우드 렌더팜 전환 검토
• 작업 패턴 기반 스케일링과 혼합 과금 모델로 비용 최적화 설계
• 아티스트 교육, 하이브리드 리소스 관리, 원격 워크스테이션 연계 고려