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部署到 Azure 容器应用

note

本指南由社区贡献，尚未经过 Remotion 团队测试。

本指南提供了在 Azure Container Apps 上部署带有基本渲染队列的 Remotion 渲染服务的操作步骤。

🌐 This guide provides a walkthrough for deploying Remotion rendering service with basic render queuing on Azure Container Apps.

先决条件​

🌐 Prerequisites

  • 一个可运行的 Remotion 项目（例如，来自 npm create video），并提供使用 Docker 的功能。
  • 一个 Azure 账户。
  • 需要对 Docker 有基本了解，并在系统上安装它。
  • 已安装 Azure CLI、完成身份验证（azure login）并在身份验证后选择了订阅。
  • Azure 账户已配置为在 Azure Container Apps 上使用 GPU，如果没有，请在 这里 申请。
  • 一个 docker hub 账户 用于托管 docker 镜像并进行身份验证（docker login）。

第1步：选择一个项目​

🌐 Step 1: Pick a project

为了简便起见，我们将使用 remotion-gpu，它配置为利用 GPU 加速。该项目基于 Remotion render server template，并使用来自 gpu-scene 项目的 scene 组合。

🌐 For simplicity, we'll use remotion-gpu which is configured to leverage GPU acceleration. This project is based with Remotion render server template and uses the scene composition from gpu-scene project.

步骤2：构建并标记 Docker 镜像​

🌐 Step 2: Build and tag the docker image

在项目目录下，构建 Docker 镜像并使用你的账号将其推送到 Docker Hub，指定镜像名称和版本标签。image-name 是 remotion-docker-gpu，version 是 1.0.0。

🌐 From the project directory, build the Docker image and push it to Docker Hub with your account, specifying an image name and version tag. The image-name is remotion-docker-gpu and version is 1.0.0.

docker build -t your-dockerhub-username/remotion-docker-gpu:1.0.0 .

步骤3：将镜像推送到Docker Hub​

🌐 Step 3: Push the image to docker hub

docker push your-dockerhub-username/remotion-docker-gpu:1.0.0

第4步：设置环境变量​

🌐 Step 4: Set environment variables

为 azure cli 设置环境变量

🌐 Set the environment variables for the azure cli

Set environment variables
CONTAINER_IMAGE="docker.io/your-dockerhub-username/remotion-docker-gpu:1.0.0"
RESOURCE_GROUP="<RESOURCE_GROUP>"
ENVIRONMENT_NAME="<ENVIRONMENT_NAME>"
LOCATION="swedencentral"
CONTAINER_APP_NAME="<CONTAINER_APP_NAME>"
WORKLOAD_PROFILE_NAME="NC8as-T4"
WORKLOAD_PROFILE_TYPE="Consumption-GPU-NC8as-T4"

变量表示​

🌐 Variable representation

  • CONTAINER_IMAGE 代表 docker.io 域和 Docker 镜像。
  • LOCATION 表示分配 GPU 的区域。
  • WORKLOAD_PROFILE_NAME 和 WORKLOAD_PROFILE_TYPE 是来自 Azure 文档 的常量变量，表示要使用的 GPU 系列。

第5步：创建资源组​

🌐 Step 5: Create the resource group

az group create \
  --name $RESOURCE_GROUP \
  --location $LOCATION \
  --query "properties.provisioningState"

第6步：注册洞察以进行监控​

🌐 Step 6: Register insights for monitoring

az provider register -n Microsoft.OperationalInsights --wait

第7步：创建容器应用环境​

🌐 Step 7: Create a Container Apps environment

az containerapp env create \
  --name $ENVIRONMENT_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --location "$LOCATION" \
  --query "properties.provisioningState"

步骤 8：向你的环境添加工作负载配置文件​

🌐 Step 8: Add a workload profile to your environment

az containerapp env workload-profile add \
  --name $ENVIRONMENT_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --workload-profile-name $WORKLOAD_PROFILE_NAME \
  --workload-profile-type $WORKLOAD_PROFILE_TYPE

第9步：部署容器应用​

🌐 Step 9: Deploy container app

az containerapp create \
  --name $CONTAINER_APP_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --environment $ENVIRONMENT_NAME \
  --image $CONTAINER_IMAGE \
  --target-port 3000 \
  --ingress external \
  --cpu 8.0 \
  --memory 56.0Gi \
  --workload-profile-name $WORKLOAD_PROFILE_NAME \
  --query properties.configuration.ingress.fqdn

Azure CLI 将把镜像部署到 Azure Container Apps，完成后会提供一个接受 HTTP 请求的 URL。

Deployment Output (example)
Container app created. Access your app at https://remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io/
"remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io"
note

target-port 是 port，Node.js 服务器用它来监听传入请求。步骤 4 到 9 基于 Azure 容器应用 文档。

第10步：触发渲染​

🌐 Step 10: Trigger a Render

向服务的 /renders 端点发送 POST 请求。将 YOUR_SERVICE_URL 替换为部署输出中的 URL，即 https://remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io/。

🌐 Send a POST request to the service's /renders endpoint. Replace YOUR_SERVICE_URL with the URL from the deployment output, https://remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io/.

curl -X POST {YOUR_SERVICE_URL}/renders \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'

Response​

如果成功，API将响应JSON，其中包含可用于获取渲染状态的jobId。

🌐 If successful, the API will respond with JSON containing the jobId which can be used to get the status of render.

Example Response
{
  "jobId": "955338f6-2607-48bd-bedb-6d4c98f7b4dc"
}

第11步：获取渲染状态​

🌐 Step 11: Get render status

发送 GET 请求以获取渲染状态，将 YOUR_SERVICE_URL 替换为部署输出中的 URL，将 jobId 替换为渲染请求输出中的值。

🌐 Send a GET request to get the render status, replace YOUR_SERVICE_URL with the URL from the deployment output and the jobId from the render request output.

curl  {YOUR_SERVICE_URL}/renders/{jobId}

Response​

Example Response
{
  "status": "completed",
  "videoUrl": "/renders/955338f6-2607-48bd-bedb-6d4c98f7b4dc.mp4",
  "data": {"titleText": "Hello, world!"}
}

如果 status 是 completed，将 YOUR_SERVICE_URL 和 videoUrl 的响应结合起来生成下载链接（https://remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io/renders/955338f6-2607-48bd-bedb-6d4c98f7b4dc.mp4）。

🌐 If status is completed, combine YOUR_SERVICE_URL and the videoUrl response to generate the download link (https://remotion-gpu.grayocean-24741fc9.australiaeast.azurecontainerapps.io/renders/955338f6-2607-48bd-bedb-6d4c98f7b4dc.mp4).

步骤12：（Optional）删除资源组​

🌐 Step 12: (Optional) Delete the resource group

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

这将删除资源组内的所有资源，包括应用容器。

🌐 This will delete all the resources inside the resource group including the application container.

warning

成本：此实现不包括成本管理。有关使用量估算，请参考 Azure 定价文档。使用风险自担。 性能：生成的视频可能会显得模糊。项目中已配置 GPU 加速 config，但实际 GPU 利用率尚未确认。

另请参阅​

🌐 See also

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