上周日，中国影视视效制作者社群邀请到了中国影视后期制作头部企业天工异彩后期技术总监郭小傲老师，带来一场关于“云端制作下的新流程”的直播分享。小傲老师从如何推动上云？上云分哪些阶段及每个阶段的准备，Pipeline 的开发历史，云端Pipeline的基本诉求，云端的流程带来哪些改变？隐性成本如何分析？等几个方面进行了精彩分享。以下为直播精选内容，更多直播精华，点击下图，加入中国影视视效制作者社群观看。

关于郭小傲：

北京天工异彩影视科技有限公司后期技术总监，10 年电影技术一线的深入实践，任职于多家业内后期公司，擅长从前期拍摄DIT、剪辑、调色、VFX、母版交付的全流程制作。参与了近百部电影、剧集的后期制作，在数据管理、全流程搭建开发、色彩管理、VFX 对接等方面有深度的理解。开发了大量独立软件、插件，Dayu 后期制作管理平台的核心作者之一。

--以下内容来自直播视频整理--

云端制作下的新流程，这个话题其实挺大，大家也知道疫情带来的各种影响，原来大家可能对上云还有一点犹豫或处于观望态度，现在这种热情被激发起来了，有可能是被逼的，也有可能是自己原来就想做，而这刚好是一个很好的时机。

但是，每当一个新事物出现的时候，有人说它好，也有人说它有问题，咱们今天就来看一看哪种流程更适合云端制作？或者说更冷静的看一下，如何利用云端本身很好的技术来造福影视行业？（以下均为个人的观点）

1、如何推动上云？

很多人都在喊我要上云，也有很人不想上云，这是一种矛盾的感觉。为什么会出现这种矛盾？经过一段时间分析，可能是因为大家的出发点不一样。我把它分为是两种不同的出发点：

第1种出发点来自公司高层的管理运营者，他们有上云的需求。从管理运营者的角度，虽然是影视行业，但在公司运营层面其实都是商业，所以运营者一定是希望提高效率，降低成本。如果效率提高，制作人员的时间可能会更空闲，而想扩大生产，就可以这些空闲的时间都利用起来。同时如果再次遇到类似危机，公司有更强的抵抗能力，能够更快的用一些应对方式来规避风险，这是管理运营者考虑的。

第2种出发点来自制作人员，他们对上云有几点需求。  首先，制作人员要的就是无痛迁移。即制作上云后，对目前的工作习惯没有太多的改变。包括电脑使用、鼠标操作等都像我以前操作一样。第二，更快的操作体验。制造人员有时候反对上云的原因，最基本的原因就是上云制作卡，但是为什么卡，应该要分析出很多具体的原因，认为只要在云端就是卡，这种角度就不客观。第三，更灵活的工作方式。如果上云了，那么工作方式就非常的灵活，你可以在任何时间任何地点工作，只要有网络。但要平衡工作和生活，避免无止境工作。第四，更明确的沟通反馈。在制作过程中，要避免因为一些沟通的延迟，或者不明确，导致最后时间压缩、来回反复反馈的低效。  

管理运营者的推动方式肯定是自上而下，他们一般能做出决定，公司要上云，或者是在哪个项目要上，那就必须要上，这是一种决策，一种战略，它很重要。但有时候，管理运营者看得过于全面，会遗漏一些非常小的细节。而制作人员相当于自下而上的推动，他们希望上云能对我的工作能带来更大的帮助，那么就会选择上云。这二者并不矛盾，是相辅相成的。

2、上云分哪些阶段及每个阶段的准备

第1个阶段：计算上云。因为云端大家第一反应就是有无限量的机器，这些机器可以提供无限量的计算力。影视后期行业，计算上云常见的就是渲染农场，本机的资源是永远不够满足这种大规模运算，必须把它放到云端上。

第二阶段，数据上云。其实从第一阶段到第二阶段是非常自然，在云端渲染的时候，素材得上云，这些素材就是数据。数据上云就是一个比较大的变化，如果我想节省上云传输的时间，比如有一些超高精度的模型，或者大量的材质上传时间非常长，7、8个小时，甚至1天。这种情况下，想节省这部分看似不必要的时间，可能会选择优先将这些数据搬到云端，而数据上云是一家公司实现真正上云的比较明确的分水岭。

第三阶段：制作上云。当计算和数据都上云后，核心制作自然都会上云了。自己家里就不太需要买电脑了，只需要一台显示器，一个鼠标键盘，或者是一些性能极低的上网机，它能将云端操作者的显示界面直接传递到你的显示器上。这个时候就和操作你本机一样，只是不知道电脑放在哪的。 

这三个阶段，从IT的角度来分析，是一个非常正常的流程。对于制作人员来说，上云对制作思维的改变分个人上云、流程上云、沟通上云三阶段。 

3、Pipeline 的开发历史

首先要明确两个概念：第一，环境决定了流程。流程没有好与坏，只有合适不合适。这个时候“合适”这个定义就要考虑到业务类型、公司规模，人员水平，市场环境等等诸多的因素。第二，流程≠流程。站在不同的人的身份和角度，对pipeline的理解可能会不一样。制片人可能会更在意的素材、外包、反馈等，而公司制作人员希望是自动导入素材、自动渲染，自动通知更新，快速输出等等。每个人对pipeline的理解不一样，导致了有的人说pipeline不好用，有的人说pipeline好用，这其实是他们心中对流程的定义不一样的理解。

有了上面两个明确之后再来了解整个pipeline的开发历史。最原始是独立开发，这种开发经常出现在需要TD但团队人又比较少，独立相对环节的公司。他们可能每一个人各种负责一个模块，比如说这个人比较会Nuke，这个人比较会写Maya，然后他们根据各自的需求和各自的习惯，把代码文件放到某一个他们自己就可以直接修改的地方。然后每个软件启动的时候，就会调取各个软件不同的代码，这样虽然看起来非常的相安无事，但也带来一些坏处：这种基于部门的独立开发，很有可能一个非常通用的工具会造成重复造轮子。写同一个功能的模块，会写的千奇百怪，风格各异。我们影视行业，并不太看重IT这块，导致有时技术开发是非常随性，每个人都是直接修改代码，间接产生bug，造成生产中断。然后开发的大多数是独立工具，每个人做自己的事情，没有统一的流程框架。最后，比较详细的文件夹层级名结构，会严重拖慢对于文件的IO读写速度。

有不少团队认识到这些问题后，就开始向互联网或者软件工程开发模式学习，即开发也是一个团队，大家使用Git这种代码管理控制的平台和工具，将代码统一进行管理，代码是在每个软件中进行读取，这个时候加入数据库，数据库可以跨维度的进行多维搜索，速度非常快。

团队开发模式是目前的主流方式，但也会有一些弊端：

• 采用本地部署，使用直接数据库时，会造成一些安全问题，同时权限管理非常复杂。
• 部署的这些代码只能在本地使用，无法跨地域协同，对于遍布多个地区的公司，需要部署多遍代码。
• 客户端需要加载大量的库，启动时间长。虽然有很多技巧能够让客户端加载库的时间变快，可是一旦修改代码后，已经开启过的软件要全部重启，代码才能生效，如果过程中出现bug，追查和修复Bug，也会浪费很多时间。
• 随着大家对版权意识的增强，除了传统意义上的镜头、数字资产这些版权外，影视公司也开始越来越在意代码、工具、插件、算法等这一类的版权。大家写都是脚本级代码，而脚本及代码的安全性，比编译性或别的方式要差一个等级。
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4、云端Pipeline的基本诉求

• 能够调用无限的资源，无论是存储空间、计算，还是各式各样的东西，我都希望它是带引号的无限。
• 沟通更加高效。
• 可以根据项目进行灵活的调整。
• 减少宕机。
• 异地协同，这一个很强的双刃剑，用的好，那就是真的是非常的厉害，用的不好飞弹，不会让你变得更快，反而会成为拖累后腿的东西。
• 人工智能，将各种机器学习深度学习东西纳入到影视行业，在一定程度上改变也是行业传统的制作模式。
• 权限的管理一定变得更加重要。因为影视行业的安全级别，尤其是网络攻防的安全级别，说实说都不是非常高。
• 开发框架，一个好的开发框架在初期、中期和开发后期，都能使开发的速度和效率，以及代码的延续性有一个非常大的提高。
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天工用的制作版本管理系统是Dayu，之前是1.0版本，已经带来非常多的优势。天工现在正在努力将pipeline按照更加云端的方式去切换到2.0版本，也是为了解决以前1.0的时候造成的一些问题。比如如何做到真正的异地协同？如何能够实现部署跟升级过程控制在秒级到分钟？如何实现多终端直接使用？如何去做大量的数据统计等？

5、云端的流程带来哪些改变？

数据库

大部分人会使用SOL直接连数据库，这个方式的弊端上面提到过。或者有的人基于ORM的开发方式，Dayu1.0就是这个方式，这个方式本质上也是直连数据库。如果切换到云端，常用的方式有RESTful API和GraphQL。

数据库的架构大概会改成这个样子（如图）

所有的工具都不会绕开系统自己操作（比方说自己去访问硬盘，自己去写文件），他们所有要干的事情都要经过一台核心服务器去进行请求，这台数据库选择PostgreSQL和Redis进行数据保存，记录所有的版本信息。简单分布式任务会使用RabbitMQ，开Docker的方式进行快速分布式运算。

到底要不要Pipeline？

这需要决策者进行很多平衡和选择。

• 最重要的是框架的先进性，还是使用者的学习成本？
• Pipeline是更倾向于服务制作内容，还是更倾向于服务内容管理？内容制作可能更偏向于的是制作人员，内容管理就比较偏向制片或者公司运营者或项目经理等；
• 选择简单的+瀑布式的模式，即只有上下游，不太存在上下游的复用，还是灵活+交叉的模式？大家都开始变得更加灵活，并且无论什么样的资产都是复用的；
• 这也是Dayu中一个比较重要的特点，即每一个资产都是拆得非常碎，然后通过各种环节之间的来回拼接，然后互相复用。交叉使用的时候，要求的所有的规范都相对严格，不然可能会造成更大的问题；
• 公司是比较推崇于流程规范主导性的制作，还是制作工具的主导制作？
• 公司是全部的本地集中制作，还是说有可能存在一些异地协同？这些异地协同既有可能是本公司的子公司、分公司，也有可能是大量外包的小型公司。

这些权衡很重要，不仅仅是开发人员需要考量，也需要公司的高层运营管理者们能够先想好倾向于使用哪一种模式，最后决定是否需要使用Pipeline。

6、隐性成本如何分析？

大家都想提高效率，如何提高效率的前提是需要知道，造成效率低的点在哪？这样才能对症下药，从而提高效率。比如外包管理，这是一个行业大发展之后势必产生的合作关系。比较早以前，大家会用硬盘寄送制作内容，网络好一点以后，可能会使用Aspera，这两种模式会带来一个现象，就是制片人催制作公司，制作公司催外包公司，到最后很着急快没时间的时候，外包公司反馈了，但是没时间检查，这就可能在制作上存在一些能解决或者不能解决的问题，最后这些问题变成要么是上游公司内部买单，要么返工，两个结果，既会带来时间的浪费也会带来资金浪费，而且数额通常不会太低。

所以我们现在在制定一个各家公司的上传器，目前是初级阶段。会有以下几个功能：1、命名规范检查；2、文件格式、详细信息检查；3、根据检查状态实时进行通知推送，形成了一个高速的状态。

数据收集、分析，还有预测的重要性。

不同于招了多少人、每个人工资多少、电脑买了几台、存储用了多少这些账面上能算清的成本，在制作过程中，到底浪费了多少时间，这是一个非常隐性的，账面上分析不出来的成本，而每个公司的隐性成本还有很多。在制作中产生数据进行收集，之后进行分析，可以有效让一家公司发现哪些是真正浪费钱的地方，从而不仅能让制作效率提高，也能降低开销。

当老板问到机器不够用，需要增加多少机器的时候，普通的TD或者IT可能就会拍脑门的随意提出一个数字，好一点的TD会去查看农场数据或看看机器CPU 算力，根据这些情况提出需求，更好的TD会进行一系列的数学计算，分析各类数据后，这些计算结果有时候会验证你的判断，而有的时候会通过非常准确的方式给你一个反直觉的结果，既揭示一直以为的一个误区。

数据收集需要IT人员和制片人员一同进行，特别是对于体量大的公司或项目。IT人员主要收集CPU利用率、内存利用率、网络利用率、存储使用量等数据，制片人员则需要收集任务数量、版本信息、难度信息、反馈速度、资产依赖度及外包情况。

有些公司为什么一直忽略或者算不出来隐性成本，很大程度上是因为信息收集有很大的缺失。

当这些数据都有收集，之后做各式各样的分析，用分析结果结合一些数据模型做一些预测，这个预测一定会根据现实情况再做二次调整。然后得到的数据会再分析，这是一个正向的循环， 能帮助公司节省很多资源，或者获得更好的制作体验。

追求云端效率的极致

到了云端，大家对互联网的利用越来越多，云端的东西其实是一枚省钱的行当，免去了一些固定资产如电脑存储之类的开销， 改成了租用的模式，用一秒钟花一秒钟的钱。但如果此刻因为效率低下，多花了很多时间， 那么成本也会同步上升很多，所以就要追求云端效率的极致：

• 电脑不用自动就会停；
• 根据镜头难度，自动分配对应性能的制作机型；
• 农场会根据当前的任务数量、难度、周期等各种数据自动调配机型、数量、优先级；
• 根据资产依赖关系，老旧版本会自动判断，然后转入archive存储，甚至最后删除；
• 系统升级的下线时间几乎为0；
• 外包制作进度自动通知；
• 更加严苛的QC机制，防止错误素材污染整个制作系统。

7、未来云端制作对于Pipeline TD的要求

• 更多的了解IT、互联网、软件工程（DevOp）；
• 使用开源软件或者是自研系统框架，减少软件版权费的成本；
• 非制作类的数据收集，并进行整理分析，根据数据分析结果对症下药；
• 对DI、剪辑、On-set有更全面的了解。

更多思考：

1、上云好像更贵？

2、无限的资源真的是好事？

3、成为云上工作者更自由？

4、是不是等到5G来了再上云就容易了？

郭小傲老师对以上问题有更多思考，欢迎点击阅读原文加入中国影视视效制作者社群观看直播完整回放。

本文完

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