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# Esegui un processo demone in background dall'ambiente di coda
<a name="run-a-background-daemon-process"></a>

 In molti casi d'uso del rendering, il caricamento dei dati dell'applicazione e della scena può richiedere molto tempo. Se un job li ricarica per ogni frame, impiegherà la maggior parte del tempo a sovraccaricare. Spesso è possibile caricare l'applicazione una sola volta come processo demone in background, fare in modo che carichi i dati della scena e quindi inviarle i comandi tramite la comunicazione tra processi (IPC) per eseguire i rendering. 

 Molte delle integrazioni open source di Deadline Cloud utilizzano questo modello. Il progetto Open Job Description fornisce una [libreria di runtime di adattatori](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-adaptor-runtime-for-python) con modelli IPC robusti su tutti i sistemi operativi supportati. 

 Per dimostrare questo modello, esiste un [pacchetto di job di esempio autonomo](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml) che utilizza Python e codice bash per implementare un demone in background e l'IPC per le attività per comunicare con esso. Il demone è implementato in Python e ascolta un segnale POSIX SIGUSR1 per sapere quando elaborare un'attività. I dettagli dell'attività vengono passati al demone in un file JSON specifico e i risultati dell'esecuzione dell'operazione vengono restituiti come un altro file JSON. 

## Prerequisiti
<a name="daemon-prerequisites"></a>

 Esegui i passaggi seguenti per eseguire il [pacchetto di job di esempio con un processo daemon](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml) dal repository github degli esempi di Deadline Cloud. 

1.  [Se non disponi di una farm Deadline Cloud con una coda e una flotta Linux associata, segui l'esperienza di onboarding guidata nella console Deadline Cloud per crearne una con le impostazioni predefinite.](https://console.aws.amazon.com/deadlinecloud/home) 

1.  Se non disponi della CLI di Deadline Cloud e del monitor Deadline Cloud sulla tua workstation, segui i passaggi [in Configurare i mittenti di Deadline Cloud](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/submitter.html) dalla guida per l'utente. 

1.  [Utilizzalo per clonare l'archivio di esempi `git` di Deadline Cloud. GitHub](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples) 

   ```
   git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples.git
    Cloning into 'deadline-cloud-samples'...
    ...
   cd deadline-cloud-samples/job_bundles
   ```

## Esegui l'esempio del demone
<a name="daemon-run-sample"></a>

1.  Utilizza la CLI di Deadline Cloud per inviare `job_env_daemon_process` il campione.

   ```
    git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples.git
   Cloning into 'deadline-cloud-samples'...
    ...
   cd deadline-cloud-samples/job_bundles
   ```

1.  Nell'applicazione di monitoraggio Deadline Cloud, vedrai il nuovo lavoro e potrai monitorarne l'avanzamento. Una volta che il Linux parco macchine associato alla coda ha un lavoratore disponibile per eseguire l'operazione, questa viene completata in circa un minuto. Con una delle attività selezionate, scegli l'opzione **Visualizza registri** nel menu in alto a destra del pannello delle attività. 

    Sulla destra ci sono due azioni di sessione, **Launch DaemonProcess** e **Task run**. Il visualizzatore di log al centro della finestra corrisponde all'azione della sessione selezionata sulla destra. 

    Seleziona l'opzione **Visualizza i registri per tutte le attività**. La sequenza temporale mostra il resto delle attività eseguite come parte della sessione e l'`Shut down DaemonProcess`azione uscita dall'ambiente. 

## Visualizza i registri dei demoni
<a name="daemon-view-logs"></a>

1. In questa sezione si utilizza il monitor Deadline Cloud per confrontare le azioni della sessione con il punto in cui sono definite nel modello di lavoro. Continua dalla sezione precedente. 

    Apri il file [job\_env\_daemon\_process/template.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml) in un editor di testo. Confrontate le azioni della sessione con quelle definite nel modello di lavoro. 

1.  Seleziona l'azione della `Launch DaemonProcess` sessione nel monitor di Deadline Cloud. Vedrai l'output del registro come segue.

   ```
    2024/07/17 16:27:20-07:00
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ==============================================
    2024/07/17 16:27:20-07:00 --------- Entering Environment: DaemonProcess
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ==============================================
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Phase: Setup
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Writing embedded files for Environment to disk.
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.Enter -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/enter-daemon-process-env.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.Exit -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/exit-daemon-process-env.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.DaemonScript -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-script.py
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.DaemonHelperFunctions -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: Enter -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/enter-daemon-process-env.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: Exit -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/exit-daemon-process-env.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: DaemonScript -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-script.py
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: DaemonHelperFunctions -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Phase: Running action
    2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Running command sudo -u job-user -i setsid -w /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/tmp_u8slys3.sh
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Command started as pid: 2187
    2024/07/17 16:27:20-07:00 Output:
    2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_LOG=/sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/daemon.log
    2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_PID=2223
    2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT=/sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
   ```

    Le seguenti righe del modello di lavoro hanno specificato questa azione.

   ```
      stepEnvironments:
      - name: DaemonProcess
        description: Runs a daemon process for the step's tasks to share.
        script:
          actions:
            onEnter:
              command: bash
              args:
              - "{{Env.File.Enter}}"
            onExit:
              command: bash
              args:
              - "{{Env.File.Exit}}"
          embeddedFiles:
          - name: Enter
            filename: enter-daemon-process-env.sh
            type: TEXT
            data: |
              #!/bin/env bash
              set -euo pipefail
   
              DAEMON_LOG='{{Session.WorkingDirectory}}/daemon.log'
              echo "openjd_env: DAEMON_LOG=$DAEMON_LOG"
              nohup python {{Env.File.DaemonScript}} > $DAEMON_LOG 2>&1 &
              echo "openjd_env: DAEMON_PID=$!"
              echo "openjd_env: DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT={{Env.File.DaemonHelperFunctions}}"
   
              echo 0 > 'daemon_log_cursor.txt'
        ...
   ```

1.  Seleziona una delle azioni Task run: N session nel monitor Deadline Cloud. Vedrai l'output del registro come segue.

   ```
   2024/07/17 16:27:22-07:00
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ==============================================
    2024/07/17 16:27:22-07:00 --------- Running Task
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ==============================================
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Parameter values:
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Frame(INT) = 2
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Phase: Setup
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Writing embedded files for Task to disk.
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Mapping: Task.File.Run -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/run-task.sh
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Wrote: Run -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/run-task.sh
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Phase: Running action
    2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Running command sudo -u job-user -i setsid -w /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/tmpv4obfkhn.sh
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Command started as pid: 2301
    2024/07/17 16:27:22-07:00 Output:
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Daemon PID is 2223
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Daemon log file is /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/daemon.log
    2024/07/17 16:27:23-07:00
    2024/07/17 16:27:23-07:00 === Previous output from daemon
    2024/07/17 16:27:23-07:00 ===
    2024/07/17 16:27:23-07:00
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Sending command to daemon
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Received task result:
    2024/07/17 16:27:23-07:00 {
    2024/07/17 16:27:23-07:00   "result": "SUCCESS",
    2024/07/17 16:27:23-07:00   "processedTaskCount": 1,
    2024/07/17 16:27:23-07:00   "randomValue": 0.2578537967668988,
    2024/07/17 16:27:23-07:00   "failureRate": 0.1
    2024/07/17 16:27:23-07:00 }
    2024/07/17 16:27:23-07:00
    2024/07/17 16:27:23-07:00 === Daemon log from running the task
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Loading the task details file
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Received task details:
    2024/07/17 16:27:23-07:00 {
    2024/07/17 16:27:23-07:00  "pid": 2329,
    2024/07/17 16:27:23-07:00  "frame": 2
    2024/07/17 16:27:23-07:00 }
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Processing frame number 2
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Writing result
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Waiting until a USR1 signal is sent...
    2024/07/17 16:27:23-07:00 ===
    2024/07/17 16:27:23-07:00
    2024/07/17 16:27:23-07:00 ----------------------------------------------
    2024/07/17 16:27:23-07:00 Uploading output files to Job Attachments
    2024/07/17 16:27:23-07:00 ----------------------------------------------
   ```

    Le seguenti righe del modello di lavoro sono ciò che specifica questa azione. ```passi: 

   ```
    steps:
    - name: EnvWithDaemonProcess
      parameterSpace:
        taskParameterDefinitions:
        - name: Frame
          type: INT
          range: "{{Param.Frames}}"
   
      stepEnvironments:
        ...
   
      script:
        actions:
          onRun:
            timeout: 60
            command: bash
            args:
            - '{{Task.File.Run}}'
        embeddedFiles:
        - name: Run
          filename: run-task.sh
          type: TEXT
          data: |
            # This bash script sends a task to the background daemon process,
            # then waits for it to respond with the output result.
   
            set -euo pipefail
   
            source "$DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT"
   
            echo "Daemon PID is $DAEMON_PID"
            echo "Daemon log file is $DAEMON_LOG"
   
            print_daemon_log "Previous output from daemon"
   
            send_task_to_daemon "{\"pid\": $$, \"frame\": {{Task.Param.Frame}} }"
            wait_for_daemon_task_result
   
            echo Received task result:
            echo "$TASK_RESULT" | jq .
   
            print_daemon_log "Daemon log from running the task"
   
      hostRequirements:
        attributes:
        - name: attr.worker.os.family
          anyOf:
          - linux
   ```