Desplegando tus apps Kit de Omniverse a escala

Overview

NVIDIA Omniverse Kit App Streaming está diseñado para reducir la fricción de instalación al transmitir aplicaciones basadas en Kit directamente a un navegador. La ejecución y el streaming del lado del servidor se realizan en GPUs RTX de NVIDIA, posibilitando una interacción de baja latencia con cargas de trabajo de gemelos digitales y simulación. Los usuarios acceden a las apps a través de un navegador Chromium o un cliente web, sin necesidad de hardware local potente. La arquitectura de streaming admite implementaciones en la nube y en local, y expone un modelo Kubernetes-native para entrega escalable. Omniverse Kit App Streaming es un conjunto de API y extensiones Kit que transmiten aplicaciones industriales basadas en OpenUSD desarrolladas con el Kit SDK. Este enfoque permite streaming para clientes donde sea, de forma segura y a gran escala, con GPUs bajo demanda de proveedores como Azure, AWS o clústeres en local. Se mencionan GPUs RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition como parte del pool del servidor para cargas de trabajo exigentes.

Key features

Acceso mediante navegador al streaming de apps Kit con señalización WebRTC y extensiones centrales
Ejecución en servidor con GPUs NVIDIA RTX para visualización y simulación exigentes
Opciones de implementación flexibles: local, nube y caminos gestionados
Arquitectura de streaming nativa de Kubernetes con microservicios contenedorizados
Kit App Template con visor web integrado y soporte de streaming
Flujos de trabajo automatizados de construcción, prueba, empaquetado e implementación alineados con el template
Script de empaquetado en contenedor que genera una imagen Docker lista para desplegar
Integración con NVIDIA NGC Private Registry para distribución de imágenes
Despliegue declarativo usando herramientas de Kubernetes y Helm
Azure Marketplace con template de solución preconfigurado para inicio rápido
Ruta completamente gestionada vía NVIDIA Omniverse en DGX Cloud
Casos reales como Siemens Teamcenter Digital Reality Viewer, Sight Machine Operator Agent y Hexagon HxDR Reality Cloud Studio
Referencias y guías oficiales de despliegue para instrucciones actualizadas

Common use cases

Proporcionar visualizaciones 3D inmersivas a través del navegador y simulaciones industriales sin necesidad de software local
Escalar flujos de trabajo de IA industrial con streaming de GPU bajo demanda en áreas como arquitectura, ingeniería y manufactura
Disponer de una plataforma de streaming centralizada en la nube o local, con visualización de alta fidelidad desde laptops comunes
Desplegar apps de streaming mediante templates listos para usar o a través de Azure Marketplace para acelerar el valor
Ejecutar workloads de streaming en un clúster de GPUs central, facilitando la colaboración y la retroalimentación en tiempo real
Usar DGX Cloud para simplificar aprovisionamiento, escalado y mantenimiento de recursos GPU mientras se enfoca en el desarrollo de aplicaciones

Setup & installation

Nota: el material fuente enfatiza flujos de trabajo, templates y despliegue con Helm, pero no proporciona comandos exactos. A continuación se describen las etapas y puntos de referencia. Para comandos exactos, consulte el repositorio Kit App Template y guías oficiales de despliegue.

Explorar la documentación y el Kit App Template

Revisar la documentación de Omniverse Kit App Streaming para entender los microservicios contenedorizados y cómo trabajan juntos en una experiencia Kubernetes-native.
Utilizar el Kit App Template con el visor web integrado, que incluye componentes de streaming como señalización WebRTC, mensajería y extensiones centrales. Al generar una nueva app, habilitar una capa de streaming como omni_default_streaming para asegurar la inclusión de los servicios requeridos.

Construir, probar y validar localmente o en un sandbox

Construir tu aplicación Kit usando el flujo de trabajo del template.
Validar la funcionalidad y el rendimiento en un entorno de prueba, que puede ser local o en la nube con GPU. Consulta la documentación de pruebas de Kit App para detalles.

Contenerizar la aplicación

Tras la construcción y prueba, contenerizar tu aplicación usando el script de empaquetado integrado en una estación Linux. El script genera una imagen Docker lista para despliegue, incluyendo dependencias y extensiones de streaming. Subir la imagen a un registro accesible desde tu entorno de despliegue (por ejemplo, el NVIDIA NGC Private Registry).

Desplegar en un clúster Kubernetes

Desplegar los servicios centrales de Omniverse Kit App Streaming usando los charts oficiales de Helm de NVIDIA en un clúster Kubernetes con GPUs.
Registrar tu imagen de contenedor ante tu instancia de Omniverse Kit App Streaming usando herramientas nativas de Kubernetes para controlar lanzamiento, escalado y gestión.

Caminos de despliegue opcionales

Azure Marketplace: usa el template de solución preconfigurado para provisionar infraestructura y servicios automáticamente, luego sube tu aplicación contenerizada.
DGX Cloud: utiliza el camino totalmente gestionado donde NVIDIA se encarga del aprovisionamiento, escalado y mantenimiento de recursos GPU.

Referencias y preparación para producción

Consulta guías oficiales de despliegue y vistas arquitectónicas para instrucciones detalladas y mejores prácticas. Revisa despliegues reales como Siemens Teamcenter Digital Reality Viewer y Sight Machine Operator Agent.

Nota: El material de origen recomienda seguir instrucciones actualizadas en el repositorio de templates y guías oficiales de despliegue. Los comandos exactos y valores de Helm pueden variar con el tiempo.

Quick start (ejemplo mínimo ejecutable)

El material no proporciona un script mínimo ejecutable único. Un ejemplo mínimo depende del flujo Kit App Template, del script de empaquetado y de un manifiesto de despliegue Kubernetes gestionado por Helm. Dada la ausencia de comandos explícitos en la extracción, no se ofrece un ejemplo mínimo aquí. Consulte el repositorio oficial del template y guías de despliegue para un inicio concreto.

Pros and cons

Pros
Acceso desde el navegador elimina la necesidad de hardware GPU local de alto rendimiento
Opciones de despliegue flexibles entre local, nube y caminos gestionados
Streaming nativo de Kubernetes con microservicios contenedorizados que facilita la escalabilidad
Viewer basado en template con señalización WebRTC simplifica la integración
Azure Marketplace y DGX Cloud ofrecen puesta en marcha rápida con infraestructura gestionada
Casos de uso reales demuestran la viabilidad en producción
Contras
Despliegues auto gestionados requieren control sobre los servicios centrales de streaming y operación
Los comandos exactos y configuraciones pueden cambiar; es necesario seguir guías oficiales y templates
La configuración inicial involucra múltiples componentes (containers, Helm, registries, GPUs), lo que puede aumentar la complejidad

Alternatives (comparación breve)

| Ruta | Características principales | Desventajas |---|---|---| | Kubernetes autogestionado (local o cloud) con Helm | Control total sobre servicios de streaming | Mayor complejidad operativa; gestión de Helm, CRDs y seguridad |Azure Marketplace template preconfigurado | Infraestructura central ya provisionada | Potenciales limitaciones de personalización y términos del proveedor |DGX Cloud gestionado | NVIDIA gestiona aprovisionamiento, escalado y GPUs | Menos control sobre infraestructura; dependencia de DGX Cloud |Casos de implementación (Siemens, Sight Machine, Hexagon) | Casos reales que ilustran una cadena completa | Personalización depende de la organización; ejemplos muestran posibilidades, no solución única |

Pricing or License

Los detalles de precios o licencias no están explícitamente proporcionados en la fuente. El contenido describe arquitecturas, rutas de despliegue y templates, pero no incluye una tabla de precios o términos de licencia. Consulte Azure Marketplace, los precios de DGX Cloud y los términos de licencia de NVIDIA en guías referenciadas para información actualizada.