Category: Enduser and Desktop

Enduser, Desktop & 3D

使用 AWS 托管的 Managed Directory 作为目录服务开通 Workspaces 云桌面

在4-5年前就编写过Workspaces服务开通并且是使用AD Connector与企业现有Active Directory对接的文章。由于界面升级变化，操作体验上和过去的博客文章有所差别了。所以这里新写一篇如何使用 AWS 托管的 Managed Directory 作为目录服务开通 Workspaces 云桌面的文章供参考。

一、背景

Amazon Workspaces是托管的云上桌面服务，专有的Workspaces客户端支持Windows、Mac、Linux和网页等多种形态的设备登录到云桌面，通过PCoverIP或者专有的WSP协议提供流畅的画面显示能力。

Workspaces的每个云桌面都是微软域环境，用户管理、Profile漫游等策略下发都通过域控制器进行，因此所有桌面都是域成员。Workspaces服务支持用户自建域也就是自己的Domain Controller，可通过名为AD Connector的服务进行连接；Workspaces也支持使用AWS云上托管的Managed Directory服务，可无需搭建域控制器，实现几乎开箱即用的体验。

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使用NICE DCV管理带有GPU的Ubuntu桌面

注：半年前写的，之前忘记发布，这次更新上来

一、背景

1、NICE DCV简介

NICE DCV是一个高性能的远程显示管理协议，允许用户安全的将云上远程桌面和应用以流式方式通过网络传输到客户端。在Amazon EC2上安装NICE DCV，客户可以运行支持GPU的图形应用程序或HPC程序，替代昂贵的图形工作站。NICE DCV流式传输协议也被用在多个服务，包括Amazon Appstream 2.0，AWS Nimble Studio，以及AWS RoboMaker。

NICE DCV可以使用单机模式从客户端直接连接到EC2；也可以使用NICE DCV Connection Gateway，NICE DCV Session Session Manager Broker和NICE DCV Session Manager Agent进行多机会话管理。本文描述使用NICE DCV直接连接到EC2单机模式部署。

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Workspaces设备驱动器“Teradici Client Render XPS”设备驱动错误的修复

AWS Workspaces使用的视频传输协议是Teradici的PCoverIP技术，这是一个商用级别的远程控制协议，VMware的View桌面虚拟化采用的也是这个协议。这个协议比RDP速度快，支持视频、音频，支持3D加速。

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搭建对接私有环境AD的WorkSpaces桌面服务

本文介绍了如何搭建一个与现有AD对接集成的Workspaces并具备网络访问限制能力的实验环境。其中操作交互较多时间较长，建议预先了解VPC、Subnet、路由表、CloudFormation、Windows Server与微软Active Directory的基础知识，分步实验。

一、背景

Workspaces是AWS在2019底在中国区域最新发布的云桌面服务。Workspaces是基于PCoIP远程协议的高质量的企业级云桌面服务，具备面向企业客户的一系列特性，支持域对接、策略管理、桌面保护、复杂的VPC网络对接等。

体验WorkSpaces非常简单，开通此服务的前置条件是需要AD服务；可以使用AWS托管的Director服务，同时也可以复用企业在自己的IDC或者其他云上部署的AD环境。我们接下来的POC演示部分包含搭建AD环境，并用WorkSpaces和此AD环境进行对接。

本文档描写了如何搭建这样一个实验环境，基于AWS宁夏区域已经上线的Workspaces功能进行撰写。其中AD域将放在AWS北京区域模拟用户私有数据中心场景。

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为EC2 G3机型的GPU实例安装Windows下3D驱动

注意：本篇编写于2019年，当时云端GPU机型较少，目前在针对3D设计、3D游戏、仿真等场景的最佳机型为G5，或者也可选上一代G4机型。在远程管理协议的选择上，推荐使用NICE DCV替代之前普遍使用的RDP和VNC。Windows场景可参考这篇，Linux场景可参考这篇。

一、背景

GPU实例的用法分成两种，一种是偏向桌面图形的加速和渲染的，AWS提供了G3、G4系列，配合M60等图形加速卡；一种是偏向机器学习的训练、推理等场景，AWS提供了P2、P3系列，配合V100加速卡。

如果是机器学习场景，请使用AMI镜像中的deep learning镜像，Windows和Linux版本都可以。镜像会预装好多个机器学习框架，做到开箱即用。在创建实例的时候，可以选择输入关键字来搜索镜像。如下截图。

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