Autodesk on AWS
Autodesk 的使命是讓每個人，隨時隨地都能打造應對各種規模挑戰的解決方案。該公司為各種設計與製造產業製做軟體，包括建築、建造、工程、製造以及媒體與娛樂。為了更好地支援全球超過 1 億客戶，Autodesk 採用混合雲端方法將工作負載從其內部部署資料中心遷移至 Amazon Web Services (AWS)。因此，Autodesk 提高了可靠性、可擴展性、安全性，同時節省了 90% 的資料處理成本。從手動流程中解放出來後，Autodesk 的資料科學家現在可以專注於進一步創新，在 AWS 上使用大數據、機器學習和無伺服器解決方案。
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機器學習
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AWS 雲端中孕育
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持續創新
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業務轉型
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資料解決方案
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架構
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遷移
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機器學習
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2024 年
AWS re:Invent – Autodesk
做為Swami Sivasubramanian 博士主題演講的一部分，Autodesk 執行副總裁兼技術長 Raji Arasu 分享他們如何善用 Amazon SageMaker 徹底革新 3D 設計。Autodesk 客戶在面臨前所未有的需求和中斷時，他們有機會使用 3D 生成式 AI 來解決多維問題。
2023 年Autodesk 使用 AWS 改善了可觀測性並提供個人化使用者體驗
Autodesk 資料科學團隊首席工程師 Yathaarth Bhansali 分享了 Autodesk 如何建置一個以近乎即時的方式建模和回應使用者行為資料的平台，以改善可觀測性，並藉助 AWS 服務 (包括 Amazon Kinesis 和 Amazon SageMaker) 為其客戶提供動態的個人化體驗。
2022Autodesk 使用 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 快速擴展軟體洞察
Autodesk 利用機器學習來交付個人化提示，以改善其電腦輔助設計程式 AutoCAD 的使用者體驗。藉助 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR，Autodesk 能夠產生更多洞察，並且能更有效地利用領域專家資源。
2020 年AWS Machine Learning 讓 Autodesk 客戶能夠實現最佳化的設計
Autodesk 使用建置於 Amazon SageMaker 之上的機器學習模型，來協助設計人員組織和整理數千種生成設計選項。奧地利的設計工作室 Edera Safety 運用 Autodesk 的生成設計流程製作出更好、更有效率的脊椎護具。
2020 年Autodesk 在 AWS 上開發機器學習模型，以在支援團隊與技術團隊之間傳送案例
Autodesk 使用了 Amazon SageMaker 來建置機器學習技能模型，而不是建置典型的分類模型，因為機器學習技能模型的設計可讓其選擇正確的團隊來負責支援使用者。與此相反地，許多模型則是會嘗試預測案例主題，再從該主題傳送。
2020 年機器學習幫助 Autodesk 客戶更快地聯繫到專家
Autodesk 選擇了 AWS 解決方案來為稱為 Community Match 的新一代論壇建置和快速部署機器學習模型。該模型會比對論壇成員的專業知識與論壇上張貼的問題，其概念是鼓勵身為特定主題專家的論壇成員分享他們所熟知的 Autodesk 解決方案知識。
2019 年使用 PyTorch 的深度學習應用程式，主角是 Autodesk
透過 Amazon SageMaker 對於 PyTorch 的支援，客戶可受益於彈性的深度學習架構與全受管的機器學習解決方案，而能夠順暢地從研究原型製作轉移到生產部署。PyTorch 團隊在 re:Invent 2019 宣佈推出其最新發行的功能和程式庫，Autodesk 則分享了他們根據自然語言處理的使用經驗所歸納出的最佳實務。
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AWS 雲端中孕育
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2023 年
Autodesk 使用 Amazon Elastic Container Service (ECS) 將啟動效能提高 50%
了解 Autodesk 如何使用 Amazon ECS 和 AWS Fargate 提高長期執行的水力建模模擬的效能。
2023 年將 AWS Lambda 與 Autodesk 搭配使用來提供近乎即時的洞察
探索 Autodesk 如何建置 Autodesk Forma (之前稱為 Spacemaker)，此服務提供概念設計功能、預測分析和自動化功能，可協助使用者使用 AWS Lambda 在設計和規劃程序的最早階段做出明智的決策。
2023 年附屬於 Autodesk 的公司 Innovyze 使用 AWS Managed Services 和 AWS IoT 將開發時間縮短了 60%
了解附屬於 Autodesk 的公司 Innovyze 如何使用 AWS 將開發時間從幾年縮短到幾個月，將部署時間從幾個月縮短到幾天。
2019 年Amazon EC2 Spot 執行個體幫助 Autodesk 花小錢就完成更大的擴展
Autodesk 所製作的設計軟體需要龐大的運算容量才能呈現設計圖。對於 Autodesk 來說，Rendering-as-a-Service (RaaS) 工作負載是他們最大的單一支出項目。該公司現在依靠 Amazon EC2 Spot 執行個體來大幅節省其 RaaS 功能的成本。
2017 年Autodesk 在 AWS 上實現無伺服器化，使帳戶建立時間縮短 99%
Autodesk 使用無伺服器架構建置解決方案，以有效降低基礎設施管理所需的時間和成本。透過該解決方案，Autodesk 開發人員現在可提交線上表單申請新的帳戶，而 API 會觸發帳戶建立程序。此解決方案 (亦支援透過帳號、電子郵件地址或 IP 位址查詢帳戶) 從開發到推出僅花費一個月便已完成。
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持續創新
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2023 年
Autodesk Fusion 交付採用 AWS 技術的生成式設計功能
Autodesk 利用可擴展的運算能力，將 Autodesk Fusion 中的生成式設計功能推向市場，讓客戶能夠根據指定的限制自動產生數百個設計選項並加速創新。透過結合 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 與 AWS Batch，Autodesk 建立了強大的雲端基礎設施，能夠進行高速平行處理，以促進生成式設計的密集型運算和資料集分析。
2022冒險但不魯莽
在這段 AWS 領導者訪談影片中，Autodesk 的架構、工程和施工設計解決方案執行副總裁 Amy Bunszel 深入探討了 Autodesk 取得的成功，以及他們如何在不魯莽的情況下勇於冒險。這種方法在工作場所營造了一種實驗文化，推動他們解決複雜的問題，因為他們建立了合適的團隊來進行大規模擴展。
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業務轉型
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2018 年
AWS Support 幫助 Autodesk 專注在核心業務上
AWS Support 幫助 Autodesk 專注在核心業務上，而不是浪費寶貴的時間擔心要如何架構基礎的 AWS 服務。Autodesk 將 AWS Support 視為其虛擬基礎設施的支援團隊，彷彿 AWS Support 就是 Autodesk 內的其他部門或團體。之所以如此，是因為 Autodesk 知道，他們不必事先通知就能與 AWS Support 取得聯繫，並獲得所需的支援強度。
2018 年Autodesk 使用 Amazon WorkSpaces 在幾天內建立了數百個虛擬桌面
Autodesk 沒有租用實體硬體，而是使用 Amazon WorkSpaces 在極簡型電腦上託管虛擬工作站，藉此提升設定效率並降低碳排放量。Autodesk 使用 AWS 在其 Autodesk University 活動中設定和部署 450 個工作站，省下了將近一週的時間和數千美元。
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資料解決方案
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2024 年
Autodesk 使用 Amazon DynamoDB 帶來檔案外的世界
了解 Autodesk 如何使用 Amazon DynamoDB，協助 AEC 產業透過可存取的資料實現更好的業務成果。
2023 年Autodesk 使用 Amazon EMR 建置可靠、經濟高效的大數據分析
了解 Autodesk 如何將 3D 設計、工程和娛樂軟體公司遷移至 Amazon EMR，並在節省成本的同時改善效能和可靠性。
2022建立以資料為中心的安全平台
Autodesk 基礎設施安全資深總監 Anmol Misra 討論了 Autodesk 如何建置以資料為中心的安全平台，此平台透過利用 AWS 服務 (包括 AWS Lambda 和 Amazon S3) 近乎即時地收集、集中、處理和回應組態變更。
2020 年Autodesk 透過使用 AWS 減少了 90% 的大數據處理成本
Autodesk Data Platform (ADP) 會收集和處理產品使用資料，為 Autodesk 的營運團隊提供產品分析平台。藉由將 ADP 從 Spark 架構的處理系統遷移至 AWS Lambda，Autodesk 每年省下 90% 的資料處理成本。現在，Autodesk 能夠近乎即時地處理資料，提供及時的分析讓企業使用者利用，以改善產品和獲得其他商機。
2020 年Database Freedom 讓 Autodesk 能夠利用 Amazon Aurora 來將舊式商業資料庫現代化
為了讓客戶能夠在專案的整個生命週期內，更快、更有效且更持續地工作，Autodesk 必須重新定義其基礎設施，以便支援增長速度飛快的複雜資料。不妨了解 Autodesk 所使用的五步驟架構。
2019 年AWS 上的資料準備功能實現了 Autodesk 客戶分析
開發客戶財務指標的全方位檢視能夠讓組織做出積極的決策，而不是被動追隨客戶團隊的策略。不過，客戶資料通常存放在不同的來源，需要費一番功夫對應 ID、客戶名稱和其他欄位才能把各項指標結合起來。Autodesk 利用 AWS 上的 Trifacta 來建立簡化的資料管道流程，以自動交付全面性的客戶分析結果。
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架構
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2020 年
Autodesk 運用 Amazon SageMaker Debugger 將 Fusion 360 中的視覺相似性搜尋模型最佳化
Autodesk 快速地設計、訓練和偵錯視覺相似性機器學習模型。透過 SageMaker Debugger，Autodesk 改善了 Fusion 360 效能並省下時間和運算方面的成本。
2019 年在 AWS 中保護工作室 IP 的安全：使用 Autodesk Shotgun 進行以雲端為基礎的 VFX 專案管理
Autodesk Shotgun 簡化了創意專案的管理，並統一了各種規模的視覺效果 (VFX)、動畫和遊戲團隊。Shotgun 是可擴展的隨需平台，所能支援的使用者人數從幾個人到數千人不等，目前獲得全球超過 1,000 個工作室採用，每天追蹤的任務數達數百萬個。本演練將說明 AWS 如何幫助客戶建置強大的 SaaS 應用程式以應付各種需求，即便是最嚴苛的安全需求也不例外。
2019 年Autodesk 利用 Amazon ECS 部署 Windows 和 Linux 工作負載
Autodesk 建立了端對端生態系統，以制定標準的軟體建置、執行和部署方式。一個 Amazon ECS 叢集就能讓 Autodesk 同時執行 Linux 和 Windows 工作負載。
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遷移
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2020 年
從 Microsoft SQL Server 遷移至 Amazon Aurora MySQL 的 Autodesk 任務關鍵型資料庫背後的架構
Autodesk 以最短的停機時間遷移了任務關鍵型資料庫。透過此計畫，精簡了 Autodesk SSO 服務的管理和復原、將成本最佳化，並降低了基礎設施的維護負擔。了解遷移前的架構、遷移策略、遷移步驟和效能比較。
2020 年Autodesk 採用 Simple Storage Service (Amazon S3) 節省 75% 的儲存成本並實現備份和復原現代化
了解 Autodesk 的雲端之旅，以及 Autodesk 用於節省時間和資金的 Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存類別和功能。這包括從資料來源到雲端儲存的 Autodesk 資料擷取管道逐步概觀，以及 Autodesk 如何復原其資料備份副本的說明。
2019 年使用 AWS DataSync 將數百 TB 的資料遷移至 Simple Storage Service (Amazon S3)
企業經常面臨將大量資料從內部部署資料儲存環境高效遷移至 AWS 的挑戰。Autodesk 成功使用 DataSync，將超過 700 TB 的資料從其內部部署 Dell EMC Data Domain 儲存系統遷移至 Simple Storage Service (Amazon S3)。
2018 年Autodesk 如何透過 Amazon Aurora 提升資料庫擴展能力並降低複寫延遲
Autodesk 從執行於 Amazon RDS 上的受管 MySQL 資料庫以及託管於 Amazon EC2 上的自我管理 MySQL 資料庫遷移至 Amazon Aurora。了解 Autodesk 受哪些因素影響而決定遷移至 Amazon Aurora、遷移有何好處，以及遷移和最佳化的最佳實務。
Autodesk 簡介
Autodesk 是建築、工程、製造、媒體和娛樂產業 3D 設計領域的軟體供應商。全球有超過 1 億人使用 Autodesk 產品，這些產品包括電腦輔助設計和建築物資訊模型軟體。
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