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AWS 上的 Autodesk

自 1982 年以来,Autodesk 一直是 3D 设计、工程和娱乐软件行业的领军者,致力于为建筑、施工、工程、制造以及媒体和娱乐行业开发软件。为了加速和简化开发,Autodesk 一直在稳定扩展对 AWS 的使用,并减少其数据中心的占用空间。

执行摘要

当 Autodesk 于 1982 年发布后,其桌面软件帮助建筑、施工、工程、制造以及媒体和娱乐行业实现了转型。从那时起,该公司几十年持续地创新,现在为世界各地超过 1 亿的客户提供订阅软件服务。为了满足客户和数据的指数级增长,2012 年 Autodesk 将工作负载从其本地数据中心迁移到了 Amazon Web Services (AWS),开始采用混合云方法。结果,Autodesk 提高了效率、可扩展性和灵活性,并增加了弹性、安全性和分析能力 — 同时将数据处理成本节约了多达 90%。从手动流程中解放出来后,Autodesk 的数据科学家现在能够集中精力深化创新,在 AWS 上使用大数据、机器学习和无服务器解决方案。    

客户案例

2024 年

Autodesk 使用 Amazon DynamoDB 打造超越文件的世界

了解 Autodesk 如何利用 Amazon DynamoDB 的可访问数据帮助 AEC 行业实现更优业务成果。

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Collaboration and analysis by business people working in office
2023

Autodesk Fusion 交付由 AWS 提供支持的生成式设计功能

Autodesk 利用可扩展的计算能力将 Autodesk Fusion 中的生成式设计功能推向市场,使 PIX Moving 等客户能够根据指定的约束自动生成数百个设计选项并加速创新。通过结合 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)实例、Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)和 AWS Batch,Autodesk 构建了一个强大的云基础设施,能够进行高速并行处理,以便对生成式设计进行密集的计算和数据集分析。 

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2023

Autodesk 使用 Amazon Elastic Container Service(ECS)将启动性能提高 50%

了解 Autodesk 如何使用 Amazon ECSAWS Fargate 提高长期运行的液压建模模拟的性能。

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2023 年

使用 AWS Lambda 与 Autodesk 提供近乎实时的见解

了解 Autodesk 如何构建 Autodesk Forma(前身为 Spacemaker),这是一项提供概念设计功能、预测分析和自动化的服务,可帮助用户使用 AWS Lambda 在设计和规划过程的最早阶段做出明智的决策。

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2023 年

Autodesk 使用 Amazon SageMaker 提高可观测性并提供个性化的用户体验

Autodesk 数据科学团队首席工程师 Yathaarth Bhansali 分享了 Autodesk 如何构建一个平台,以近乎实时地对用户行为数据进行建模和响应,从而提高可观测性,并通过包括 Amazon KinesisAmazon SageMaker 在内的 AWS 服务为客户提供动态、个性化的体验。

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2023 年

Autodesk 使用 Amazon EMR 构建可靠且经济高效的大数据分析

了解 3D 设计、工程和娱乐软件公司 Autodesk 如何迁移到 Amazon EMR,在节省成本的同时提高性能和可靠性。

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2023 年

Autodesk 公司 Innovyze 使用 AWS 托管服务和 AWS IoT 将开发时间缩短了 60%

了解 Autodesk 公司 Innovyze 如何使用 AWS 将开发时间从几年缩短到几个月,将部署时间从几个月缩短到几天。

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几个水处理池的俯视图
Quality metrologist scanning some moldings by professional optical 3D scanner with a turntable, automotive concept
2022 年

Autodesk 利用 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 快速扩展对软件的见解

Autodesk 正使用机器学习提供提升用户效率和数量程度的个性化建议,从而改善其计算机辅助设计程序 AutoCAD 的日常用户体验。借助 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR,Autodesk 可以生成更多见解,并且更高效地运用主题专家资源。

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2022 年

创建以数据为中心的安全平台

Autodesk 基础设施安全高级总监 Anmol Misra 讨论了 Autodesk 如何利用 AWS Lambda 和 Amazon S3 等 AWS 服务构建一个以数据为中心的安全平台,以接近实时的方式收集、集中、处理和响应配置变化。

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2022 年

不鲁莽地承担风险

在本 AWS 领导者访谈视频中,Autodesk 建筑、工程和施工设计解决方案执行副总裁 Amy Bunszel 深度剖析了 Autodesk 的成功以及他们如何承担风险而不鲁莽。这种方法在工作场所内创造了一种实验文化,当他们建立合适的团队从而大规模扩展时,该方法可以帮助他们解决复杂的问题。

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2022 年

设计云支持下的人力

观看与 Autodesk 首席信息官 Prakash Kota 关于组织战略和最佳实践的对话,让人们和企业在数字未来获得成功。

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信息图:Autodesk 通过大规模迁移和 AWS 上的现代化提高效率,降低成本

2020

来自 Autodesk 高级副总裁兼首席信息官的有关数字化转型和训练的建议

Autodesk 高级副总裁兼首席信息官 Prakash Kota 谈到如何让员工和领导参与到将整个公司的企业工作负载迁移到 AWS 云的过程中,并讨论了如何通过 AWS 培训与认证激励员工。从 Autodesk 转型中学习到的一个关键是,通过投资于公司员工来建立持续学习的文化,从小处开始快速扩张。

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“我们的愿景是将所有企业应用程序和后台办公系统转移到 AWS 云上,形同一次火箭发射。我们有两个月的时间来调动员工参与迁移。”

Prakash Kota
Autodesk 高级副总裁兼首席信息官


2020

AWS Machine Learning 为 Autodesk 客户实现设计优化

Autodesk 利用在 Amazon SageMaker 上构建的机器学习模型,帮助设计师组织并分类数千种生成式设计选项。凭借 Autodesk 的生成式设计流程,来自奥地利的设计工作室 Edera Safety 构建出了更好、更有效的脊柱保护器。

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2020

Autodesk 使用 AWS 将大数据处理成本降低了 90%

Autodesk 数据平台 (ADP) 收集和处理产品使用数据,为 Autodesk 的运营团队提供一个产品分析平台。通过将 ADP 从基于 Spark 的处理系统迁移到 AWS Lambda,Autodesk 每年最高节省 90% 的数据处理成本。今天,Autodesk 能够几乎实时地处理数据,为业务用户提供及时的分析,以利用产品改进和其他业务机会。

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2020

数据库自由使 Autodesk 能够利用 Amazon Aurora 实现传统商业数据库现代化

为了让客户能够在整个项目的生命周期中更快、更有效、更可持续地工作,Autodesk 需要重新设想其基础设施,以支持这种复杂的、呈指数级增长的数据。了解有关 Autodesk 使用的五步框架。

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2020

Autodesk 在 AWS 上开发机器学习模型,以便在支持团队和技术团队之间路由案例

Autodesk 利用 Amazon SageMaker 构建了与典型分类模型不同的机器学习技能模型,因为这些模型旨在选择正确的团队来负责支持用户。这与许多试图预测案例主题然后从该主题出发的模型截然不同。

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2020

机器学习帮助 Autodesk 客户与专家更快连接

Autodesk 选择了 AWS 解决方案,来为一个名为 Community Match 论坛的新的迭代构建并快速部署机器学习模型。该模型将论坛成员的专业知识与在论坛上提出的问题相匹配 — 理念是鼓励专攻某一特定主题的社区成员分享他们关于 Autodesk 解决方案的内部知识。以前,客户寻求 Autodesk 的支持只是为了对问题进行故障排查,如今,他们能够利用共享社群中的知识更有效地使用 Autodesk 软件。

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2019

AWS 上的数据准备支持 Autodesk 进行客户分析

对客户财务指标开发出 360 度的全方位视图,可以让组织有能力做出主动的决策,而不是机械响应客户团队策略。但是,客户数据通常存储在多个数据源中,通过映射 ID、账户名和其他字段来连接指标需要耗费大量工作。数据可能以冲突的格式呈现,而记录的数量也可能超过普通数据工具能处理的限度。Autodesk 利用 AWS 上的 Trifacta 来创建简化的数据管道流程,来自动化整体客户分析的交付。

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2019

Amazon EC2 竞价型实例帮助 Autodesk 减少支出,扩大规模

Autodesk 创建需要大量计算容量进行渲染的设计软件。对于 Autodesk,渲染即服务 (RaaS) 工作负载是按总支出衡量时支出最大的一个。该公司现在依靠 Amazon EC2 竞价型实例来显著降低其 RaaS 功能的成本。

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2017 年

Autodesk 在 AWS 上进行无服务器操作,将账户创建时间减少了 99%

尽管 Autodesk 已从 AWS 的采用中受益,但是建立新 AWS 账户对该公司的两人 AWS 运营团队提出了挑战。账户设置的手动流程导致为期 2 周的新账户请求周转时间并面临人为错误的风险。Autodesk 使用无服务器架构构建解决方案,最大限度地减少基础设施管理所需的时间和成本。借助此解决方案,Autodesk 开发人员现在可以提交一个在线表单来申请一个新账户,并且 API 可以触发账户创建过程。该解决方案还支持通过账号、电子邮件地址或 IP 地址查询账户,只需一个月的时间即完成开发和发布。

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2018 年

Autodesk 使用 Amazon WorkSpaces 在几天内创建数百个虚拟桌面

Autodesk 使用 Amazon WorkSpaces 而不是租赁物理硬件,在零客户端上托管其虚拟工作站,从而提高设置效率并减少碳排放量。使用 AWS,Autodesk 在其 Autodesk 大学活动中设置和部署 450 个工作站,节省近一周时间和数千美元。

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2018 年

AWS Support 有助于 Autodesk 专注于其核心业务

AWS Support 有助于 Autodesk 专注于其核心业务,而不是花费宝贵的时间为架构其基础 AWS 服务而担忧。Autodesk 将 AWS Support 视为其虚拟基础设施支持团队,就好像它只是 Autodesk 中的另一个部门或团队,因为他们知道,他们可以在不事先通知的情况下联系该团队,并获得他们所需的支持水平。

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架构

2020

Autodesk 使用 Amazon SageMaker 调试器优化了 Fusion 360 中的视觉相似性搜索模型

Autodesk 快速设计、训练并调试了视觉相似性的机器学习模型。 利用 SageMaker 调试器,Autodesk 提高了 Fusion 360 的性能并同时节省了时间和计算成本。

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2019

在 AWS 中保护工作室 IP 安全:使用 Autodesk Shotgun 进行基于云的 VFX 项目管理

了解有关 Autodesk Shotgun Private Cloud 的架构,它是运行在 AWS 上的基于云的 VFX 项目管理应用程序。Autodesk Shotgun 简化了创造性的项目管理,并统一了视觉效果 (VFX)、动画和各种规模的游戏团队。Shotgun 是一个可扩展的按需平台,可支持几个到数千个用户 — 全球有超过 1000 家工作室使用它,每天跟踪数百万项任务。 该演练展示了 AWS 如何帮助客户构建稳健的 SaaS 应用程序,即使对于最严格的安全需求也能够满足。

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2020

Autodesk 从 Microsoft SQL Server 到 Amazon Aurora MySQL 任务关键型数据库迁移背后的架构

Autodesk 得以在最短的停机时间内迁移任务关键型数据库。此迁移帮助简化了 Autodesk SSO 服务的管理和弹性,优化了成本并减少了基础设施维护的开销。此博客详细介绍了迁移前架构、迁移策略、迁移步骤和性能比较。

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2019

Autodesk 使用 Amazon ECS 部署 Windows 和 Linux 工作负载

Autodesk 创建了端到端的生态系统,对其构建、运行和部署软件的方式进行了标准化。Autodesk 可借助一个 Amazon ECS 集群运行 Linux 和 Windows 两种工作负载。

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其他资源

AWS 博客

2020
Autodesk 采用 Amazon S3 节省了 75% 的存储成本并将备份和恢复现代化
本博文介绍了 Autodesk 的云之旅以及 Autodesk 用来节省时间和资金的 Amazon S3 存储类和功能。这包括 Autodesk 数据摄入管道从数据源到云存储的分步概述,并解释了 Autodesk 如何恢复其数据的备份副本。
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AWS 博客

2020
Amazon 第 1 天:Autodesk 在 COVID-19 期间保持其客户如常运行
通过提供几种基于云的协作产品的免费商业使用来适应远程工作的团队,Autodesk 推出了新项目来支持其受 COVID-19 大流行影响的客户。此外,该公司的全新设计和制造中心提供了资源,以帮助设计师、工程师、医疗从业者和制造商社区通过开源设计、设计审查和验证以及与制造设施的连接,共同开发个人防护设备和救生设备的新解决方案。
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AWS 博客

2019
使用 AWS DataSync 将数百 TB 的数据迁移到 Amazon S3
企业经常面临在有效且高效地从本地数据存储环境向 AWS 迁移海量数据时产生的挑战。Autodesk 成功地使用 DataSync 将超过 700 TB 的数据从其本地 Dell EMC 数据域存储系统迁移到了 Amazon S3。
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re:Invent

2019
使用 PyTorch 的深度学习应用程序,有 Autodesk 参加
凭借 Amazon SageMaker 中对 PyTorch 的支持,客户能够受益于灵活的深度学习框架和完全托管的机器学习解决方案,以无缝地从研究原型过渡到生产部署。在 re:Invent 2019 大会上,PyTorch 团队分享了其最新功能和库版本,而 Autodesk 则分享了基于其自然语言处理经验的最佳做法。
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WIRED

2019
​机器学习除去了设计优化中的猜测
“在大约十年前,我们意识到,虽然设计过程在迅速发展,人们能够设计出更复杂的东西,但在设计过程的早期,他们无法轻易地考虑制造方面的因素,”Autodesk 机器智能主管 Mike Haley 表示。
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AWS 合作伙伴网络

2019
Autodesk Forge 是工业软件能力计划的启动合作伙伴
Autodesk 提供针对离散型制造或加工行业中一个或多个主要步骤的解决方案:产品设计、生产设计和生产/运营。它遵循 AWS 的最佳实践,为行业应用程序构建最安全、高性能、有弹性和高效的云基础设施。
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AWS 合作伙伴网络

2019
快速入门指南:AWS 上的 Autodesk BIM 360 集成
依照此快速入门,大约需要 15 分钟,即可在 AWS 上部署 Autodesk BIM 360 集成环境。BIM 360 是一个统一的平台,可实时连接项目团队工作流与来自施工管理软件的计算机辅助设计 (CAD) 数据。将 AWS 用作集成主机能带来额外的安全性、可扩展的计算能力、庞大的数据存储量和丰富的内容交付项。
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AWS 博客

2018 年
Autodesk 如何使用 Amazon Aurora 提高数据库可扩展性并缩短复制滞后
Autodesk 从运行在 Amazon RDS 上的托管 MySQL 数据库和托管在 Amazon EC2 上的自行管理的 MySQL 数据库迁移到了 Amazon Aurora。了解 Autodesk 迁移到 Amazon Aurora 的决策的影响因素、迁移的好处以及迁移和优化的最佳实践。
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