Autodesk が Amazon SageMaker と Amazon EMR を使用してソフトウェアにおけるインサイトを急速に拡大

1982 年に設立された Autodesk は、建築、エンジニアリング、建設、製造、メディア、エンターテイメントなど、さまざまな業界にソフトウェア製品とサービスを提供しています。その AutoCAD ソフトウェアは、建築家、エンジニア、建設専門家が正確な図面やレンダリングをデジタルで作成するのに役立ちます。Autodesk は 2020 年に AutoCAD 向けの My Insights サービスの開発を開始しました。使用状況データを利用して、時間を節約できる推奨事項をユーザーと積極的に直接共有することで、使い勝手を向上させ、複雑な AutoCAD 機能の使用に必要な習得時間を短縮することが目的でした。インフラストラクチャの他の部分は既に AWS で正常に稼働していたため、同社は AWS サービスを使用して My Insights を構築し、既存のインフラストラクチャにシームレスに接続できることを知っていました。

My Insights の最初のリリースから、Autodesk はAWS Batch を使用して、バッチコンピューティングジョブのプロビジョニング、管理、モニタリング、スケーリングを手動で行う複雑さを回避することを選択しました。AWS Batch は、開発者、科学者、エンジニアが何十万ものバッチコンピューティングと ML ジョブを簡単かつ効率的に実行できるフルマネージド型のバッチ処理サービスです。それ以来、Autodesk は My Insights の改善を続け、Amazon SageMaker を使用して人工知能を活用した機能を追加しました。例えば、繰り返される操作シーケンスを識別し、ユーザーが作業している間にアプリケーションのユーザーインターフェイスで自動化可能なコマンド設定を直接推奨する Macro Advisor サービスなどです。 

My Insights の規模によって、毎日数テラバイトのデータを管理する必要があるため、Autodesk は設計へのアプローチを深く考える必要があります。Autodesk は AWS ソリューションアーキテクトと会い、その規模のデータを管理するための技術戦略とベストプラクティスについて話し合いました。Autodesk のエンジニアリングマネージャーである Ashish Arora 氏は次のように語っています。「AWS ソリューションアーキテクトとのブレーンストーミングセッションと、AWS から受けた全体的なガイダンスにより、AWS チームとのコラボレーションは素晴らしいものとなりました」。

Autodesk は、AWS で ML ワークロードを実行することで、My Insights への提案の一部を自動化することができました。Autodesk では、ML モデルのデータ処理面をサポートするために、Amazon EMR を使用しています。Amazon EMR は、オープンソースの分析フレームワークを使用して、大規模な分散データ処理ジョブ、インタラクティブ SQL クエリ、ML アプリケーションを実行するためのビッグデータクラウドソリューションです。Amazon SageMaker と Amazon EMR を使用して ML を実装することで、Autodesk はより多くのインサイトをより迅速に生成できるようになりました。「AWS で機械学習を使用することで、インサイトの数を 10 倍に増やすことができました」と Arora 氏は言います。「現在、Macro Advisor は新しいタイプのマクロを生成し続けています。これにより、ユーザーは製品をより多く使用するにつれてインサイトを得ることができます」。 

Autodesk のユーザーにとって、My Insights サービスのこれらの改善により、AutoCAD を使用する際のオンボーディングプロセスが簡素化され、関連するショートカットやコマンドに関する情報が瞬時に提供されるため、ソフトウェアでの作業がよりスマートになります。「AutoCAD を使い始めるのは簡単ですが、それには多くの層があります」と、Autodesk の AutoCAD 担当シニアマーケティングマネージャーである Kaila Tenedorio-Carty 氏は言います。「My Insights は、AWS を使用してより価値のあるインサイトを生成することで、ユーザーがさまざまなコマンドでよりスマートに作業できるよう支援し、キー入力回数を減らすための提案を提供することで、少しずつ時間を節約してメリットを得られるようにしています」。 例えば、一般的なコマンドが 1 つあれば、My Insights はユーザーの行動に基づいてそのコマンドを複数の場所に一度に適用するためのショートカットを提案できます。これらの提案は、AWS での ML によって推進され、実行中、必要なときにサポートやヒントをユーザーに提供します。

完全マネージド型 AWS サービスを使用するもう 1 つの大きなメリットは、Autodesk が運用ではなく開発に注力できるため、開発業務にかかる作業の約 20% を節約できることです。Autodesk の自社開発の意思決定エンジンは、AWS Batch を使用してビジネスルールを実行し、ターゲティング、セグメンテーション、A/B テストを行います。そのため、同社の開発チームは、キャパシティのプロビジョニングやパッチ管理などの面倒な作業による負担から解放されます。「自動スケーリングなどの AWS Batch のネイティブ機能を使用すると、使用するさまざまな負荷にわたる運用タスクについて心配することなく、必要に応じてスケーリングして My Insights を管理できます」と Arora 氏は言います。「AWS Batch を使用するとタスクを自動化できるため、運用管理ではなく製品の改善に集中できます」。 さらに、AWS Batch のスケーラビリティにより、Autodesk は将来に備え、ハードウェアを追加することなく、必要に応じて製品や機能を拡張できます。

AWS サービスのスケーラビリティと安定性により、Autodesk は将来の拡張に備えています。同社は、他のソフトウェア製品で何ができるかを模索しながら、AutoCAD 向けの My Insights の追加機能を引き続き開発する予定です。「AWS Batch のようなサービスや自動スケーリングなどの機能を使用することで、ソフトウェアを将来の変化に対応可能なものにすることができ、会社の拡張に伴う自社サーバーのスケーリングを心配する必要がなくなりました」と Arora 氏は言います。