Autodesk 標誌

Autodesk on AWS

Autodesk 是 3D 設計、工程和娛樂軟體的龍頭廠商,自 1982 年以來,就一直在為建築、土木、工程、製造和媒體與娛樂產業製作這類軟體。為了加快開發速度並簡化開發作業,Autodesk 不斷地擴大使用 AWS,並減少其資料中心的數量。

Autodesk 於 1982 年推出時,其桌面軟體協助建築、營造、工程、製造以及媒體娛樂產業轉型。自此之後的幾十年,該公司持續創新,現在可為全球超過 1 億位客戶提供訂閱軟體服務。為了滿足客戶和資料的這種指數級增長,Autodesk 在 2012 年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到 Amazon Web Services (AWS)。因此,Autodesk 提高了效率、可擴展性、靈活性,並增強了可靠性、安全性和分析能力,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。    

在實驗室裡坐在電腦前工作的人
2022 年

Autodesk 使用 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 快速擴展軟體洞察

Autodesk 正在使用機器學習,透過提供個人化的使用者效率和熟練度提示,來改善其電腦輔助設計程序 AutoCAD 的日常使用者體驗。透過使用 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR,Autodesk 不斷產生了更多洞察,並且能更有效地使用領域專家資源。

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2022 年

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。

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2022 年

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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2022 年

設計啟用雲端的人力資源

觀看與 Autodesk CIO Prakash Kota 的對話,內容涉及組織策略和最佳實務,以協助員工和企業在數位未來取得成功。

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2020 年

雲端服務協助 Autodesk 向客戶交付解決方案

Autodesk 資深副總裁 Scott Reese 談論 Autodesk 的高成長業務領域和其以客戶為中心的方法。Autodesk 的高成長領域仰賴雲端服務來交付解決方案,藉此應對世界上某些最關鍵的挑戰。

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建築公司正設法在異地製造建築物的大部分材料,因此他們希望有製造公司幾十年來的可預測性和品質。與建築公司一樣,製造公司正竭力變得更加靈活和敏捷。但要實際上融合和自動化工作流程和資料,必須採用雲端。」

Scott Reese
Autodesk 製造、雲端和生產產品資深副總裁


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Infographic:Autodesk 透過在 AWS 上進行大規模遷移和現代化來提升效率、降低成本

2020 年

Autodesk 資深副總裁暨資訊長針對數位轉型和培訓議題所提供的建議

Autodesk 資深副總裁暨資訊長 Prakash Kota 講述其如何將整個公司的企業工作負載遷移至 AWS 雲端,來讓員工和領導階層上線,並討論要如何透過 AWS 培訓與認證來激發員工的動力。Autodesk 的重要轉型心得是,從小規模做起,再快速擴展範圍,其所用的方法則是投資在員工身上,以創造持續學習的文化。

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我們的願景是將所有的企業應用程式和後台系統移至 AWS 雲端,而這個過程快得驚人。我們用了兩個月的時間就讓員工開始遷移。」

Prakash Kota
Autodesk 資深副總裁暨資訊長


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。

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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。

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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。

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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。

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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。Autodesk 的客戶以前只有在需要排解問題時才會尋求 Autodesk 支援人員的協助,但現在,他們會利用知識分享論壇內的知識來更有效地使用 Autodesk 軟體。

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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。這些資料所採用的格式可能會有衝突,而且記錄數量可能會超過常見資料工具的處理能力。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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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。

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2017 年

Autodesk 在 AWS 上實現無伺服器化,使帳戶建立時間縮短 99%

雖然 Autodesk 因為運用 AWS 而受益,但設定新 AWS 帳戶卻讓該公司的雙人 AWS 營運團隊遇上挑戰。手動的帳戶設定程序會導致新帳戶申請的處理時間長達 2 週,且可能會發生人為疏失的風險。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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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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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。

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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。

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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

了解 Autodesk Shotgun 私有、以雲端為基礎的架構,這是一種在 AWS 上執行的雲端式 VFX 專案管理應用程式。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。

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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。透過這次遷移,其簡化了 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。這個部落格會詳述遷移前的架構、遷移策略、遷移步驟和效能比較。

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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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AWS 部落格

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
這篇部落格介紹了 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。
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AWS 部落格

2020
Amazon Day 1:Autodesk 讓客戶在 COVID-19 期間能保持運作
Autodesk 推出了新的計劃來為受到 COVID-19 疫情影響的客戶提供支援,讓客戶可以針對商業用途免費使用幾款雲端式協作產品,以因應遠端工作的團隊所需。此外,該公司新推出的設計與製造中樞可提供資源來協助設計師、工程師、醫學專家和製造商等群體,使用開源設計、「設計、檢閱和驗證」以及與製造設施連線,合作開發新的解決方案來製造個人防護裝備和救生裝置。
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AWS 部落格

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)。
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re:Invent

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 分享了他們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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WIRED

2019
​機器學習讓企業不再需要靠猜測來獲得最佳設計
Autodesk 機器智慧部門主管 Mike Haley 表示:「我們在十多年前意識到,雖然設計流程的演進速度很快,而且設計人員能夠設計出更複雜的事物,但他們無法在設計初期就輕易地設想到製造時的各種考量。」
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AWS 合作夥伴網路

2019 年
Autodesk Forge 是協助我們推出工業軟體能力計劃的合作夥伴
Autodesk 提供了重點放在離散式製造或流程產業一或多個主要步驟的解決方案:產品設計、生產設計和生產/營運。其遵循 AWS 的最佳實務來建置最安全、最高效、復原能力最佳且效率最好的雲端基礎設施,以便供工業應用程式使用。
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AWS 合作夥伴網路

2019
快速入門指南:AWS 上的 Autodesk BIM 360 整合
本快速入門在約 15 分鐘內,即可在 AWS 上部署 Autodesk BIM 360 整合環境。BIM 360 是一個統一的平台,可即時連線專案團隊工作流程,以及來自施工管理軟體的電腦輔助設計 (CAD) 資料。將 AWS 用作整合主機可提供額外的安全性、可擴展的運算能力、龐大的資料儲存,以及豐富的內容傳遞。
存取快速入門指南 
AWS 部落格

2018
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。
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