10 倍
使用 ML 將洞見的數量快速增加 10 倍
20%
使用全受管的服務減少約 20% 的開發營運工作
數 TB 資料
開發和擴展
更好的洞見
概觀
全球軟體公司 Autodesk Inc. (Autodesk) 希望能協助建築、工程和施工專業人士在使用其 Autodesk AutoCAD 軟體進行電腦輔助設計時更快速、更熟練地工作。AutoCAD 擁有大量的功能,可支援使用者最嚴苛的任務。該公司希望透過提供有價值的、近乎即時的提示,協助客戶充分利用該軟體。
為了改善使用者體驗和提高效率,Autodesk 在開發 My Insights 時選擇了 Amazon Web Services (AWS)。My Insights 服務分析單一產品使用資料並提供個人化洞見,可幫助使用者提高效率和 AutoCAD 熟練程度。藉助全受管的 AWS 服務,Autodesk 可以專注於產品開發,而不用操心營運。Autodesk 還使用 Amazon SageMaker 直接在 AutoCAD 中提供命令和捷徑的主動建議,從而提高使用者效率。Amazon SageMaker 提供幾乎是任何使用案例需要的全受管基礎設施、工具和工作流程,用於建置、訓練和部署機器學習 (ML) 模型機器。
機會 | 利用 AWS 上的 ML 改善使用者體驗
Autodesk 成立於 1982 年,為多個產業提供軟體產品和服務,包括建築、工程、營造、製造以及媒體與娛樂產業。其 AutoCAD 軟體可協助建築師、工程師和營造專業人士以數位方式建立精確的圖紙和效果圖。Autodesk 於 2020 年開始為 AutoCAD 開發 My Insights 服務,利用使用資料主動與使用者直接分享節省時間的建議,以改善使用者體驗,並降低學習使用複雜 AutoCAD 功能的難度。由於其基礎設施的其他部分已經在 AWS 上成功執行,因此該公司知道可以使用 AWS 服務建立 My Insights,並將其無縫連線至現有基礎設施。
從 My Insights 的初始版本開始,Autodesk 選擇使用 AWS Batch (全受管的批次服務,可讓開發人員、科學家和工程師輕鬆有效地執行數十萬個批次運算和 ML 任務),以避免手動佈建、管理、監控和擴展批次運算任務的複雜性。此後,Autodesk 不斷改進 My Insights,使用 Amazon SageMaker 新增採用人工智慧技術的功能,例如 Macro Advisor 服務,該服務可識別重複的操作序列,並在使用者工作時直接在應用程式使用者介面中推薦可自動化的命令設定。
My Insights 的規模涉及每天管理數 TB 的資料,這迫使 Autodesk 不得不嚴格思考其設計方法。Autodesk 與 AWS 解決方案架構師會面,討論管理如此大規模資料的技術策略和最佳實務。「我們與 AWS 團隊的合作非常順利,因為我們與 AWS 解決方案架構師進行了腦力激盪會議,並從 AWS 取得了整體指導,」Ashish Arora (Autodesk 的 Engineering Manager) 說道。
透過在 AWS 上使用機器學習,我們將洞見的數量增加了 10 倍。」
Ashish Arora
Autodesk 的 Engineering Manager
解決方案 | 透過專注於開發快速擴展洞察
Autodesk 已經能夠透過在 AWS 上執行 ML 工作負載來自動化 My Insights 的一些建議。為了支援其 ML 模型的資料處理,Autodesk 使用 Amazon EMR,這是一個大數據雲端解決方案,用於使用開放原始碼分析架構執行大規模分散式資料處理任務、互動式 SQL 查詢和 ML 應用程式。藉助 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 實作機器學習,Autodesk 可以更快地產生更多洞見。「透過在 AWS 上使用 ML,我們將洞見的數量增加了 10 倍,」Arora 說道,「現在,在使用者使用產品過程中,Macro Advisor 會不斷產生新類型的巨集,為使用者提供洞見。」
對於 Autodesk 使用者而言,My Insights 服務的這些改進簡化了使用 AutoCAD 的入門過程,另外所提供的相關捷徑和命令即時資訊,讓他們可以更聰明地使用該軟體進行工作。「AutoCAD 入門很簡單,但這其中並不簡單,」Autodesk AutoCAD 資深行銷經理 Kaila Tenedorio-Carty 說道,「My Insights 藉助 AWS 產生更有價值的洞見,協助使用者更聰明地使用不同的命令,並透過提供建議,減少使用者的擊鍵次數,幫助使用者積少成多,節省時間。」 例如,對於一個常用命令,My Insights 可以根據使用者的行為,建議一種捷徑,以便一次在多個位置套用該命令。這些建議由 AWS 上的 ML 驅動,並在使用者需要時為他們提供即時支援和提示。
使用全受管的 AWS 服務的另一個顯著好處是 Autodesk 可以專注於開發,而無法操心營運,其開發營運工作減少了約 20%。Autodesk 自主開發的決策引擎使用 AWS Batch 來執產業務規則,以及進行定位、細分和 A/B 測試,從而減輕了公司開發團隊佈建容量和管理修補程式等繁重任務。「藉助 AWS Batch 中提供的原生功能 (例如自動擴展),我們可以根據需要進行擴展並管理 My Insights,而無需擔心我們使用的所有不同負載上的操作任務,」Arora 說道,「藉助 AWS Batch,我們可以自動化任務,從而讓自己專注於改進產品,而不必操心管理營運。」 此外,藉助 AWS Batch 的可擴展性,Autodesk 已為未來做好了準備,可以根據需要擴展其產品和功能,而無需投資額外的硬體。
成果 | 將機器學習用於其他使用案例
得益於 AWS 服務的可擴展性和穩定性,Autodesk 已經為未來的擴展做好了準備。該公司計畫為 My Insights for AutoCAD 開發更多功能,同時探索其他軟體產品的可能性。「使用 AWS Batch 等服務和自動擴展等功能,我們能夠讓我們的軟體面向未來,這樣我們就無須擔心在擴大規模時擴展我們自己的伺服器,」Arora 表示。
Autodesk 簡介
Autodesk Inc. 提供多個產業軟體產品和服務,為創新者提供設計支援。其 AutoCAD 軟體可協助建築師、工程師和營造專業人士以數位方式建立精確的圖紙。
使用的 AWS 服務
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是根據 Amazon 長達 20 年開發真實世界 ML 應用程式的經驗精心打造而成,包含產品推薦、個人化、智慧採購、機器人和語音輔助裝置。
AWS Batch
AWS Batch 可讓開發人員、科學家和工程師在 AWS 上輕鬆且有效率地執行數十萬批次運算任務。
Amazon EMR
Amazon EMR 為雲大數據平台,用於使用開源分析框架 (例如 Apache Spark、Apache Hive 和 Presto) 運行大規模分佈式數據處理作業、交互式 SQL 查詢和機器學習 (ML) 應用程式。
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