Autodesk の AWS 活用事例

Autodesk は、規模の大小を問わず、誰もがどこからでも課題の解決策を生み出すことができるようにすることを使命としています。同社は、建築、建設、エンジニアリング、製造、メディア、エンターテイメントなど、さまざまなデザインおよびメイク業界向けのソフトウェアを製造しています。Autodesk は、世界中で1億人を超えるお客様をより良くサポートするために、ハイブリッドクラウドアプローチを採用して、オンプレミスのデータセンターから Amazon Web Services (AWS) にワークロードを移行しました。その結果、Autodesk は信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを向上させながら、データ処理コストを最大 90% 削減しました。Autodesk のデータサイエンティストは、手動作業から解放されたことで、AWS のビッグデータ、機械学習、サーバーレスソリューションを活用した、さらなるイノベーションに集中できるようになりました。

  • 機械学習
  • 2024 年

    AWS re:Invent - Autodesk

    Swami Sivasubramanian 博士の基調講演の中で、Autodesk の EVP 兼 CTO である Raji Arasu 氏は、Amazon SageMaker を活用して 3D デザインを革新する方法について共有しました。Autodesk のお客様がこれまでにない需要と混乱に直面する中、3D 生成 AI を使用して多次元の問題を解決する機会があります。

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    2023 年

    Autodesk が AWS でオブザーバビリティを向上させ、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを実現

    Autodesk のデータサイエンスチームのプリンシパルエンジニアである Yathaarth Bhansali が、Autodesk が Amazon KinesisAmazon SageMaker などの AWS サービスを使用してユーザーの行動データをほぼリアルタイムでモデル化して対応することでオブザーバビリティを向上させ、動的でパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供するプラットフォームを構築した方法を紹介します。

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    2022 年

    Autodesk、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

    Autodesk は、機械学習を活用して、コンピュータ支援設計プログラムである AutoCAD のユーザーエクスペリエンスを向上させるための個別のヒントを提供します。Amazon SageMaker と Amazon EMR を使用することで、Autodesk はより多くの洞察を生み出し、対象分野の専門家リソースをより効果的に活用できるようになりました。

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    2020 年

    AWS Machine Learning は Autodesk の顧客向けに設計の最適化を実現

    Autodesk は、Amazon SageMaker 上に構築された機械学習モデルを利用して、膨大な数のジェネレーティブデザインオプションを整理および分類できるように設計者を支援しています。オーストリアのデザインスタジオである Edera Safety は、Autodesk のジェネレーティブデザインプロセスを利用して、従来より高性能で効率的なバックプロテクターを製造しています。

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    2020 年

    Autodesk、AWS で機械学習モデルを構築し、サポートチームとテクニカルチームの間で案件をルーティング

    Autodesk は、Amazon SageMaker を使用して機械学習スキルモデルを構築しました。このモデルは、ユーザーのサポートを担当する適切なチームを選択するように設計されている点で、通常の分類モデルとは異なります。案件のトピックを予測し、そのトピックからルーティングしようとする多くのモデルとは対照的です。

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    2020 年

    Autodesk の顧客とエキスパートをより迅速につなぐために役立つ機械学習

    Autodesk では、Community Match と呼ばれるフォーラムの新しいバージョン用に機械学習モデルを構築し、迅速にデプロイするために、AWS ソリューションを選択しました。このモデルでは、フォーラムメンバーの専門知識と、フォーラムで投稿された質問のマッチングを行います。つまり、特定のテーマのエキスパートであるコミュニティメンバーに、Autodesk ソリューションに関する内部的な知識を共有してもらうという考え方です。

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    2019 年

    PyTorch を使用した深層学習アプリケーション - Autodesk の事例紹介

    Amazon SageMaker では PyTorch がサポートされているため、顧客はフルマネージド機械学習ソリューションと組み合わされた柔軟な深層学習フレームワークを活用し、リサーチプロトタイピングから本稼働環境へのデプロイにシームレスに移行できます。re:Invent 2019 では、PyTorch チームが最新の機能とライブラリのリリースを発表し、Autodesk は自然言語処理の経験に基づいたベストプラクティスを紹介しました。

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  • Born in the AWS Cloud
  • 2023 年

    Autodesk は、Amazon Elastic Container Service (ECS) を使用してスタートアップのパフォーマンスを 50% 向上

    Autodesk が Amazon ECSAWS Fargate を使用して長時間実行される水理モデリングシミュレーションのパフォーマンスをどのように改善したかをご覧ください。

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    2023 年

    AWS Lambda と Autodesk を組み合わせてほぼリアルタイムのインサイトを実現

    Autodesk が Autodesk Forma (旧称 Spacemaker) をどのように構築したかをご覧ください。これは、概念設計機能、予測分析、自動化を提供するサービスで、ユーザーが AWS Lambda を使用して設計および計画プロセスの初期段階で情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

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    2023 年

    Autodesk のグループ企業である Innovyze が AWS Managed Services と AWS IoT を使用して開発時間を 60% 短縮

    Autodesk のグループ企業である Innovyze が、AWS を使用して開発時間を数年から数か月に、デプロイ時間を数か月から数日に短縮した方法をご覧ください。

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    2019 年

    Amazon EC2 スポットインスタンスにより、Autodesk のコスト削減と柔軟なスケーリングを支援

    Autodesk は、レンダリングに著しい計算能力を要する設計ソフトウェアを作成しています。Autodesk の場合、総支出で測定すると、Rendering-as-a-Service (RaaS) のワークロードが突出していました。同社では現在、Amazon EC2 スポットインスタンスを利用し、RaaS 機能に関する大幅なコスト削減を実現しています。

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    2017 年

    Autodesk、AWS でサーバーレスに移行し、アカウント作成時間を 99% 短縮

    そこで Autodesk では、サーバーレスアーキテクチャを使用し、インフラストラクチャ管理に必要な時間とコストを最小限にするソリューションを構築しました。このソリューションにより、Autodesk のデベロッパーがオンラインフォームを送信して新規アカウントをリクエストすると、API でアカウント作成処理をトリガーできるようになりました。アカウント番号、E メールアドレス、または IP アドレスによるアカウント照会もサポートされる、このソリューションの開発と立ち上げには、わずか 1 か月しかかかりませんでした。

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  • 継続的なイノベーション
  • 2023 年

    Autodesk Fusion が AWS を活用したジェネレーティブデザイン機能を提供

    Autodesk はスケーラブルな計算能力を活用して、Autodesk Fusion のジェネレーティブデザイン機能を市場に投入しました。これにより、顧客は、指定された制約に基づいて何百もの設計オプションを自動的に生成し、イノベーションを加速できるようになりました。Autodesk は、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、AWS Batch を組み合わせることで、ジェネレーティブデザインの集中的な計算とデータセット分析を容易にするための高速並列処理が可能な堅牢なクラウドインフラストラクチャを構築しました。

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    2022 年

    無謀なことをせずにリスクを取る

    この AWS Conversations With Leaders のビデオでは、Autodesk のアーキテクチャ、エンジニアリング、建設設計ソリューションのエグゼクティブ VP である Amy Bunszel 氏が、Autodesk の成功と、無謀ではないリスクの取り方について深堀します。このアプローチにより、職場内に実験の文化が生まれ、大規模なスケールに対応できる適切なチームを構築しながら、複雑な問題を解決することができるようになりました。

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  • ビジネストランスフォーメーション
  • 2022 年

    クラウド対応のワークフォースを設計する

    Autodesk の CIO、Prakash Kota 氏が、デジタルの未来で人とビジネスを成功させるための組織戦略とベストプラクティスについて語る様子をご覧ください。

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    2020 年

    デジタルトランスフォーメーションとトレーニングに関する、Autodesk のシニアバイスプレジデント兼 CIO からのアドバイス

    この AWS Conversations With Leaders のビデオでは、Autodesk のアーキテクチャ、エンジニアリング、建設設計ソリューションのエグゼクティブ VP である Amy Bunszel 氏が、Autodesk の成功と、無謀ではないリスクの取り方について深堀します。このアプローチにより、職場内に実験の文化が生まれ、大規模なスケールに対応できる適切なチームを構築しながら、複雑な問題を解決することができるようになりました。

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    2018 年

    Autodesk がコアビジネスに専念できるように AWS Support が支援

    AWS Support は、Autodesk が基本的な AWS のサービスの設計に貴重な時間を費やすことなく、コアビジネスに専念できるように支援しています。Autodesk では、AWS Support を Autodesk 内の 1 つの部門かグループであるかのように捉え、同社の仮想インフラストラクチャサポートチームであるとみなしています。事前通知などを行うことなく急に連絡しても、必要なレベルのサポートを受けることができるためです。

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    2018 年

    Autodesk、Amazon WorkSpaces の使用により数日間で数百の仮想デスクトップを作成

    Autodesk では、物理ハードウェアをレンタルする代わりに Amazon WorkSpaces を使用してゼロクライアントの仮想ワークステーションをホストすることで、設定の効率化と二酸化炭素排出量の削減を実現しています。Autodesk University のイベントでは、AWS を使用して 450 台のワークステーションのセットアップとデプロイを行うことで、1 週間近くの作業時間と数千ドルを節約しています。

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  • データソリューション
  • 2024 年

    Autodesk が Amazon DynamoDB を利用してファイルを超えた世界を実現

    Autodesk が Amazon DynamoDB でアクセス可能なデータを利用して、AEC 業界がより優れたビジネス成果を実現するのをどのようにサポートしているのかををご覧ください。

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    2023 年

    Autodesk が Amazon EMR を使用して信頼性が高く費用対効果の高いビッグデータ分析を構築

    3D デザイン、エンジニアリング、エンターテイメントソフトウェア企業の Autodesk がAmazon EMRに移行し、コスト削減と同時にパフォーマンスと信頼性を向上させた方法をご覧ください。

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    2022 年

    データ中心のセキュリティプラットフォームの作成

    Autodesk のインフラストラクチャセキュリティ担当シニアディレクターである Anmol Misra 氏が、AWS Lambda や Simple Storage Service (Amazon S3) などの AWS のサービスを活用して、ほぼリアルタイムで設定変更を収集、集中管理、処理、対応するデータ中心のセキュリティプラットフォームを構築した方法について語ります。

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    2020 年

    Autodesk、AWS を活用してビッグデータ処理コストを 90% 削減

    Autodesk の運営チームでは、製品分析プラットフォームとして Autodesk Data Platform (ADP) を使用し、製品の使用状況データを収集および処理しています。ADP を Spark ベースの処理システムから AWS Lambda に移行することにより、Autodesk では年間のデータ処理コストを最大 90% 節約しています。現在 Autodesk では、ほぼリアルタイムでのデータ処理が可能になっています。ビジネスユーザーが製品の改善やその他のビジネスチャンスに活用できるように、タイムリーな分析を提供しています。

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    2020 年

    Autodesk、Database Freedom により Amazon Aurora を使用してレガシー商用データベースをモダナイズ

    Autodesk では、指数関数的に増加する複雑なデータをサポートできるよう、インフラストラクチャを再考する必要がありました。プロジェクトのライフサイクル全体で、さらに速く、効果的、持続的に作業できる力を顧客に提供することが目的です。Autodesk が使用した 5 つのステップのフレームワークをご覧ください。

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    2019 年

    AWS でデータ準備を行い、Autodesk での顧客分析を可能に

    顧客の財務指標を全体的に構築することにより、組織は会計チームの戦略に受身的に対応するのではなく、積極的な意思決定を行うことができます。ただし、顧客データは多種多様なソースに格納されていることが普通であり、ID、アカウント名、その他のフィールドをマッピングしてメトリクスを統合するには、多大な労力が必要になります。Autodesk では Trifacta on AWS を活用して、効率的なデータパイプラインプロセスを作成し、包括的な顧客分析の提供を自動化しています。

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  • アーキテクチャ
  • 2020 年

    Autodesk、Amazon SageMaker Debugger を使用して Fusion 360 の視覚的類似性検索モデルを最適化

    Autodesk は、視覚的類似性に関する機械学習モデルを迅速に設計、トレーニング、およびデバッグしました。Autodesk は、SageMaker デバッガーを使用して、Fusion 360 のパフォーマンスを改善し、時間と計算コストの両方を節約しました。

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    2019 年

    AWS でスタジオの IP (知的財産) を保護: Autodesk Shotgun を使用したクラウドベースの VFX プロジェクト管理

    Autodesk Shotgun を使用すると、クリエイティブプロジェクトの管理を簡素化し、視覚効果 (VFX)、アニメーション、ゲームに携わるあらゆる規模のチームを統合できます。Shotgun は、わずか数人から数千人のユーザーをサポートできるスケーラブルなオンデマンドプラットフォームであり、世界中の 1,000 以上のスタジオで、毎日数百万のタスクを追跡するために使用されています。このウォークスルーでは、AWS が最も厳しいセキュリティニーズにさえも対応する堅牢な SaaS アプリケーションの構築をどのように支援するか説明しています。

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    2019 年

    Autodesk、Amazon ECS を使用して Windows と Linux のワークロードをデプロイ

    Autodesk は、ソフトウェアの構築、実行、デプロイの手順を標準化するエンドツーエンドのエコシステムを作成しました。Autodesk では 1 つの Amazon ECS クラスターを使用して、Linux と Windows の両方のワークロードを実行できます。

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  • 移行
  • 2020 年

    Microsoft SQL Server から Amazon Aurora MySQL への、Autodesk のミッションクリティカルなデータベース移行を支えるアーキテクチャ

    Autodesk は、最小限のダウンタイムでミッションクリティカルなデータベースを移行しました。この取り組みは、Autodesk SSO サービスの管理と回復機能の合理化、コストの最適化、インフラストラクチャメンテナンスのオーバーヘッド削減につながりました。移行前のアーキテクチャ、移行戦略、移行手順、およびパフォーマンスの比較について学びます。

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    2020 年

    Autodesk は、Simple Storage Service (Amazon S3) を採用してストレージを 75% 削減し、バックアップとリカバリを近代化しました。

    Autodesk のクラウドへの道のりと、時間と費用の両方を節約するために Autodesk が使用している Amazon S3 ストレージクラスと機能について説明します。これには、データソースからクラウドストレージまで、Autodesk のデータ取り込みパイプラインの概要がステップバイステップで説明されており、Autodesk がデータのバックアップコピーを回復する方法についても説明されています。

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    2019 年

    数百 TB ものデータを AWS DataSync を用いて Simple Storage Service (Amazon S3) に移行

    エンタープライズは、膨大な量のデータをオンプレミスのデータストレージ環境から AWS に効率的かつ効果的に移行するという課題にしばしば直面します。Autodesk は DataSync を使用して、700 テラバイト (TB) 以上のデータをオンプレミスの Dell EMC Data Domain ストレージシステムから Simple Storage Service (Amazon S3) に移行することに成功しました。

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    2018 年

    Autodesk が Amazon Aurora を使用して、データベースのスケーラビリティを高めながらレプリケーションラグを縮小した方法

    Autodesk では、Amazon RDS で実行されているマネージド MySQL データベースと Amazon EC2 でホストされているセルフマネージド MySQL データベースの両方から、Amazon Aurora への移行を実施しました。Autodesk ではなぜ Amazon Aurora に移行することになったのか、その決定に影響を与えた要因と移行のメリットの他、移行および最適化のベストプラクティスについてもご覧いただけます。

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Autodesk について

Autodesk は、建築、エンジニアリング、製造、メディア、エンターテイメント業界向けの 3D 設計におけるソフトウェアプロバイダーです。世界中で 1 億人以上の人々が、コンピュータ支援設計やビルディングインフォメーションモデリングソフトウェアを含む Autodesk 製品を使用しています。

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