10 倍
使用 ML 将洞察快速扩展 10 倍
20%
使用完全托管式服务,估计可以节省 20% 的开发运营工作
数 TB 的数据
开发与扩展
更好的洞察
概览
全球软件公司 Autodesk Inc. (Autodesk)希望帮助建筑、工程和施工专业人员更快、更熟练地使用其 Autodesk AutoCAD 软件进行计算机辅助设计。AutoCAD 功能丰富,可以支持用户非常苛刻的任务,该公司希望提供有价值、近乎实时的提示,从而助力其客户更大限度地使用软件。
为改善用户体验并提高效率,Autodesk 在开发 My Insights 时将目光投向了 Amazon Web Services(AWS)。My Insights 服务可分析个人产品使用数据并提供个性化洞察,以提高用户的 AutoCAD 使用效率和熟练度。通过使用完全托管式 AWS 服务,Autodesk 可以专注于产品开发,而不是运营。Autodesk 还能使用 Amazon SageMaker 直接在 AutoCAD 中针对命令和快捷方式提供主动建议,从而提高用户效率。Amazon SageMaker 提供必要的完全托管式基础设施、工具和工作流程,以便构建、训练和部署几乎适合任何应用场景的机器学习(ML)模型。
机会 | 在 AWS 上使用机器学习以改善用户体验
Autodesk 成立于 1982 年,为多个行业(包括架构、工程、建筑、制造以及媒体和娱乐)提供软件产品和服务。其 AutoCAD 软件可帮助架构师、工程师和建筑专业人员以数字方式创建精确的图纸和效果图。Autodesk 于 2020 年开始为 AutoCAD 开发 My Insights 服务,利用使用数据主动直接与用户分享省时建议,以改善体验并加快 AutoCAD 复杂功能的上手速度。由于其基础设施的其他部分已经在 AWS 上成功运行,因此该公司知道可以使用 AWS 服务构建 My Insights,并将其无缝连接到现有基础设施。
从 My Insights 的首次发布开始,Autodesk 就选择使用 AWS Batch,以摆脱手动预置、管理、监控和扩展批量计算作业的复杂过程。AWS Batch 是一种完全托管式批处理服务,允许开发者、科学家和工程师轻松高效地运行数十万批量计算和机器学习作业。从那时起,Autodesk 不断改进 My Insights,使用 Amazon SageMaker 添加由人工智能支持的功能,例如 Macro Advisor 服务,该服务可在用户工作时识别重复的操作顺序,然后直接在应用程序用户界面中推荐可自动执行的命令设置。
My Insights 的规模导致每天都要管理数 TB 的数据,这要求 Autodesk 批判性地思考其设计方法。Autodesk 咨询了一位 AWS 解决方案架构师,讨论管理如此规模的数据的技术策略和最佳实践。Autodesk 的 Engineering Manager Ashish Arora 说:“我们与 AWS 团队合作得非常好,因为我们与 AWS 解决方案架构师进行了头脑风暴会议,并得到了 AWS 的全面指导。”
“通过在 AWS 上使用机器学习,我们将洞察数量增加了 10 倍。”
Ashish Arora
Autodesk 的 Engineering Manager
解决方案 | 通过集中开发快速扩展洞察
通过在 AWS 上运行机器学习工作负载,Autodesk 已经能够自动为 My Insights 提供一些建议。为支持其机器学习模型的数据处理,Autodesk 使用了 Amazon EMR,这是一种大数据云解决方案,用于借助开源分析框架运行大规模分布式数据处理作业、交互式 SQL 查询和机器学习应用程序。通过使用 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 实施机器学习,Autodesk 可以更快获得更多洞察。Arora 说:“通过在 AWS 上使用机器学习,我们将洞察数量增加了 10 倍。现在,随着用户更频繁地使用产品,Macro Advisor 会不断生成新类型的宏,以便为他们提供洞察。”
对于 Autodesk 用户,My Insights 服务的这些改进简化了 AutoCAD 的入门流程,并且即时提供相关快捷方式和命令的信息,帮助他们更智能地使用软件工作。Autodesk 的 AutoCAD 高级营销经理 Kaila Tenedorio-Carty 说:“AutoCAD 入门简单,但要精通并不容易。My Insights 使用 AWS 生成更有价值的洞察,从而帮助用户更智能地使用不同的命令,并且提供可减少击键次数的建议,以节省时间并获得增量收益。” 例如,使用一条常用命令时,My Insights 可以根据用户的行为建议在多个位置同时应用该命令的快捷方式。这些建议由 AWS 上的机器学习驱动,可在用户需要时为他们提供即时支持和提示。
使用完全托管式 AWS 服务的另一个重要好处是,Autodesk 可以专注于开发,而不是运营,这估计可以为公司省去 20% 的开发运营工作。Autodesk 自主决策引擎使用 AWS Batch 来运行业务规则并进行定位、细分和 A/B 测试,从而减轻公司开发团队的繁重任务,例如预置容量和管理补丁。Arora 说:“借助 AWS Batch 中提供的原生功能(例如自动扩缩),我们可以根据需要进行扩展并管理 My Insights,而不必担心我们使用的所有不同负载下的运营任务。使用 AWS Batch,我们可以自动执行任务,从而专注于改进产品,而不是管理运营。” 此外,凭借 AWS Batch 的可扩展性,Autodesk 已为未来做好准备,无需投资额外的硬件即可根据需要扩展其产品和功能。
成果 | 将机器学习推广至其他应用场景
得益于 AWS 服务的可扩展性和稳定性,Autodesk 已为未来的扩张做好准备。该公司计划继续为适用于 AutoCAD 的 My Insights 开发其他功能,同时探索其他软件产品的可能性。Arora 说:“借助 AWS Batch 等服务和自动扩缩等功能,我们的软件可以适应未来的需求,而且我们在发展时无需操心如何扩展自己的服务器。”
Autodesk 简介
Autodesk Inc. 提供跨多个行业的软件产品和服务,为创新者提供设计支持。其 AutoCAD 软件可帮助架构师、工程师和建筑专业人员以数字方式创建精确的图纸。
使用的 AWS 服务
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 建立在 Amazon 二十年来开发现实世界 ML 应用程序的经验之上,这些应用程序包括产品推荐、个性化、智能购物、机器人技术和语音辅助设备。
AWS Batch
AWS Batch 让开发人员、科学家和工程师能够轻松高效地在 AWS 上运行成千上万个批处理计算作业。
Amazon EMR
Amazon EMR 是一个云大数据平台,用户可以在该平台上使用开源分析框架(如 Apache Spark、Apache Hive 和 Presto 等)运行大规模分布式数据处理作业、交互式 SQL 查询以及机器学习(ML)应用程序。
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