Autodesk, Amazon SageMaker 및 Amazon EMR을 사용하여 소프트웨어에서 인사이트를 빠르게 확장

1982년에 설립된 Autodesk는 건축, 엔지니어링, 건설, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트를 비롯한 여러 산업용 소프트웨어 제품과 서비스를 제공합니다. AutoCAD 소프트웨어는 건축가, 엔지니어 및 건설 전문가가 정확한 도면과 렌더링을 디지털 방식으로 작성하도록 지원합니다. Autodesk는 2020년부터 AutoCAD용 My Insights 서비스를 개발하기 시작했습니다. 사용량 데이터를 활용하여 시간을 절약할 수 있는 권장 사항을 사용자와 직접 공유함으로써, 경험을 개선하고 복잡한 AutoCAD 기능을 사용하기 위해 요구되는 학습 부담을 줄였습니다. 인프라의 다른 부분이 이미 AWS에서 성공적으로 운영되고 있었기 때문에, 이 회사는 AWS 서비스를 사용하여 My Insights를 구축하고 이를 기존 인프라에 원활하게 연결할 수 있다는 사실을 이미 알고 있었습니다.

My Insights의 초기 릴리스부터, Autodesk는 배치 컴퓨팅 작업을 수동으로 프로비저닝, 관리, 모니터링 및 조정하는 데 따른 복잡성을 피하기 위해 개발자, 과학자 및 엔지니어가 수십만 건의 배치 컴퓨팅 및 ML 작업을 쉽고 효율적으로 실행할 수 있는 완전관리형 배치 처리 서비스인 AWS Batch를 사용하기로 결정했습니다. 그 후 Autodesk는 반복적인 작업 시퀀스를 식별하고 사용자가 작업하는 동안 자동화 가능한 명령 설정을 애플리케이션 사용자 인터페이스를 통해 추천하는 Macro Advisor 서비스와 같은 인공 지능 기반 기능을 Amazon SageMaker를 사용하여 추가하면서 My Insights를 지속적으로 개선해왔습니다. 

My Insights는 매일 수테라바이트의 데이터를 관리할 정도로 규모가 크기 때문에, 설계에 대한 접근 방식을 신중하게 고려해야 합니다. Autodesk는 AWS Solutions Architect를 만나, 이 같은 규모의 데이터를 관리하기 위한 기술 전략과 모범 사례에 대해 논의했습니다. Autodesk의 Engineering Manager인 Ashish Arora는 “AWS Solutions Architect와의 브레인스토밍 세션과 AWS로부터 제공받은 전반적인 지침 덕분에 AWS 팀과 효과적으로 협업할 수 있었습니다”라고 말합니다.

Autodesk는 AWS에서 ML 워크로드를 실행함으로써 My Insights의 일부 제안을 자동화할 수 있었습니다. Autodesk는 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 ML 애플리케이션을 실행하기 위한 클라우드 빅 데이터 솔루션인 Amazon EMR을 사용하여 ML 모델의 데이터 처리 측면을 지원합니다. Autodesk는 Amazon SageMaker와 Amazon EMR을 사용하여 ML을 구현함으로써 더 많은 인사이트를 더 빠르게 도출하고 있습니다. Arora는 “저희는 AWS 기반 ML을 사용하여 인사이트 수를 10배 늘렸습니다. 이제 Macro Advisor는 새로운 유형의 매크로를 계속 생성하여, 사용자의 제품 사용량이 늘어남에 따라 그에 대한 인사이트를 제공합니다”라고 말합니다. 

Autodesk 사용자의 입장에서 My Insights 서비스의 이러한 개선 사항은 AutoCAD 사용을 위한 온보딩 프로세스를 간소화해주었으며, 관련 바로 가기 및 명령에 대한 정보를 즉시 제공함으로써 소프트웨어에서 더 스마트하게 작업할 수 있도록 해주었습니다. Autodesk의 AutoCAD 부문 Senior Marketing Manager인 Kaila Tenedorio-Carty는 “AutoCAD를 시작하는 것은 간단하지만, 여러 계층을 거쳐야 합니다. My Insights는 AWS를 사용하여 보다 가치 있는 인사이트를 생성함으로써 사용자가 다양한 명령을 더 스마트하게 사용하고 더 적은 키 입력을 사용하는 방법을 제안하여 시간을 절약하고 점진적인 이익을 얻는 데 도움을 줍니다”라고 말합니다. 예를 들어 My Insights에서는 일반 명령 하나로, 사용자의 행동에 따라 명령을 한번에 여러 위치에 적용하는 바로 가기를 제안할 수 있습니다. 이러한 제안은 AWS 기반 ML을 바탕으로 하며, 사용자에게 필요할 때 즉각적인 지원과 팁을 제공합니다.

완전관리형 AWS 서비스를 사용할 때 얻을 수 있는 또 다른 중요한 이점은 운영보다 개발에 집중할 수 있게 되어 개발 운영 작업을 약 20% 줄일 수 있다는 것입니다. Autodesk가 자체 개발한 의사 결정 엔진은 AWS Batch를 사용하여 비즈니스 규칙을 실행하고, 타겟팅, 세분화 및 A/B 테스트를 수행합니다. 따라서 회사의 개발 팀은 용량 프로비저닝, 패치 관리 등 번거로운 작업의 부담을 덜 수 있습니다. Arora는 “AWS Batch에서 제공되는 Auto Scaling 같은 네이티브 기능을 활용하면, 저희가 사용하는 다양한 로드의 운영 작업에 대해 걱정할 필요 없이, 필요에 따라 규모를 조정하고 My Insights를 관리할 수 있습니다. AWS Batch를 사용하면 작업을 자동화하여 운영 관리보다 제품 개선에 집중할 수 있습니다”라고 말합니다. 또한 Autodesk는 AWS Batch의 확장성을 활용해 미래에 대비하고, 추가 하드웨어에 투자하지 않고도 필요에 따라 제품과 기능을 확장할 수 있습니다.

AWS 서비스의 확장성과 안정성 덕분에 Autodesk는 향후 확장 요구 사항에 잘 대응할 수 있게 되었습니다. 이 회사는 앞으로 AutoCAD용 My Insights의 추가 기능을 계속 개발하는 동시에, 다른 소프트웨어 제품에 ML을 적용할 방안을 모색할 계획입니다. Arora는 “AWS Batch 같은 서비스와 Auto Scaling 같은 기능을 사용하여 미래에 대비해 소프트웨어를 개선할 수 있었고, 따라서 성장을 지원하기 위한 자체 서버 확장에 대해 걱정할 필요가 없게 되었습니다”라고 말합니다.