<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Autodesk on DDWU ACC</title><link>https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/tags/autodesk/</link><description>Recent content in Autodesk on DDWU ACC</description><generator>Hugo -- 0.151.0</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 20 Jan 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/tags/autodesk/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>3rd Session: Case Study</title><link>https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/post/1st/post-6-case-study/</link><pubDate>Sat, 20 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/post/1st/post-6-case-study/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;2023.01.20 / 18:00 - 19:30&lt;br&gt;
jitsi (온라인)&lt;/p&gt;&lt;/blockquote&gt;
&lt;h2 id="preview"&gt;Preview&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;과제 발표&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h4 id="저번-주-과제"&gt;저번 주 과제&lt;/h4&gt;
&lt;p&gt;필수 과제&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;추가적인 리소스 조사해오기 - 이해가지 않았던 부분, 궁금했던 부분&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;핸즈온 복습!&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;자율 과제&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;오늘 공부한 내용 전반적으로 복습하기&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Challenge Lab 도전하기 → 도전시 캡틴에게 계정 문의&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;모든 멤버들이 저번주에 학습한 내용을 복습하고, 핸즈온을 다시 실습하거나, 서버리스 등 추가적인 내용을 조사했어요.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Case Study: Autodesk</title><link>https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/post/1st/post-7-case-study-autodesk/</link><pubDate>Sat, 20 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ddwu-aws-cloud-club.github.io/post/1st/post-7-case-study-autodesk/</guid><description>&lt;h1 id="autodesk의-빅데이터-처리"&gt;Autodesk의 빅데이터 처리&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/autodesk-big-data-processing/?did=cr_card&amp;amp;trk=cr_card"&gt;Autodesk 사례 연구 - 빅 데이터 처리&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;h1 id="빅데이터를-처리하는-방법-람다-아키텍처"&gt;빅데이터를 처리하는 방법, 람다 아키텍처&lt;/h1&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;스트림 처리의 결과를 배치 처리로 치환하다.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;AutoDesk는 실시간에 가까운 데이터 처리를 통해 비용을 최대 90% 절감하고 비즈니스 사용자를 위한 분석 기능을 개선했습니다.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>