SCALE.sdm 在 AWS 上：为全球工程团队提供快速、可靠的仿真与测试数据访问。
模拟数据快速增长——对能够安全并从任何地方访问这些数据的要求也在增长。在工程领域，速度非常重要——不仅体现在仿真运行时间上，也体现在团队检索、处理并跨地点共享结果的速度上。因此，SCALE 与 AWS 合作：SCALE.sdm，这一经过验证的仿真与试验数据平台，现已在云端可用，并将其优势与 AWS 的灵活性相结合。
借助 SCALE.sdm 在 AWS 上，工程组织在两个关键方面受益：
1. 分析工作流直接在云中运行——计算资源可根据需求动态扩展。
2. 仿真和物理测试数据可从各地访问——即使面对极大的数据量，也能实现低延迟和高传输速率。
在本文中，我们将更详细地探讨第二点：SCALE.sdm 在 AWS 上如何帮助分布式工程团队在全球范围内即时访问仿真数据并协同工作。
为什么在 AWS 上使用 SCALE.sdm 会有所不同
挑战：复杂的仿真工作流程和分布式团队
在NAFEMS DACH 2024 会议上，奥迪介绍了大众集团如何让品牌、工程研发地点和外部合作伙伴——从德国到墨西哥、巴西再到中国——协同工作。整车开发包括：
共享标准化的 CAE 模型与方法，
同步脚本、流程链和材料数据，
实时集成工程服务商。
这些活动要求全球范围内的数据可用性，同时具有一致的性能和可靠性。团队期望：
能够以最低延迟上传和检索数据，
避免在本地服务器上进行不必要的数据复制，
数据结构保持一致，即使多品牌和供应商同时贡献。
来源：奥迪，NAFEMS DACH 2024
传统解决方案 — 本地 VDI 客户端、点对点文件传输或合作伙伴的下游复制服务器 — 在数据量达到 PB 级且团队确实在全球范围内工作时会遇到瓶颈。
解决方案：SCALE.sdm 与 AWS
通过在 AWS 环境中运行 SCALE.sdm，企业可以提供集中化、全球可用的仿真数据——同时仍能为全球的工程团队保证低延迟和高吞吐率。
主要优势包括：
安全与合规 – 通过 SCALE.sdm 与 AWS 服务，组织可以安全地管理敏感的产品数据，满足区域性的认证要求，并在整个产品生命周期中确保机密性、完整性和一致性。
数据效率 – 通过标准化的数据结构和针对 AWS 全球基础设施优化的传输，相比纯本地部署，可显著降低延迟。
可靠性 – AWS 的众多可用区提供高可用性和数据复制。高可用架构可防范硬件故障和中断，从而保证对关键仿真数据和工作流程的持续访问。跨区域复制支持企业级的灾难恢复。
成本与性能优化 – 将 SCALE.sdm 部署在 AWS 上可消除昂贵的前期资本支出并降低总体拥有成本。组织仅为实际使用的服务付费（计算、存储、流式传输、机器学习与分析），资源可根据波动的工作负载动态扩展。
大众集团在 2024 年 NAFEMS DACH 会议上的展示说明了此类协作网络可能有多么复杂。当仿真数据通过像大众集团这样全球性的工程网络流动——涉及众多品牌、合作伙伴和工具链——时，延迟、吞吐量和数据完整性变得至关重要。基于 AWS 的 SCALE.sdm 提供了这一关键基础设施。
对于 SCALE，AWS 带来敏捷性——更快速地将新客户、合作伙伴或工程服务商接入，并为其提供根据需求调整的资源。
为什么低延迟访问很重要
仿真结果不仅文件体积大，而且对于决策至关重要——例如在碰撞安全、轻量化或可持续性优化等领域。长时间的上传或全球分布站点之间的版本冲突会拖慢整车项目的进度并推高成本。
通过在 AWS 上集中部署 SCALE.sdm，工程团队将受益于：
跨洲际的高数据吞吐量，
即使访问大型仿真数据集也能实现极低的延迟，
支持 AI/ML 应用的一致、具备审计追踪性的数据结构，
根据需要灵活扩展存储和计算容量。
这使得仿真数据不再成为潜在瓶颈，而是成为推动数字工程的加速引擎——特别是对那些致力于未来出行的全球分布式团队。
多年来，SCALE.sdm 已在领先的整车厂和数千名工程师中得到验证。借助 AWS，我们迈出下一步——实现以云为先的工作流程，使客户能够更快创新并更智能地管理仿真数据。
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通过在 AWS 上使用 SCALE.sdm，工程团队可获得一个快速、可靠且可扩展的仿真与物理测试数据支撑——在结构、安全性或性能方面无需妥协。尤其在全球分布的组织中，这能实现更顺畅的协作、减少重复工作并缩短开发周期。
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