概览
在游戏游服智能运维场景下，游戏公司需要智能化的手段，提升运维能力，为玩家提供稳定的后端服务环境。亚马逊云科技打造了使用 Serverless 构建基于生成式 AI 的 DevOps 游戏服务器运维平台解决方案指南，客户可以使用一系列的 serverless 云服务对游戏服进行管理和运维。基于生成式 AI 实现对话式运维，运维人员使用自然语言输入的指令自动进行流程判断和触发运维行为。此指南基于 Amazon Bedrock、Amazon DynamoDB、Amazon API Gateway 等服务构建。
概览
在游戏游服智能运维场景下，游戏公司需要智能化的手段，提升运维能力，为玩家提供稳定的后端服务环境。亚马逊云科技打造了使用 Serverless 构建基于生成式 AI 的 DevOps 游戏服务器运维平台解决方案指南，客户可以使用一系列的 serverless 云服务对游戏服进行管理和运维。基于生成式 AI 实现对话式运维，运维人员使用自然语言输入的指令自动进行流程判断和触发运维行为。此指南基于 Amazon Bedrock、Amazon DynamoDB、Amazon API Gateway 等服务构建。
使用场景
使用场景
基于 EC2 服务器开发的游戏运维场景
和游戏场景类似的有状态多服务器运维场景
用于对生成式 AI 运维和 Serverless 学习
优势
由于大量使用了 Serverless 产品，不仅节约了云产品的使用开销，也让架构变得轻盈，方便更新，并且无需关心负载。
优势
由于大量使用了 Serverless 产品，不仅节约了云产品的使用开销，也让架构变得轻盈，方便更新，并且无需关心负载。
通过使用生成式 AI 做为运维流程设计，减少了操作人员对于 API 和流程的了解，只需要对业务场景负责。
使用全部自动化的运维工具，不仅速度和效率大大提升，也减少了人为失误的可能。
运维不是分分秒秒的大并发场景，使用 Serverless 云产品可以有效的降低云产品使用成本。
架构图及说明
运维团队发出操作指令，指令发送目标是 Amazon Bedrock Agent。指令包括，创建服务器，恢复服务器，扩容，合服。
Amazon Bedrock 根据指令，通过 API 定义，知识库信息，agent 说明等多方面信息开始进行意图识别，建立执行步骤，并开始调用 API 尝试完成指令。
API 通过调用 Amazon Bedrock 创建游戏图片，通过 Amazon System Manager 对游戏服务器进行操作，使用 Amazon Lambda 对云服务接口进行操作
运维团队发出操作指令，指令发送目标是 Amazon Bedrock Agent。指令包括，创建服务器，恢复服务器，扩容，合服。
Amazon Bedrock 根据指令，通过 API 定义，知识库信息，agent 说明等多方面信息开始进行意图识别，建立执行步骤，并开始调用 API 尝试完成指令。
API 通过调用 Amazon Bedrock 创建游戏图片，通过 Amazon System Manager 对游戏服务器进行操作，使用 Amazon Lambda 对云服务接口进行操作
游戏服务器根据操作执行进行变更。
操作中状态和静态图片信息被放在 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 中存储
