Tag: Gaming

本記事は Mistplay のAI エンジニアであるSteven Wang氏によるゲスト投稿です。 Mistplay はモバイルゲーマー向けの世界トップクラスのロイヤルティプログラムです。数百万人のプレイヤーが Mistplay を使用して新しいゲームを発見し、ロイヤルティ報酬を獲得し、他のプレイヤーとつながっています。このプラットフォームにより、Playtika、Scopely、Peak などのモバイルゲームスタジオは、世界中のユーザーを獲得し、それらのユーザーと深く関わることができています。   Mistplay が AWS に移行した理由 Mistplay では十分な情報に基づいた意思決定を行い、計算されたリスクを取るにあたり、データに大きく依存しています。  Mistplay の Android アプリケーションは、ユーザーのインタラクションをキャプチャする大量のイベント情報を生成するため、チームにとって不可欠なデータソースとなっています。このデータは不可欠であり、ビジネス上の主要な疑問に答え、当社が可能な限り最高のユーザーエクスペリエンスを作る上で重要な役割を果たしています。 従来、Android アプリケーションは Firebase にイベントデータを送信するように設計されていました。そこから、デフォルトで利用可能な統合機能を使ってFirebase と BigQuery を統合し、 BigQuery でイベントデータを公開し、詳細に分析していました。 しかし当社のビジネスが成長するにつれ、既存のソリューションでは対処できないいくつかの課題に直面しました。たとえば、品質上・精度上の問題が増加し、処理データに影響を与えていることに気付きました。さらに、インフラストラクチャに対するコストが当社のビジネスと同じくらい急速に増加していました。料金モデルは理解しにくく、当社の使用パターンだと予想外に高額な請求が発生することがよくありました。 当社のデータが新しいホームを必要としていることは明らかでした。当社のイベント分析を AWS に移行することは自然な選択でした。当社では既に Amazon S3 と Amazon Athena を主要なデータレイクとして使用していたためです。  さらに、ツール類を1つのサービスセットで統合し、分析タスクを合理化し、AWS の下で既に実施されている既存のセキュリティ対策を活用したいと考えていました。最後に、AWS の明瞭な料金モデルのおかげで、予算作成が簡単に行えました。 本投稿では、Firebase と BigQuery から Amazon S3 および Amazon Athena に移行した方法と、分析機能、コスト構造、およびオペレーションがどのように改善されたかを説明します。   移行戦略 […]

こんにちは、ゲームソリューションアーキテクトの 畑史彦 です。 9月19日に第16回となる Game Tech Night を開催致しました。 Game Tech Night は、オンラインゲーム開発と運用に携わる開発者やインフラエンジニアを対象に、ゲームに関連する技術情報や AWS サービスの情報をお届けするイベントです。最近では概ね 1,2 ヶ月に1度くらいの頻度で定期開催しています。この第16回では特に特定のテーマを決めずに複数の LT を実施しました。

こんにちは、ゲームソリューションアーキテクトの 畑史彦 です。 8月21日に第15回となる Game Tech Night を開催致しました。 Game Tech Night は、オンラインゲーム開発と運用に携わる開発者やインフラエンジニアを対象に、ゲームに特化しか技術情報や関連する AWS サービスの情報をお届けすることを目的としたイベントです。最近では概ね 1,2 ヶ月に1度くらいの頻度で定期開催しています。この第15回では 機械学習 をテーマに AWS のソリューションアーキテクトから２つのセッションを実施しました。  

こんにちは、ゲームソリューションアーキテクトの畑史彦です。 7月23日に第14回となる Game Tech Night を開催致しました。 Game Tech Night は、オンラインゲーム開発と運用に携わる開発者やインフラエンジニアを対象に、ゲームに特化しか技術情報や関連する AWS サービスの情報をお届けすることを目的としたイベントです。最近では概ね 1,2 ヶ月に1度くらいの頻度で定期開催しています。この第14回では セキュリティ をテーマに AWS ソリューションアーキテクトから１つ、株式会社ディー・エヌ・エー 髙橋氏より１つ、計２つのセッションを実施しました。

Fortnite: Battle Royale, Warframe, そしてApex Legendsなど成功している多くのビデオゲームでは、プレイヤーがゲームの一部に無料でアクセスできる”Free-to-Play”モデルを採用しています。このようなゲームは、もはや低品質なものではなく、プレミアムな品質を必要とします。ビジネスモデルはコストの制約を受けていますが、そのような状況に対してAmazon EC2 スポットインスタンスは実行可能な低コストのコンピューティングオプションを提供します。カジュアルなマルチプレイヤーゲームはもちろん、マルチプレイヤーゲームサーバのワークロードを実行するAmazon EKSコンテナのオーケストレーションではプレイヤーへの影響を最小限に抑え、コストを最適化するメカニズムが必要となりますが、そのような場合にはスポットインスタンスの利用がフィットします。 スポットインスタンスはAWSクラウドの利用可能な予備のコンピュートキャパシティを提供することで、オンデマンドに比べて大幅な割引価格でご利用が可能です。スポットインスタンスによるコストを最適化によって、これまでと同じ予算でアプリーケーションのスループットを最大10倍にまでスケールできます。スポットインスタンスはフォールトトレラント(障害許容)なワークロードに最適です。マルチプレイヤーゲームサーバも例外ではありません。ゲームサーバの状態は、リアルタイムなプレイヤーの入力によって更新され、サーバは一時的な状態を保持します。ゲームサーバのワークロードは使い捨てになることが多く、スポットインスタンスを利用することでコンピュートにかかるコストを最大90%削減できます。このブログでは、スポットインスタンスを効果的に使用するためのゲームサーバワークロードの設計方法について説明します。 ゲームサーバワークロードの特徴 簡単に言えば、マルチプレイヤーゲームサーバは現在のキャラクターの位置と状態(主にアニメーション)を更新するためにほとんどの時間を費やします。残りの時間は、戦闘に関するアクションや移動、その他ゲームイベントに関連する画像の更新に費やされます。具体的にゲームサーバのCPUは、クライアントの位置情報を受信し、ゲームステートを計算し、その情報を特定の複数のクライアントに送信するという処理のためにネットワークI/Oを利用します。以上のことから、ゲームサーバのワークロードはカジュアルなマルチプレイヤーゲームには汎用インスタンスタイプ、ハードコアなマルチプレイヤーゲームにはコンピューティング最適化インスタンスタイプが適しています。 AWSはコンピューティング最適化(C4およびC5)や汎用(M5)をはじめとした多種多様なインスタンスタイプにおいてスポットインスタンスを提供しています。キャパシティはアベイラビリティゾーン内のインスタンスタイプごとに別々に変動するため、幅広いインスタンスタイプを使用することで同じ価格でより多くのコンピューティング能力を得ることができます。スポットインスタンスのベストプラクティスに関する情報はAmazon EC2 Spot Instancesの開始方法をご覧ください。 専用のゲームサーバを実行するためのソリューションの１つとして、Amazon GameLiftがあります。GameLiftはAWSの各リージョンでAmazon GameLift FleetIQやスポットインスタンスをデプロイします。FleetIQはプレイヤーのレイテンシ、インスタンス料金、そしてスポットインスタンスの中断(※)を気にしなくてもいいように中断レート(Interuption Rate)をベースとして新しいセッションをゲームサーバに振り分けます。より詳細な情報はAWS Game Techブログに掲載されている”Reduce Cost by up to 90% with Amazon GameLift FleetIQ and Spot Instances“をご覧ください。 (※)スポットインスタンスは空きリソースを提供している特性上、インスタンス需要に応じて中断されることがあります。詳しくはスポットインスタンスの中断をご覧ください。 その他のケースとして、マルチプレイヤーゲームサーバの展開にKubernetesやSwarm, Amazon ECSなどのコンテナベースのオーケストレーションによるゲームサーバのデプロイメントパターンを利用することができます。これらのシステムは大量のゲームサーバとしてデプロイされた複数のリージョンにまたがるDockerコンテナを管理します。本ブログの残りのパートではコンテナ化されたゲームサーバソリューションにフォーカスします。コンテナは軽量で、高速に起動し、ベースとなるインスタンスの使用率が向上するという特性があるため、ゲームサーバのワークロードに適しています。 なぜAmazon EC2 スポットインスタンスを利用するのか？ スポットインスタンスは、使い捨てのゲームサーバワークロードを実行するための選択肢のひとつです。中断２分前に通知を受け取ることで、中断に備えることができます。インスタンスメタデータとAmazon CloudWatchによる通知処理の例を２つご紹介します。詳しくはこのブログの後半の「中断のハンドリング」および「ゲームサーバを冗長化するためには？」を参照してください。 スポットインスタンスは汎用およびコンピューティング最適化(C4およびC5)などゲームサーバのワークロードに適合するさまざまなEC2インスタンスタイプを提供します。また、スポットインスタンスは低い中断レートを提供します。スポットインスタンスアドバイザーは過去の履歴に基づいて、中断レートの低いインスタンスタイプを選択するのに役立ちます。 中断のハンドリング スポットインスタンスを使用する場合、中断によるプレイヤーへの影響を回避することが重要です。ここでは、GitHub上の”Spotable Game Server“で公開されているリファレンスアーキテクチャとサンプルコードによって、プレイヤー影響を避けるための戦略についてご紹介します。具体的には、Amazon EKSにおける、”kubectl drain”コマンドによるNode Drainageを例として挙げます。これにより、ノードのアンスケジューリング(解除)が可能となり、プレイヤーエクスペリエンスに影響を及ぼす可能性がある終了期間(terminationGracePeriodSeconds)にあるノード上で実行されているpodを削除します。その結果、podは正常に終了するシグナルがゲーム内に送信されている間も可動を続けます。 Node Drainage(ノードのドレイニング) Node […]

こんにちは。ソリューションアーキテクトの吉田です。 12/13(水)、Amazonの目黒オフィスでゲーム関係のお客様向けにre:Invent 2017のre:Capイベントを開催しました。直前のご案内にもかかわらず、100名超のお客様にご参加いただき、おかげ様で大盛況のイベントとなりました。   – AWS re:Invent 2017 New Release for Gaming re:Cap – まずはソリューションアーキテクトの畑より、re:Invent期間中に発表されたサービスと機能について解説しました。非常にたくさんのアップデートがあったため簡単な概要レベルのご紹介となりましたが、気になるサービスはぜひブログ記事やAWSドキュメントなどでチェックしてみてください。 Reinvent2017 recap-overview-pdf from Amazon Web Services Japan   – re:Invent 2017 ゲームセッションサマリー(1) – 次に、私吉田からre:Invent初日のGame Industry Dayで行われたブレイクアウトセッションやWorkshop、その他ゲームのお客様にチェックいただきたいセッションの概要についてご紹介しました。各ブレイクアウトセッションのSlideshareやYoutubeのリンクは資料に掲載してますので、ぜひご覧ください。 Reinvent2017 recap-gaming-session-1 from Amazon Web Services Japan   – re:Invent 2017 ゲームセッションサマリー(2) – そして最後に、Amazon Game Servicesの下田より、２つの注目ブレイクアウトセッションとして、”Amazon Game Studiosのゲーム向けのイベントベースのアナリティクス事例”と”Gearbox社のBattlebornでのGameLift導入事例”について取り上げ、海外におけるゲーム開発の現状などにも触れながら詳細を解説しました。 Reinvent2017 recap-gaming-session-2 from Amazon Web Services […]