이번 세션에서는 Devsisters의 모험의 탑 런칭에 Amazon EKS 아키텍쳐 구성의 노하우를 어떻게 적용하여, 최적의 게임 서비스를 제공하는지 알아봅니다. API 서비스 뿐만 아니라 게임 세션 서비스를 Amazon EKS로 구현한 사례로 성능, 비용, 그리고 운영 효율 측면에서 Amazon EKS가 어떠한 도움을 주었는지 확인하실 수 있습니다.

발표자: 
진교선, 시니어 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS
마재의, Senior Software Engineer, Devsisters
박재현, DevOps Engineer, Devsisters

본 세션에서는 Amazon OpenSearch 및 Amazon OpenSearch Ingestion 서비스를 통해 게임 타이틀들의 로그를 통합 수집하고 관리형 Ingest Service로 전환하여 다양한 게임서버의 형식(EC2/Container/on-prem)에 대해 로그 수집을 방식을 표준화 하고 새로운 게임 타이틀에 대해서도 빠르게 대응하는 사례를 공유합니다.

발표자: 
김현동, 시니어 솔루션즈 아키텍트, AWS
김진호, 기술PM, kakaogames
유명인, 기술PM, kakaogames

본 세션에서는 Pocketpair가 멀티 플랫폼 서비스를 위해 분산되었던 Palworld의 빌드 환경을 AWS 로 통합하면서 개발 생산성을 극대화한 과정을 공유합니다. 아울러, 마이그레이션 이후 글로벌 확장을 위한 기술적인 과제를 AWS 와 어떻게 해결하고 있는지 설명합니다. 해당 사례를 통해 각 게임의 장르와 특징에 맞춘 AWS for Games의 기술 지원 사항을 알아보고 , 개발 생산성 향상 극대화를 통해 서비스 출시를 빠르게 할 수 있는 방안도 전달드립니다.

발표자: 
채민관, 솔루션즈 아키텍트, AWS
Chujo Hiroto, Head of Infrastructure, Pocketpair

본 세션에서는 네오위즈의 Amazon Redshift를 활용한 데이터레이크 여정을 살펴보고, 클러스터를 효율적으로 구성하여, 변화하는 워크로드와 데이터 작업 성능의 안정성을 보장하는 노하우를 살펴봅니다. 또한, Redshift Serverless, Redshift Datasharing을 통해, 역할 별 클러스터 개념의 Multi Redshift Cluster 아키텍쳐 구성의 실 사용 경험을 공유드립니다. 이를 통해, 성능 안정적이면서도, 시의성 있는 데이터 분석 요구 조건을 충족시키는 방안을 알아봅니다.

발표자: 
진교선, 시니어 게임테크 솔루션즈 아키텍트,  AWS
최승호, Data Engineer, NEOWIZ

MMORPG 서비스를 위해서는 Microsoft SQL Server 와 같은 상용 데이터베이스에서 제공하는 높은 성능 및 가용성이 요구됩니다. 만약 오픈소스 데이터베이스에서 동일 수준의 성능과 가용성을 제공한다면 비용 절감 및 아키텍처의 유연성도 높일 수 있습니다. 본 세션에서는 Amazon Aurora 의 성능 및 고가용성, 운영 비용 절감 등의 장점을 설명하고, 이를 활용하여 MMORPG 개발 및 서비스를 원활하게 할 방법들을 소개합니다.

발표자: 
성현창, 시니어 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS

AWS는 고객의 용도에 맞는 다양한 데이터 서비스를 제공하고 있습니다. 이 중 Amazon DynamoDB, Amazon Aurora RDS, Amazon Elasticache Redis, 그리고 Amazon OpenSearch 서비스는 여러 고객의 워크로드에 널리 사용되어, 다양한 형태의 게임 서비스를 지원하고 있습니다. 본 세션에서는 이러한 데이터 서비스를 비용 효율적으로 사용하는 방법을 기술 및 기능 측면에서 알아보고, 비용을 절감하기 위한 운영 활동에 대해 알아보도록 합니다.

발표자: 
이혁, 시니어 DynamoDB 솔루션즈 아키텍트, AWS
오대헌, 시니어 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
진교선, 시니어 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS

컴투스플랫폼이 게임 라이브옵스 플랫폼인 하이브 플랫폼을 AWS 클라우드로 마이그레이션한 사례를 공유합니다. 다양한 글로벌 게임사들에게 하이브 플랫폼을 보다 효율적이고 확장성 있게 제공하기 위해 AWS 클라우드 환경으로 이전한 과정과 그 과정에서 직면한 기술적 과제, 해결 방안 등을 소개합니다. 실제 프로덕션 환경에서의 경험을 바탕으로 한 이번 발표는 게임 인프라 현대화를 고민 중인 다른 게임사들에게 유용한 가이드와 인사이트를 제공할 것입니다.

발표자: 
박현수, 솔루션즈 아키텍트, AWS
김혁중 팀장, 인프라기술실, Com2uS Platform

본 세션에서는 ARM 프로세서 기반의 AWS Graviton을 활용해 게임을 개발한 사례를 공유합니다. 그라비톤 인스턴스를 도입해 얻은 비용 절감, 성능 향상 등의 혜택을 중점적으로 살펴보며, 그라비톤의 고성능 컴퓨팅 능력이 어떻게 게임 개발 및 운영 환경을 개선했는지, 그리고 클라우드 비용을 얼마나 절감할 수 있었는지에 대한 구체적인 사례를 소개합니다. 게임 개발 분야에서 ARM 프로세서가 이미 상당히 활용되고 있는 상황에서 그 효용성을 다시 한번 확인할 수 있는 자리가 될 것입니다.

발표자: 
장준성, 시니어 솔루션즈 아키텍트, AWS
김수만 본부장, 기술지원본부, TAKEONE COMPANY

이번 세션에서는 Amazon Bedrock을 활용해 게임사가 게임 내 NPC의 LLM을 비용 효율적으로 개발하고, 이를 서비스화한 경험을 공유합니다. 발표자는 개발 과정에서 겪은 다양한 시행착오와 문제 해결 방법을 생생하게 전달할 예정입니다. 특히, Amazon Bedrock을 활용해 개발 비용을 절감하고, NPC의 인텔리전스를 강화한 사례를 중심으로 설명합니다. 게임사의 실제 경험을 바탕으로 한 이번 발표는 비슷한 도전을 마주한 다른 개발자들에게 실질적인 인사이트를 제공할 것입니다.

발표자:
김세훈, 솔루션즈 아키텍트, AWS
이은구, 수석, Haegin

생성형 AI의 멀티모달 기술을 활용하여 결제 QA 생산성을 향상시킨 사례를 공유합니다. 멀티모달 AI가 이미지, 텍스트등 다양한 형태의 데이터를 처리함으로써 QA 프로세스의 효율성과 처리 속도를 높인 사례를 상세히 소개합니다. 실제 사례 중심의 이번 발표는 QA 프로세스 개선을 고민하는 다른 게임 개발사에게 유용한 통찰력을 제공하며, 향후 AI 기술의 활용 방향성에 대한 아이디어를 제시할 것입니다.

발표자: 
한정호, 솔루션즈 아키텍트, AWS
이창명 CTO, Wemade Play

NCSOFT는 게임 개발의 생산성과 퀄리티 향상을 위해 생성형 AI를 활용한 응용 기술 개발과 최신 하드웨어 및 인프라 변화에 따른 기반 기술 확보에 집중하고 있습니다.

본 세션에서는 생성형 AI를 활용해 NC의 게임아트 리소스 제작의 생산성을 향상시키기 위한 도구인 VARCO Art의 개발 과정과 사내 활용 사례를 공유합니다. G5 인스턴스를 기반으로 이미지 생성 AI 모델을 서빙하고, 게임 아트 디자이너에게 편리한 UI/UX를 개발한 경험을 공유합니다. 또한, 외부 서비스로의 확장을 위한 SaaS 전환 과정을 함께 나누고자 합니다.

이를 통해 게임 개발 시 생성형 AI의 효율적인 활용 방안에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

발표자: 
김민재, AI Tech 센터장, NCSOFT
이효일, VARCO 개발실 실장, VARCO Center, NCSOFT

본 세션에서는 게임 서비스 VOC 감정분석 모니터링 시스템과 RAG 및 Prompt Flow를 활용한 대규모 언어 모델의 효과적인 전략을 탐구합니다. 조이시티에서 Amazon SageMaker 환경에서 구축한 VOC 감정분석 모니터링 시스템의 아키텍처와 BERT와 SLM을 활용한 다국어 감정 분석, 다국어 키워드 추출 기능을 소개하고, 전사 아카이브 PoC를 진행하면서 고민했던 Hybrid Search에서 점수를 산정하는 방법과 함께 Prompt flow와 Function Calling 기능을 활용한 보다 정교한 답변 생성 과정을 소개합니다.

발표자:
하흥수, 솔수션즈 아키텍트, AWS
전준형, 데이터 엔지니어, Joycity
윤성준, 데이터 엔지니어, Joycity

본 세션에서는 Amazon Bedrock을 처음 접해보시는 분들도 쉽게 따라하실 수 있도록 Amazon Bedrock의 기본적인 사용법 및 텍스트 생성, 이미지 생성, RAG 구현, Chatbot 구축 등의 대표적인 생성형 AI 사용 패턴을 함께 구현해볼 예정입니다.

발표자:
천민욱, 게임테크 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
채민관, 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS

본 세션에서는 Amazon Bedrock에 대한 지식을 바탕으로 Amazon Bedrock Agent를 이용하여 주식 분석 어플리케이션을 만드는 과정을 함께 구현해볼 예정입니다.

발표자: 
한정호, 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS
송정우, 게임테크 솔루션즈 아키텍트, AWS