이 지침은 다양한 유형의 데이터세트를 한데 모아 단일의 통합된 보기로 병합하는 데 도움이 됩니다. AWS Game Tech 고객은 플레이어의 행동 프로필을 빈틈 없이 작성하여 플레이어가 게임과 상호 작용하고, 게임 커뮤니티에 참여하고, 다른 플레이어와 어울리는 방식에 대한 이해를 높일 수 있습니다. Cohort Modeler는 게임 내 지표, 게임 내 행동, 금융 거래 등 다양한 유형의 지표 데이터를 기반으로 플레이어 지표를 분류하고 개별 플레이어 그룹으로 집계합니다. 플레이어 행동에 대한 심층적인 이해는 진행되고 있는 설계와 개발 결정에 영향을 미칩니다.

아키텍처 다이어그램

[아키텍처 다이어그램 설명]

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Well-Architected 원칙

AWS Well-Architected Framework는 클라우드에서 시스템을 구축하는 동안 사용자가 내리는 의사 결정의 장단점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프레임워크의 6가지 원칙을 통해 안정적이고 안전하며 효과적이고 비용 효율적이며 지속 가능한 시스템을 설계 및 운영하기 위한 아키텍처 모범 사례를 배울 수 있습니다. AWS Management Console에서 추가 요금 없이 사용할 수 있는 AWS Well-Architected Tool을 사용하면 각 원칙에 대한 여러 질문에 답하여 이러한 모범 사례와 비교하며 워크로드를 검토할 수 있습니다.

위의 아키텍처 다이어그램은 Well-Architected 모범 사례를 고려하여 생성된 솔루션의 예시입니다. Well-Architected를 완전히 충족하려면 가능한 많은 Well-Architected 모범 사례를 따라야 합니다.

  • 애플리케이션, 워크로드, 인프라 구성 요소 텔레메트리는 Amazon CloudWatch Logs를 통해 액세스할 수 있습니다. CloudWatch를 통해 모든 운영 상태 지표에 액세스할 수 있습니다. 애플리케이션 자체는 수집 및 쿼리 API를 통해 사용자와 트랜잭션 텔레메트리를 추적합니다. 

    운영 우수성 백서 읽기 
  • 모든 데이터는 Neptune에 있으며 저장 중에 암호화됩니다. 모든 대량 수집 데이터(비 API 데이터)는 Amazon Simple Storage Service(S3)에 상주하며 저장 중에도 암호화됩니다. 전송 중인 데이터는 Neptune만 액세스할 수 있는 전용 VPC 엔드포인트를 통해 암호화됩니다. API를 통한 모든 쿼리 데이터는 전송 중에 전송 계층 보안(TLS)/HTTPS를 사용하여 암호화됩니다.

    보안 백서 읽기 
  • 이 아키텍처는 API Gateway에서 Lambda, Neptune에 이르는 3계층 액세스 패턴을 사용하여 분리됩니다. 각 계층은 독립적으로 확장 가능하고 가용성이 높습니다. 또한 계층은 상태 비저장이며 자동 재시도 제한을 허용합니다. 각 계층은 분석을 위해 CloudWatch에 로그를 개별적으로 전송합니다. 이 아키텍처는 CloudFormation을 통해 코드형 인프라(IaC)로 제공됩니다. CloudFormation은 모든 업데이트, 롤백 또는 오류를 관리합니다.

    신뢰성 백서 읽기 
  • 이 아키텍처의 서비스는 자동 규모 조정과 선형 비용 예측을 제공합니다. Neptune에는 플레이어 및 코호트 관계 모델링을 탐색하고 결정하는 기능이 있습니다. 또한 이 아키텍처는 코드 샘플이 포함된 참조 Jupyter Notebook을 사용하며 데이터 수집, 쿼리 및 모델링에 대한 단계별 지침을 제공합니다.

    성능 효율성 백서 읽기 
  • 이 아키텍처는 플레이어 인사이트에 대해서만 API 쿼리 응답에 요금을 부과하여 AWS 리전 외부로의 데이터 전송 비용을 최소화합니다. 따라서 아키텍처에서 사용되는 서비스에 대해서만 데이터 전송 비용이 발생하고 데이터 수집에는 비용이 발생하지 않습니다. 또한 과거 사용량을 기준으로 비용을 예측할 수 있습니다. 

    비용 최적화 백서 읽기 
  • 이 솔루션의 서비스는 서버리스이므로 하드웨어가 필요하지 않습니다. 일반적으로 Neptune은 서버리스 기능을 지원합니다. 이 아키텍처에서는 서버리스는 아니지만 신뢰성을 유지하는 데 필요한 최소한의 하드웨어를 사용하는 Neptune 버전을 사용합니다.

    지속 가능성 백서 읽기 

구현 리소스

실험 및 사용을 위한 자세한 안내는 AWS 계정 내에서 제공됩니다. 배포, 사용, 정리를 포함한 지침 구축의 각 단계는 검토되어 배포를 위해 준비됩니다.

시작점으로서 샘플 코드를 제공합니다. 이 샘플 코드는 업계에서 검증되었고 규범적이지만 최종적인 것은 아니며, 시작하는 데 도움을 줄 것입니다.

AWS for Games
블로그

Gain Insights Into Your Player Base Using The AWS for Games Cohort Modeler

AWS for Games Cohort Modeler에 초점을 맞춘 시리즈의 첫 번째 블로그 게시물입니다. 
 
AWS for Games Cohort Modeler는 개발자가 플레이어 관계를 구상 및 분류하고 플레이어 기반 내에서 유사한 행동을 파악할 수 있는 배포 가능한 솔루션입니다. 
AWS for Games
블로그

AWS for Games Cohort Modeler: Graph Data Model

AWS for Games Cohort Graph를 소개하는 시리즈의 두 번째 블로그입니다.
이 블로그 게시물에서는 데이터 모델을 심층적으로 살펴보고, 고객이 스튜디오의 특정 요구 사항에 따라 예시 스키마를 조정할 수 있는 방법을 보여줍니다.

고지 사항

샘플 코드, 소프트웨어 라이브러리, 명령줄 도구, 개념 증명, 템플릿 또는 기타 관련 기술(AWS 직원을 통해 제공되는 상기 항목 포함)은 AWS 이용계약 또는 귀하와 AWS 간의 서면 계약(적용되는 것)에 따라 AWS 콘텐츠로 제공됩니다. 이 AWS 콘텐츠를 프로덕션 계정, 프로덕션 또는 기타 중요한 데이터에 사용해서는 안 됩니다. 귀하는 특정 품질 제어 방식 및 표준에 따라 프로덕션급 사용에 적절하게 샘플 코드와 같은 AWS 콘텐츠를 테스트, 보호 및 최적화할 책임이 있습니다. AWS 콘텐츠를 배포하면 Amazon EC2 인스턴스를 실행하거나 Amazon S3 스토리지를 사용할 때와 같이 요금이 부과되는 AWS 리소스를 생성하거나 사용하는 것에 대한 AWS 요금이 발생할 수 있습니다.

본 지침에 서드 파티 서비스 또는 조직이 언급되어 있다고 해서 Amazon 또는 AWS와 서드 파티 간의 보증, 후원 또는 제휴를 의미하지는 않습니다. AWS의 지침을 기술적 시작점으로 사용할 수 있으며 아키텍처를 배포할 때 서드 파티 서비스와의 통합을 사용자 지정할 수 있습니다.

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