ゲーム開発が変わる! Google Cloud Platform実践インフラ構築

書籍転載

ゲーム開発が変わる! Google Cloud Platform実践インフラ構築

本コーナーは、インプレスR&D発行の電子書籍『ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform 実践インフラ構築』の中から、特にWindows Server Insider読者に有用だと考えられる個所を編集部が選び、同社の許可を得て転載したものです。
『ゲーム開発が変わる! Google Cloud Platform実践インフラ構築』の詳細はAmazon Kindleストアをご覧ください。

はじめに

  本書の構成
  謝辞


第1章 Google Cloud Platformの概要

  Google Cloud Platform とは?
    真の「クラウド」の実現を目指して
    圧倒的なスケーラビリティ
    マーケットでのGCPの位置付け
  Google Cloud Platformのサービス概要
    GCPのサービス分類と各サービスの概要
    AWSのサービススタックとの対応比較
  GCPの各サービスにおけるゲームインフラとしてのユースケース
    実行環境サービス
    ストレージサービス
    ネットワークサービス
    データ処理サービス
    その他


第2章 Google Cloud Platformの特徴

  “The Datacenter as a Computer”
    自社製サーバと自社製ソフトウェア
    ネットワーク
    コンテナ技術とスケーラビリティとコンピューティングROI
    並列処理と大量データ分析
    “The Datacenter as a Computer”のまとめ
 一般的なクラウドサービスとGoogle Cloud Platformの比較
    ネットワーク
    VM
    ライブマイグレーション
    料金
    ゲームインフラにおけるGoogle Cloud Platformの課題
  オンプレミスとGoogle Cloud Platformの比較
    オンプレミスとGoogle Cloud Platformの比較
    ゲームインフラとしてのGCPとオンプレミスとの比較
  GCEのベンチマークとコスト比較
    ベンチマーク
    コスト比較


第3章 ゲームインフラとしてのGoogle Cloud Platform

  ゲームインフラの特徴
    サーバに求められる性能が高く台数規模が大きい
    ピーク時と平常時に求められる性能の差が大きい
    ゲームの流行り廃りに応じてインフラ規模を変更する必要がある
    求められる性能の需要予測が難しい
    ゲームインフラの特徴のまとめ
  ゲームインフラにおける最近のトレンド
    モバイルゲームの普及とアクセス負荷のボラティリティの増大
    グローバル展開
    マルチクラウドと可搬性(ポータビリティ)の重要性の高まり
    ゲームインフラトレンドから考える中長期的なインフラ戦略
  Google Cloud Platformのゲームでの活用
    バックエンドサーバ
    分析・データ処理プラットフォームとして
    その他ゲーム関連での活用例
  ゲームインフラとMSP
    MSPサービスの中身
    ゲーム業界におけるMSPの活用状況
    MSPを利用すべきかどうか


第4章 オンプレミスからGoogle Cloud Platformへ

  シリコンスタジオゲームフレームワークの概要
    特色・強み
    環境について
    開発スケジュールと環境の関係について
    工夫
  事例A: 開発途中にオンプレミスからGCPへ移行したゲームタイトル
    案件の特徴
    GCP採用の理由
    GCP活用のうえでのポイント
    構成・詳細など
  事例B:運用中ゲームタイトルの移行
    案件の特徴
    GCP採用の理由
    GCPとWindowsサーバ
  事例C:新規の運用予測
    案件の特徴
    GCP採用の理由
    サーバ選定の目安
    見積もりツールの注意点


第5章 Aimingでのゲームサーバ構築事例

  GCPへの移行について
    GCPの利用への経緯
    GCP利用事例1:Lord of Knights
    ゲームサーバのアーキテクチャ
    選定ポイント
    移行スケジュール
    移行方法
    移行作業
  GCPでのサーバ運用
    コスト
    レイテンシ
    障害率
    サーバメンテナンス
    Google Appsとの連携
    サーバ起動停止時の挙動
  その他の取り組み
    開発サーバ
    KPI分析システム
    特設サイトやゲームのオフィシャルサイト
    GCP利用事例2:Tactics Conqueror's War
    GCP利用事例3:Eagle Fantasy Golf
  今後の取り組み
    バックアップシステムの移行
    専用ゲームサーバの作成
    Cloud Loggingの利用
    オートスケールの利用
    今後のゲームサーバでのGCP利用について


第6章 GCPでのゲームサーバアーキテクチャ

  GCPでのゲームインフラ構築
    ゲームシステムを構成する上でのGCPの利点
    GCEの性能とコストメリット
    Google Cloud Storage(GCS)
    ロードバランサ
    ディスク
    Startup Script
    IP Forward
    ファイヤーウォール
    メタデータ
    Egress Throughput caps
    Snapshot
    イメージ
    Cloud Logging
    Cloud Monitoring
    compute-image-packages
  GCP上でのゲームアーキテクチャ事例
    事例概要
  GCPでのデータベース構成
    構築
    性能について
    MongoDB
    Redis
  GCPを利用した常時接続型アーキテクチャ
    Photonサーバ
  Capy Inc.の事例
    サーバ種別
    RabbitMQ
    Elasticsearch
  構築・運用からみたGCPと他社クラウドの違い
    GCPの特徴
  grasys アーキテクチャ
    grasysについて


第7章 Aimingでのデータ分析環境の紹介

  過去の分析環境の紹介
    過去の分析環境のアーキテクチャ
    ゲームのログが難しい理由
    過去の分析システムの課題
  BigQueryを使った新しい分析環境
    どのような分析環境を作ったか
    過去の環境との違いと利点、欠点
  データ分析システムの比較
    BigQuery
    Treasure Data
    Amazon Redshift
    MySQL
    MongoDB
    各分析ツールでの適切なデータサイズ
    分析ツールの比較まとめとBigQueryを選定した理由
    Treasure Dataからの移行
  データ分析環境を作る
    アーキテクチャを考える
    ログを収集する
    集計結果を可視化する
  実際にログを収集する
    スキーマ定義 vs スキーマレス
    時刻の扱い
    テーブルはどの単位で分割するか
    行動ログ以外のデータロード
    スキーマ情報を定義する
    スキーマ定義のハマりどころ
    バッドデータ
  実際に集計、可視化する
    実際の集計ツールの仕組み
  収集したデータの活用とKPI
    Aimingでのユースケース紹介
  BigQueryのコスト
    各タイトルでどのくらいコストがかかっているか?
    各タイトルのコスト構造
    コストを減らすためにできること
  SQL実例あれこれ
    元になるテーブル(ダミー)
    BigQueryでSQLを書く際のTips
    代表的な集計項目を実際に書いてみる
  データ分析環境を作ってみての変化
    非エンジニアのBigQuery活用
    企画・運営に紹介したBigQueryの利点
  まとめ


Appendix

  第4章の資料
    事例A: 開発途中にオンプレミスからGCPへ移行したゲームタイトル
    事例C:新規の運用予測


あとがき

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