Reinvent2017 recap-gaming-session-1

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吉⽥英世
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト
2017.12.13
re:Invent 2017
ゲームセッションサマリー

⾃⼰紹介
Hideyo Yoshida
Game Solutions Architect
Amazon Web Services Japan K.K.
Career:
Infrastructure Engineer (MMORPG)
IoT Platform Architect

本⽇のアジェンダ
• Gaming Industry Day
• その他のセッション
• まとめ

Gaming Industry Day
Breakout Session
講義型の座学セッション。AWSのソリューションアーキテクトまたは
お客様の技術担当者からユースケースやベストプラクティスを紹介
Chalk Talk
参加者とディスカッション形式であるテーマについて話し合う
Workshop
⼿順を元に、実際にAWSのサービスを利⽤して実装を⾏う

Breakout Session

Migrating the League of Legends Platform
into the AWS cloud
GAM301
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League of Legendsのハイブリッド・グローバルインフラの
運⽤を統合管理
ロケーション毎に異なるツール、オペレーション、
そして⾔語の壁などが問題に
各ロケーションに配置されている”シャード”の
⽴ち上げが9ヶ⽉から1ヶ⽉に短縮
PackerやTerraformによるインフラのコード化し、

GAM301
• Direct Connectで既存のDCと専⽤線接続し、プラットフォームやシャード
のツールなどのバックエンドサービスをAWSに配置
• ロードテストのクライアントにもAWSを利⽤

Migrating Battleborn and the Spark platform to
Amazon GameLift for Multiplayer Game Servers
GAM303
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グローバル規模でのGameLift活⽤事例、ロケーションによる
リダイレクトやFleetの最適化を紹介
GameLiftの1stユーザであるGearboxの
事例紹介
Sparkと⾔われるGame as a Serviceに
GameLiftを採⽤

GAM303
• ゲームクライアントとGameLiftの間に抽象化レイヤーであるZeppelinを
配置することによってバージョンやユーザごとにリダイレクト

GAM303
QoSエンドポイントを利⽤して⼀番近いFleetへ接続
シングルプレイヤー
マルチプレイヤー

Automating Mother Nature:
How Nexon Used AWS Services to Algorithmically
Create and Manage an In-Game Ecosystem
GAM305
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DURANGOのオープンワールドを⽀えるEchosystem Simulator
21億にもおよぶスロットへの植物の
描画を⾃然現象に近い形で表現
Dockerを採⽤し、SQS/S3と組み合わせて
⾮同期のシミュレーション処理を実⾏

GAM305
• リージョンのオフロード(東京からバージニア)で20%コスト削減
• GameServerからECSへのrun taskについてはSQS/Lambdaを使って
⾮同期に実⾏
• SQSのメッセージサイズに収まらないデータサイズになったためS3を併⽤
• ECSクラスタのインスタンスコストを下げるためオンデマンドだけでなく
スポットインスタンスを併⽤し78%コスト削減

Building a Lake of Wisdom
GAM306
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Angry BirdsにおけるS3データレイク+Amazon Athenaの活⽤
既存のダッシュボードは汎⽤的なデータのみ、
ゲーム特化のデータを閲覧する仕組みを⾃社で
構築
カラム型のデータ・フォーマットであるORCと
Amazon Athenaを活⽤し分析基盤を構築

GAM306
• 事前検証でORC+Athenaによるクエリ実⾏が最速だった
• Kafkaでデータを収集、RawデータをORCに圧縮&パーティショニング
• S3をデータレイクとすることでAthenaやPrestoを利⽤するときは
ETL不要に

Ubisoft: How For Honor Runs Using Amazon ECS
GAM307
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4つのポイント
• Fail fast! Succeed Consistently!
• Development ease
• Automation
• Managed Infrastructure
For HonorでのECS/CloudFormation活⽤事例
・Beanstalk/CouchBaseからECS/ElastiCacheへ
・GitLab CIジョブからCloudFormation
UpdaateStackを実⾏

GAM307
• Beanstalk + CouchBaseでスモールスタートしたが、Fitしなかった(Fail first)
• Dockerを採⽤、ECS + ElastiCacheをCloudFormationで構築
• ECSのインスタンスをOpsWorksでプロビジョニング
• CloudFormationをフル活⽤、GitLab CIジョブでUpdate Stackを実⾏,
プロセスを完全に⾃動化

How Linden Lab Built a Virtual World
on the AWS Cloud
GAM311
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Linden Labの新プロジェクト “SANSAR” でECS/CloudFormationを活⽤
新しいアーキテクチャのゴール：
PCIコンプライアンス対応
ラピッドプロトタイピング
CI/CD…
セカンドライフにおける様々な課題を持ちこないように
新プロジェクトSANSARで新アーキテクチャを採⽤
• 数週間を要するデプロイサイクル
• すべてのサービスが利⽤する⼤規模MySQL
• モノリシックなゴールデンイメージ

GAM311
• コンテナプラットフォームはMesos, Kubernetes, Swarmを経てECSとなった
• AMIとコンテナでそれぞれBuildとDeployのPipelineを構築
• 今後はアリゾナのDCをAWSにマイグレーション予定

Designing for the Future:
Building a Flexible Event-based Analytics
Architecture for Games
GAM401
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Amazon Game Studioのゲームタイトル“Breakaway”での
サーバレス分析事例
• 分析にもプロトタイピングを導⼊
• あいまいで変化する要件、テクノロジー
の進化に対応するためのフレキシブルな
アーキテクチャを⽬指した

GAM401
• Kinesis, S3, Redshiftを利⽤したAWSベストプラクティス構成
• Beanstalk上のAppがKinesis Consumerとしてデータの集約やフォーマット
変換を実施
• Cold DataをS3、Warm DataはRedshiftにストア
• Dedupe対策でstaging, dedupテーブルのJoinで解決
• 将来的にAthenaやKinesis Analyticsを利⽤しさらにフレキシブルな
分析を予定

Gaming Analytics Pipelineを公開中
https://aws.amazon.com/answers/big-data/gaming-analytics-pipeline/
実際にBreakawayで利⽤実績のある構成が
CloudFormationですぐに構築可能
あくまでもGeneralな構成のため、本番への
利⽤時はSAにご相談を！

Chalk Talk

Chalk Talk
GAM308
Serverless Matchmaking in AWS:
Matching up the Options
GAM402
Using Amazon Machine Learning and
Sentiment Analysis to Identify
Game Player Reaction and Emotion

Workshop

Breathe Life into a Mobile Game
GAM309
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Survival Shooterを教材として、AWSを使ったサーバサイドの
実装について学習

Build a Telemetry and Analytics Pipeline for
Game Balancing
GAM310
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⽤途別にいろいろなAnalytics Pipelineを構築

その他のセッション

How to Design a Multi-Region
Active-Active Architecture
ARC319
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マルチリージョンでのアーキテクティングに使える知識や
テクニックが満載
レプリケーションにおける同期 vs ⾮同期
https://d1.awsstatic.com/whitepapers/architecture/AWS-Reliability-Pillar.pdf
Reliability Pillar:
ワークロード別の可⽤性設計
レプリケーションテクニック
・S3クロスリージョンレプリケーション
・RDSクロスリージョンレプリケーション
・Aurora Multi-Master
・DynamoDB Global Table

Performing Chaos at Netflix
DEV334
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NetflixによるChaos Engineeringのはじめ⽅
システムの”定常”状態を定義、
まずはノンクリティカルな
ステージングから
インスタンスの停⽌などから
徐々に拡⼤
http://www.oreilly.com/webops-perf/free/chaos-engineering.csp
Download:
Looking at ”Unknown”
どのようにFailure Injectionを実装するか？

Network Performance:
Making Every Packet Count
NET401
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EC2インスタンスのTCPパフォーマンスチューニングテクニック満載
• Initial Congestion Windowを変更して
初期状態から⼤きいサイズで転送
• netstatコマンドによるパケロス確認
• 輻輳制御アルゴリズムの変更(BBRなど)
• Retransmission timerは短くても
⻑くてもだめ(rto_minを調整)
などなど

まとめ

まとめ
• ゲームにおいてもゲームサーバ、API、分析などにおいて
コンテナが当たり前のように利⽤されている
• インフラのコード化(Infrastructure as Code)がすすみ、
アプリケーションに加えてCI/CDのパイプラインに
実装されてきている
• 今後ローンチ予定のAWSサービスにも期待⼤！

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