日活4000萬用戶遍布200國“湯姆貓”游戲靠什么技術(shù)乘風(fēng)破浪？

8月24日消息，國內(nèi)游戲廠商出海掘金如火如荼。據(jù)AppAnnie最新數(shù)據(jù)，2020年上半年中國手游在海外的收入年增長達(dá)到37%，收入規(guī)模超過55億美元。金科文化旗下游戲子公司Outfit7就是在海外乘風(fēng)破浪者之一。

據(jù)介紹，金科文化旗下核心IP“會說話的湯姆貓”系列目前已經(jīng)衍生成數(shù)十款游戲組成的游戲家族，業(yè)務(wù)覆蓋歐盟、美國、中國、俄羅斯、巴西、印度等全球200多個國家和地區(qū)。全球累計下載量超過130億人次，月活躍用戶超過4.1億，全球日活用戶超過4000萬，中國日活用戶超過1000萬。

金科文化游戲事業(yè)部支撐中心技術(shù)總監(jiān)夏祥龍透露，新游戲“湯姆貓總動員”6月一經(jīng)上線，就連續(xù)拿到6月、7月全球游戲下載榜第一的好成績。而背后支撐這一用戶暴增的技術(shù)離不開對云原生最新技術(shù)服務(wù)的合理使用。

眾所周知，游戲行業(yè)普遍存在用戶游戲高峰期帶來的高并發(fā)量、游戲版本快速迭代需要的持續(xù)交付等諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。近日，夏祥龍接受媒體采訪，分享了“湯姆貓“系列游戲背后的技術(shù)建設(shè)。

對金科文化而言，夏祥龍稱，“游戲發(fā)行這塊，最核心的就是用戶量爆增帶來的挑戰(zhàn)。我們用戶量在低谷期和高峰期的時候是幾倍或者十幾倍的差別，我們面臨的第一是流量的壓力，第二是機器負(fù)載的壓力，第三是事件的處理和相關(guān)的數(shù)據(jù)庫讀寫的壓力。高并發(fā)是在游戲發(fā)行行業(yè)遇到的最主要的技術(shù)性問題，我們需要去解決。”

據(jù)夏祥龍介紹，最初金科文化是采用一些傳統(tǒng)的方式，打算自己搭建整個開發(fā)和運維環(huán)境。但是進(jìn)行了兩三個月后發(fā)現(xiàn)沒有能夠達(dá)到預(yù)期要求。時間緊、人力有限，在這種情況下，決定破釜沉舟嘗試云原生這樣的開發(fā)模式。

從2017年底開始，金科文化發(fā)行技術(shù)體系依托AWS的平臺進(jìn)行開發(fā)和運行。目前金科文化游戲的核心數(shù)據(jù)國內(nèi)部署在寧夏區(qū)域，整個海外數(shù)據(jù)則部署在新加坡節(jié)點。

因AmazonDynamoDB而選擇AWS

談及為何在諸多的云服務(wù)提供商中選擇AWS，夏祥龍回憶道：經(jīng)過我們的調(diào)研和AWS相關(guān)架構(gòu)師的討論，基于云原生能夠快速地滿足我們的開發(fā)要求，能夠短期上線。

“我們當(dāng)初選AWS的一個重要理由，就是看中AmazonDynamoDB這樣一個產(chǎn)品，它的數(shù)據(jù)庫是無限擴容的，在當(dāng)時是獨一份的，只有這一個產(chǎn)品符合我們的需求。所以在此基礎(chǔ)上我們選擇了AWS。”夏祥龍介紹，“在整個這套體系過程中，我們運用的是云原生的自動伸縮的功能來對沖流量壓力對我們的影響。AmazonDynamoDB性能理論上講是可以持續(xù)擴充的，而且是在不需要進(jìn)行停機維護(hù)過程中，只需要動態(tài)增加就可以，像我們現(xiàn)在用的自動伸縮的這套架構(gòu)，可以根據(jù)我們設(shè)計的流量隨時按我們使用的讀寫數(shù)、使用率進(jìn)行增減，在高峰期和低谷期的時候是可以差十幾倍的讀寫的容量。”

另外，夏祥龍補充道，利用AWS的架構(gòu)讓金科文化旗下游戲的國內(nèi)外一致性維護(hù)上更容易，開發(fā)完成之后直接往兩套系統(tǒng)發(fā)布就可以了。因為架構(gòu)都是相同的，運維不需要額外的人力和精力，所以開發(fā)和運維都比較省成本。

據(jù)悉，通過采用AmazonElasticComputeCloud（AmazonEC2）彈性計算服務(wù)、AmazonEC2AutoScaling彈性伸縮服務(wù)、ApplicationLoadBalancer（ALB）負(fù)載均衡服務(wù)和AmazonDynamoDB鍵/值和文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)，金科文化的游戲平臺實現(xiàn)了7倍的自動伸縮和負(fù)載均衡。

而在滿足彈性和擴展性需求后，目前金科文化正在利用AWS提供的人工智能工具進(jìn)行一些個性化推薦內(nèi)容的研究。

AmazonRedshift實時分析帶來更多個性化業(yè)務(wù)滿足

金科文化游戲的大數(shù)據(jù)分析最初采用AWS的EMR，即在EMR基礎(chǔ)上搭建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

夏祥龍稱，在前一年多到一年半過程中，整個系統(tǒng)運行流暢符合我們的要求。但是隨著新產(chǎn)品的不斷上線，每上線一款日活百萬級產(chǎn)品后，整個數(shù)據(jù)分析的時間就會慢一點，上線一款就會慢一點。原來可能只需要5分鐘就可以完成一些實時分析，但是隨著產(chǎn)品一款一款上線，這種分析就從10分鐘、20分鐘、半小時，有時候可能需要到40多分才能完成，這就滿足不了我們的需求。

為了提高大數(shù)據(jù)分析效率，夏祥龍團隊將大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)切換至云原生的AmazonRedshift，“整個切換過程比較平滑，切換完成后我們分析的實時性往前提高了一大步，使用體驗提升了一個檔次。”

據(jù)悉，金科文化使用AmazonRedshift托管式數(shù)據(jù)倉庫將部署和運維開支成本降低了70%多。

除了上述提及的縮短研發(fā)上線周期、減少運維成本外，在夏祥龍看來，采用AWS的優(yōu)勢最明顯的是整個架構(gòu)師團隊的支持。

“產(chǎn)品是一方面，AWS架構(gòu)師團隊對我們提出的業(yè)務(wù)線上的一些需求、難點給了我們極大的支持。從最開始的選型，到后面的架構(gòu)調(diào)整、新產(chǎn)品的使用，還有在整個過程中發(fā)生的技術(shù)問題、難點等等，都能對我們架構(gòu)師團隊進(jìn)行比較及時的現(xiàn)場指導(dǎo)和溝通。這對我們合作的流暢至關(guān)重要。“夏祥龍表示，另外，AWS的云產(chǎn)品相互之間的銜接很好，從流量到業(yè)務(wù)處理層，再到最后的數(shù)據(jù)庫，這幾層關(guān)系里面，都能通過簡單配置和開發(fā)就可以把各個模塊集成到一起，讓我們專注于整個架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程的工作，避免了我們產(chǎn)品的維護(hù)的相關(guān)的工作，節(jié)省了大量精力。

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