14. New Dynamic Vegetation System in Lumberyard
Beta 1.19 – Available Now
• Lumberyard Beta 1.19 が GA 。
• 新しい Dynamic Vegetation System や
Script Canvas のメジャーアップデート
など。
• Vegetation
ゲームの世界に草木などの植生を作成す
る。
• Script Canvas
ゲームロジックと動作を作成するために
使用する、Amazon Lumberyard 用のビ
ジュアルスクリプティング環境。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/gametech/lumberyard-beta-1-19-available-now/
15. Working with Lumberyard’s Script Canvas:
Project N.E.M.O Sample Now Available
Lumberyard の ScriptCanvas の機能を使って実装したゲームのサンプルが公開。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/gametech/working-with-lumberyards-script-canvas-project-n-e-m-o-sample-now-
available/
19. Oasis Games and Iron Mountain Interactive
Power Hero Sports Game Steel Circus with
Amazon GameLift
• 3vs3の高速なアクションゲーム開発で
GameLiftを使った リアルタイムサー
バーとマッチメイク用で、高速・安定・
楽に開発中。アルファテストが完了
• 8/8からSteamのEarly Accessでリリース
h_ps://aws.amazon.com/jp/blogs/gametech/oasis-games-and-
iron-mountain-interac`ve-power-steel-circus-with-amazon-
gamelia/
20. Large Match Support for Amazon GameLift –
Available Now
• Amazon GameLift では多人数マルチプレ
イのために200人のマッチングに対応し、
ローレイテンシーのサーバへの接続がで
きる機能を開発しました。
• もちろんマッチングのルールも開発者の
皆さんでカスタマイズ可能です。さらに
以下の機能も新たに開発しました。
1. 複数チームのマッチング対応も複雑な設定なしに
定義可能
2. 空いたスロットへのバックフィル(空きスロット
への新規プレイヤー参加)
28. AWS におけるゲームバックエンドの典型的構成の例
PC Mobile
ELB
API Server
Ba_le / Quest
ETL / Aggregation
DB Cache
Database
Build Server
Job WorkerQueue
Match Making
Lobby
Game Server (In-Game)
API (Out-Game) Analytics
Datamart
Redshift Cluster
(Data Warehouse)
S3 Bucket
Batch Server
Machine Learning
Training Server
Inference Endpoint
S3 Bucket
Amazon CloudFront
Asset
Distribution
S3 Bucket
Batch Processing
Dev/Test Env
29. 導入難易度低・相性が良い 高
オンラインゲームにおけるコスト効果の考察
API Server
ETL / Aggregation
DB Cache Database
Build Server
Job Worker
Queue
Batch Server
Training Server
Inference Endpoint
Dev/Test Env
Ba_le / Quest
Match Making
Lobby
Game Server (In-Game)
API サーバも ゲームサーバもリソースを⼤
量に消費する箇所なのでスポット導⼊時の
コスト効果は⽐較的⼤きい
どれくらいのリソースをスポットインスタ
ンスに置き換えるられるかで⼤きく変わる
リソース需要の⾒通しが⽴ちやすい
ので リザーブドキャッシュノード
が購⼊しやすい。それと⽐較して運
⽤コストを含めたコスト効果をどの
程度出せるか
開発環境などの規模次第。
負荷試験は、負荷を⽣成するため
のリソースを含め⼀時的に⼤量の
リソースを必要とするうえ、中断
しても本番環境へ直接的な影響を
与えないため相性はとても良い。
ユースケース
次第で様々
※ これらはあくまで1つの目安です。
また、ここにはスポット利用のための導入・運用のコストは加味されていません