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GAMESUS02-BP02 Passen Sie die richtige Größe Ihrer Rechenleistung an und setzen Sie GPU-Leistung nur dort ein, wo sie benötigt wird - Linse für die Spieleindustrie
Implementierungsleitfaden

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

GAMESUS02-BP02 Passen Sie die richtige Größe Ihrer Rechenleistung an und setzen Sie GPU-Leistung nur dort ein, wo sie benötigt wird

Richten Sie Ihre Spieleserver und Ihr Backend so ein, dass Rechenressourcen effizient genutzt werden. Eine übermäßige Bereitstellung von Rechenleistung kann zu unnötigen Kosten führen und minimiert die Menge ungenutzter oder nicht ausgelasteter Ressourcen. GPU-Instances sollten verwendet werden, um spezifische Entwicklungsmaßnahmen wie HLOD-Rebuilds in Unreal zu unterstützen, oder wenn Ihre Spieleserver sie vom Design her erfordern. Dadurch werden die Umweltbelastung und die Kosten Ihrer Workloads erheblich reduziert.

Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Hoch

Implementierungsleitfaden

Sie sollten Ihre Spieleserver und Backend-Dienste so optimieren, dass sie mehrere EC2 Instanztypen und die geringste Anzahl benötigter Instanzen verwenden. Dadurch wird die Anzahl der verfügbaren Instanzen erhöht, um deinen Anforderungen während der Entwicklung oder beim Start deiner Spiele gerecht zu werden. Sie sollten den Instance-Typ auch an den spezifischen Workload anpassen, den Sie bereitstellen. Compute Optimized Instances unterstützen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter Spieleserver und Backend-Dienste wie Matchmaking. Speicheroptimierte Instances sind so konzipiert, dass sie eine schnelle Leistung für Workloads bieten, die große Datenmengen im Speicher verarbeiten. Verwenden Sie GPU-Instanzen nach Bedarf für hohe Leistungsanforderungen, jedoch nicht für allgemeine Rechenaufgaben. Wenn möglich, richten Sie Ihre Dienste oder Spieleserver so ein, dass sie mit AWS Graviton-Instances auf ARM laufen. Graviton ist der leistungsstärkste bis energieeffizienteste Instance-Typ, der auf dem Markt verfügbar ist. AWS Sie bieten im Vergleich zu x86-Instance-Typen auch eine verbesserte Leistung und höhere Kosten.

Verwenden Sie die, AWS Compute Optimizerum die optimalen AWS Ressourcenkonfigurationen zu identifizieren, z. B. Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) -Instance-Typen, Amazon Elastic Block Store (EBS) -Volumenkonfigurationen, Aufgabengrößen der Amazon Elastic Container Service (ECS) -Services auf AWS Fargate, kommerzielle Softwarelizenzen, AWS Lambda Funktionsspeichergrößen und Amazon Relational Database Service (RDS) -DB-Instance-Klassen, und verwenden Sie maschinelles Lernen zur Analyse historischer Nutzungskennzahlen. Compute Optimizer bietet eine Reihe von Funktionen APIs und ein Konsolenerlebnis, um Kosten zu senken und die Workload-Leistung zu steigern, indem es die optimalen AWS Ressourcen für Ihre AWS Workloads empfiehlt.

Implementierungsschritte

  • Ordnen Sie Rechenressourcen bestimmten Workloads zu, indem Sie rechneroptimierte Instanzen für Spieleserver, speicheroptimierte Instanzen für große Datenmengen und GPU-Instanzen nur für Aufgaben wie HLOD-Neuerstellungen oder GPU-abhängige Spieleserver verwenden.

  • Optimieren Sie die Computernutzung, indem Sie nach Möglichkeit AWS Graviton-Instances einsetzen, um Energieeffizienz, bessere Leistung und Kosteneinsparungen im Vergleich zu x86-Instances zu erzielen.

  • Wird verwendet AWS Compute Optimizer , um die historische Nutzung zu analysieren und die effizientesten Konfigurationen für AWS ECS EC2 - und Amazon RDS-Workloads zu empfehlen AWS Lambda, um Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern.