GAMESUS02-BP02 Ajustez votre capacité de calcul et déployez les performances du GPU uniquement là où cela est nécessaire

Concevez vos serveurs de jeu et votre backend pour utiliser efficacement les ressources informatiques. Le surprovisionnement des capacités de calcul peut entraîner des coûts inutiles et minimiser la quantité de ressources inactives ou sous-utilisées. Les instances GPU doivent être utilisées pour soutenir des efforts de développement spécifiques, tels que les reconstructions HLOD dans Unreal, ou si vos serveurs de jeu en ont besoin par conception. Cela réduit considérablement l'impact environnemental et les coûts de vos charges de travail.

Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée : élevé

Directives d’implémentation

Vous devez optimiser vos serveurs de jeu et vos services principaux pour utiliser plusieurs types d' EC2 instances et le moins d'instances nécessaires. Cela augmente le nombre d'instances disponibles pour répondre à vos besoins pendant le développement ou pour le lancement de vos jeux. Vous devez également faire correspondre le type d'instance à la charge de travail spécifique que vous déployez. Les instances optimisées pour le calcul prennent en charge un large éventail de cas d'utilisation, notamment les serveurs de jeux et les services principaux tels que le matchmaking. Les instances optimisées pour la mémoire sont conçues pour fournir des performances rapides aux charges de travail qui traitent de grands ensembles de données en mémoire. Utilisez les instances de GPU selon les besoins en termes de performances élevées, mais pas pour les tâches informatiques générales. Si possible, concevez vos services ou serveurs de jeux pour qu'ils s'exécutent sur ARM avec des instances AWS Graviton. Graviton est le type d'instance le plus performant et le plus économe en énergie disponible sur AWS. Elles offrent également des performances et des coûts améliorés par rapport aux types d'instances x86.

Utilisez-les Optimiseur de calcul AWSpour identifier les configurations de AWS ressources optimales, telles que les types d'instances Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), les configurations de volume Amazon Elastic Block Store (EBS), la taille des tâches des services Amazon Elastic Container Service (ECS) activés, les licences logicielles commerciales AWS Fargate, les tailles de mémoire AWS Lambda fonctionnelle et les classes d'instances de base de données Amazon Relational Database Service (RDS), en utilisant le machine learning pour analyser les indicateurs d'utilisation historiques. Compute Optimizer fournit un ensemble APIs et une expérience de console pour réduire les coûts et améliorer les performances des charges de travail en recommandant les AWS ressources optimales pour vos charges de travail. AWS

Étapes d’implémentation