ゼロとの間でAmazon GameLift Serversフリートのスケーリングを管理する

コストの最適化 – ゲームセッションアクティビティがないときにインスタンスをゼロにすることで、非アクティブ期間中のコンピューティングコストを排除します。

自動リアクティブスケールアウト – ゲームセッションがリクエストされると、フリートのロケーションが 1 つのインスタンスに自動的にスケールアウトされるため、手動による介入は必要ありません。

管理の簡素化 – 予想されるプレイヤーの需要や開発ニーズに基づいて、フリートの容量をゼロに手動で調整する必要はありません。

ゼロへのスケールイン – ゲームセッションアクティビティのない設定された期間後、 はフリートの場所をゼロインスタンスにAmazon GameLift Serversスケールインします。

ゼロからのスケールアウト – ゲームセッション作成リクエストを受信すると、 はフリートの場所を 1 つのインスタンスにAmazon GameLift Serversスケールアウトし、自動スケーリングを再開できるようにします。

継続的なスケーリング — スケールアウト後、フリートは設定された自動スケーリングポリシーを使用して容量を管理します。

フリートの場所にアクティブなゲームセッションはありません。

フリートロケーションに新しいゲームセッションを作成するリクエストは行われていません。

Amazon GameLift Servers は 1 つのインスタンスのスケールアウトをすぐに開始します。

ゲームセッションの配置試行は、キューの設定 (使用する場合) に応じて、他のフリートまたはフリートのロケーションで続行できます。

適切な非アクティブ期間を設定する – コスト削減とスケールイン/スケールアウトサイクルの頻度のバランスを取ります。ゼロにスケールするまでの待機時間が短いほど、節約が最大化されますが、コールドスタートの頻度は高くなります。

予測可能なワークロードでの使用 – ゼロへのスケーリング/ゼロからのスケーリングは、開発/テスト環境やオフピーク時間が異なるゲームなど、非アクティブ期間が明確なゲームに最適です。

CloudWatch メトリクスのモニタリング – フリートスケーリングイベントとゲームセッションの配置時間を追跡して、設定を最適化します。

スケーリングポリシーとの組み合わせ – 包括的なキャパシティ管理のために、ターゲットベースまたはルールベースの自動スケーリングとともにゼロへのスケーリング/ゼロからのスケーリングを使用します。