View a markdown version of this page

一般的なモニタリングシナリオ - Amazon GameLift Servers
詳細なパフォーマンス調査の詳細ゲームサーバーのクラッシュ調査プレイヤーが報告した問題を調査するさまざまなゲームサーバービルドのパフォーマンスの変化を特定するゲームプレイの遅延と速度を検出するさまざまなゲームシナリオのベンチマークリソース使用率の高いレスポンスゲームサーバーのクラッシュ分析フリート容量の最適化

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

一般的なモニタリングシナリオ

詳細なパフォーマンス調査の詳細

シナリオ: 特定のプロセスまたはゲームセッションが原因でホスト/インスタンスのパフォーマンスが低下している

調査ステップ:

  • [インスタンスパフォーマンス] ダッシュボードにアクセスします。

  • [メモリ消費量が多い上位 N のゲームセッション] テーブルを確認して、インスタンスのメモリ消費量に最も寄与するプロセスを特定します。

  • [CPU 消費量が多い上位 N のゲームセッション] テーブルを確認して、インスタンスの CPU 消費量に最も寄与するプロセスを特定します。

  • ゲームセッションリンクをクリックすると、詳細なメトリクスをより詳細に調査できます。

  • サーバーのタイミング(サーバーデルタタイム、サーバーティックレート、サーバーティック時間、サーバーワールドティック時間)を分析して、パフォーマンスのボトルネックを特定します。

ゲームサーバーのクラッシュ調査

シナリオ: ゲームセッションがクラッシュし、根本原因を特定する必要がある

調査ステップ:

  • クラッシュしたゲームセッションの [サーバーパフォーマンス] ダッシュボードにアクセスします。

  • [メモリ使用率](単位) と [物理メモリ使用率](%)をチェックして、クラッシュがメモリ不足によるものかどうかを判断します。

  • [CPU 使用率](%) を確認して、CPU オーバーロードがクラッシュの原因となったかどうかを特定します。

  • [ネットワーク I/O] (バイト) と[ネットワーク I/O] (パケット) を分析して、ネットワーク帯域幅の問題がクラッシュの原因となったかどうかを確認します。

  • [パケットロス] の割合を調べて、ネットワーク関連の問題を特定します。

プレイヤーが報告した問題を調査する

シナリオ: ゲームプレイ中にプレイヤーが遅延または中断を報告する

調査ステップ:

  • 影響を受けたゲームセッションの [サーバーパフォーマンス] ダッシュボードにアクセスします。

  • [サーバーティック時間] と [サーバーワールドティック時間] を確認して、ゲーム更新の遅延を特定します。

  • [サーバーティックレート] をチェックして、サーバーの更新頻度が一貫していることを確認します。

  • [CPU 使用率 (%)] を分析して、処理のボトルネックを特定します。

  • [メモリ使用状況] メトリクスを確認して、メモリ関連のパフォーマンスの問題を特定します。

  • [ネットワーク I/O] メトリクスと [パケットロス] をチェックして、ネットワークのボトルネックを特定します。

さまざまなゲームサーバービルドのパフォーマンスの変化を特定する

シナリオ: 異なるサーバービルド間でゲームパフォーマンスがどのように変化するかを測定する場合

調査ステップ:

  • 異なるビルド間で [サーバーティック時間] メトリクスを比較して、処理効率の変化を測定します。

  • ビルド間で [サーバーティックレート] の一貫性を分析して、パフォーマンスのリグレッションを特定します。

  • [サーバーワールドティック時間] を確認して、ゲームワールドの更新パフォーマンスの変化を測定します。

  • ビルド間で [メモリ使用率] パターンを比較して、メモリ最適化の改善またはリグレッションを特定します。

  • [CPU 使用率] の傾向をモニタリングして、計算効率の変化を評価します。

ゲームプレイの遅延と速度を検出する

シナリオ: サーバーの応答性とゲーム更新速度をモニタリングする必要がある

調査ステップ:

  • [サーバーティック時間] をモニタリングして、サーバーが各更新サイクルを処理する速度を測定します。

  • [サーバーティックレート] を追跡して、1 秒あたりの一貫したゲーム状態の更新を確保します。

  • [サーバーワールドティック時間] を分析して、カスタマーエクスペリエンスに直接影響するゲームワールドの更新速度を測定します。

  • [サーバー差分時間] のバリエーションのアラートを設定して、サーバーのパフォーマンスの不整合を検出します。

さまざまなゲームシナリオのベンチマーク

シナリオ: さまざまなゲームシナリオがサーバーのパフォーマンスにどのように影響するかを特定したい

調査ステップ:

  • 異なるプレイヤー数間でサーバーパフォーマンスメトリクスを比較して、スケーリングの影響を理解します。

  • [サーバーティック時間] と [CPU 使用率] メトリクスを使用して、ゲームモード間のパフォーマンスの違いを分析します。

  • さまざまなゲームシナリオで [メモリ使用率] パターンをモニタリングして、リソースを大量に消費する機能を特定します。

  • [ネットワーク I/O] メトリクスを追跡して、さまざまなゲームプレイシナリオの帯域幅要件を理解します。

  • [インスタンスパフォーマンス] ダッシュボードを使用して、リソースを最も多く消費するゲームセッションを生成するゲームシナリオを特定します。

リソース使用率の高いレスポンス

シナリオ: 異常なリソースの急増 (CPU >85%、メモリ >90%)

調査ステップ:

影響を受けるリソースを特定する

  • DescribeGameSessionDetails API を使用します。

  • 必要に応じてステータスでフィルタリングします。

  • 影響を受けるインスタンスを文書化します。

リソースの使用状況を分析する

  • [インスタンスの概要] ダッシュボードを確認します。

  • フリート全体の使用率を比較します。

  • 履歴パターンを確認します。

ゲームサーバーの影響をモニタリングする

  • [サーバーパフォーマンス] メトリクスを確認します。

  • ティック時間とパケットロスを確認します。

  • メモリリークをモニタリングします。

解決の手順

  • セッションログをダウンロードします。

  • ビルドの問題に対処します。

  • 改善をモニタリングします。

ゲームサーバーのクラッシュ分析

シナリオ: フリート間の複数のエラーステータスゲームセッション

調査ステップ:

初期評価

  • [フリートの概要] ダッシュボードにアクセスします。

  • クラッシュしたセッションテーブルを確認します。

  • タイミング/場所のパターンを書き留めます。

分析の実行

  • サーバーのタイミングメトリクスを確認します。

  • リソース使用率を確認します。

  • ネットワークパフォーマンスをモニタリングします。

インフラストラクチャの確認

  • フリートの容量を確認します。

  • インスタンスヘルスを確認します。

  • スケーリングポリシーを確認します。

解決パス

  • サーバーログを分析します。

  • コードの最適化を確認します。

  • 修正を実装します。

フリート容量の最適化

シナリオ: ゲームの起動またはベンチマーク調査

分析ステップ:

リソース使用率

  • 場所によるフィルタリングを行います。

  • P50/P95/P99 メトリクスを確認します。

  • 使用率パターンを分析します。

インスタンスタイプの分析

  • タイプ別にパフォーマンスを比較します。

  • スケーリング候補を特定します。

  • 使用率パターンを文書化します。

最適化アクション

  • スケーリングポリシーを調整します。

  • インスタンスタイプを変更します。

  • フリート設定を更新します。