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GAMEPERF06-BP02 액세스 패턴에 따라 게임 데이터 분류 및 저장
액세스 패턴 및 스토리지 요구 사항에 따라 게임 데이터를 다양한 유형으로 분류합니다.
이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음
구현 지침
일반적인 범주에는 플레이어 데이터, 게임 저장, 영구 월드 스토리지 및 분석 데이터가 포함됩니다.
구현 단계
각 데이터 유형에 적합한 스토리지 솔루션을 사용하여 성능과 비용 효율성을 최적화합니다.
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플레이어 데이터: 빠르고 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스인 Amazon DynamoDB를 사용하여 플레이어 프로필, 기본 설정 및 진행률 데이터를 저장합니다. DynamoDB의 지연 시간이 짧은 액세스 및 자동 조정 기능을 통해 플레이어 데이터를 효율적으로 검색하고 업데이트할 수 있습니다.
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게임 저장: Amazon S3를 사용하여 게임 저장 및 체크포인트를 저장합니다. S3는 대량의 게임 저장 데이터를 저장할 수 있는 높은 내구성과 확장성을 제공합니다. 게임 저장을 더 빠르게 업로드하고 다운로드하려면 S3 Transfer Acceleration 또는 Amazon CloudFront를 사용하는 것이 좋습니다.
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영구 월드 스토리지: 영구 월드 상태 또는 공유 게임 데이터가 있는 게임의 경우 Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache 또는 Amazon MemoryDB를 사용하는 것이 좋습니다. ElastiCache 및 MemoryDB는 인 메모리 키-값 저장소를 제공하는 반면 DynamoDB는 SSD 지원 NoSQL 데이터베이스입니다. 이러한 서비스는 저장된 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공하여 게임 서버 프로세스가 게임 상태를 저장하는 데 걸리는 시간을 줄여 전체 프로세스 성능을 개선합니다.
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분석 데이터: Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 또는 Kinesis Data Streams를 사용하여 게임 데이터 생산자로부터 데이터 스트림을 수집합니다. Amazon Managed Service for Apache Flink는 실시간 변환 및 분석에 사용하고 Amazon Data Firehose로 전송하여 백엔드 데이터 레이크, 웨어하우스 및 분석 서비스로 처리 및 전송할 수 있습니다. 의 게임 분석 파이프라인 지침은 AWS
서비스가 함께 작동하여 거의 실시간 및 배치 분석을 제공하는 방법을 보여줍니다.
