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GAMESUS02-BP02 필요한 경우에만 컴퓨팅 크기 조정 및 GPU 성능 배포

컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하도록 게임 서버와 백엔드를 설계합니다. 컴퓨팅을 과도하게 프로비저닝하면 불필요한 비용이 발생할 수 있으며 유휴 리소스 또는 사용률이 낮은 리소스의 양을 최소화할 수 있습니다. GPU 인스턴스는 Unreal에서 HLOD 재구축과 같은 특정 개발 작업을 지원하는 데 사용하거나 게임 서버에 설계상 필요한 경우 사용해야 합니다. 이렇게 하면 워크로드의 환경 영향과 비용이 크게 줄어듭니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음

구현 지침

여러 EC2 인스턴스 유형과 필요한 최소 수의 인스턴스를 사용하도록 게임 서버와 백엔드 서비스를 최적화해야 합니다. 이렇게 하면 개발 중 또는 게임 시작 시 요구 사항을 충족하는 데 사용할 수 있는 인스턴스 수가 늘어납니다. 또한 인스턴스 유형을 배포 중인 특정 워크로드와 일치해야 합니다. 컴퓨팅 최적화 인스턴스는 게임 서버 및 매치메이킹과 같은 백엔드 서비스를 비롯한 다양한 사용 사례를 지원합니다. 메모리 최적화 인스턴스는 메모리의 대용량 데이터 세트를 처리하는 워크로드에 빠른 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 고성능 요구 사항에 필요한 GPU 인스턴스를 사용하지만 일반 컴퓨팅 작업에는 사용하지 않습니다. 가능하면 AWS Graviton 인스턴스를 사용하여 ARM에서 실행할 서비스 또는 게임 서버를 설계합니다. Graviton은에서 사용할 수 있는 에너지 효율적인 인스턴스 유형 중 가장 성능이 뛰어난 인스턴스 유형입니다 AWS. 또한 x86 인스턴스 유형에 비해 향상된 성능과 비용을 제공합니다.

AWS Compute Optimizer를 사용하여 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 유형, Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨 구성,의 Amazon Elastic Container Service(ECS) 서비스의 태스크 크기 AWS Fargate, 상용 소프트웨어 라이선스, AWS Lambda 함수 메모리 크기, Amazon Relational Database Service(RDS) DB 인스턴스 클래스와 같은 최적의 AWS 리소스 구성을 식별하고 기계 학습을 사용하여 과거 사용률 지표를 분석합니다. Compute Optimizer는 워크로드에 최적의 AWS 리소스를 추천하여 비용을 절감하고 AWS 워크로드 성능을 높이는 일련의 APIs와 콘솔 환경을 제공합니다.

구현 단계