本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 成本优化策略
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将这些策略与托管式托管解决方案结合使用，有助于降低云托管成本，同时保持高性能和优质玩家体验。

## 最佳实践
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请遵循以下建议，为您的游戏托管纳入成本优化实践。我们至少建议您定期查看您的 Amazon GameLift Servers 成本与使用模式。如果您有与定价相关的问题，请联系 

**实例集配置**
+ **使用定价计算器**：将此工具与您的游戏托管数据结合使用，探索各种选项并测试潜在的配置方案，以实现成本节约。请参阅[适用于 Amazon GameLift Servers 的AWS 定价计算器](https://calculator.aws/#/createCalculator/GameLiftServers)。
+ **节省开发阶段成本**：在开发和测试阶段，选择规格更小、成本更低的实例类型，且仅在需要时运行实例。
+ 将@@ **实例类型与游戏匹配** — 为您的队列选择最适合您的游戏要求的 Amazon EC2 实例系列、类型和大小。请参阅[为托管式实例集选择计算资源](gamelift-compute.md#gamelift-compute-instance)中的“实例类型”部分。
+ **使用 Graviton 实例类型**：Graviton 实例由基于 ARM 的处理器提供支持。在按需型实例定价模型下，相比性能相当的 x86 架构实例，它们具备更高的性价比、更强的能效，且成本更低。
+ **使用竞价型实例**：竞价型实例的成本通常低于按需型实例，但可能并非随时可用。可将竞价型实例集与按需型实例集结合使用，在低成本与高可用性之间取得平衡（建议竞价型实例使用率控制在 50%-85%）。可将竞价型实例用于非关键游戏模式或低峰时段。要监控竞价型实例的可行性，可跟踪 `InstanceInterruptions` 和 `GameServerInterruptions` 等指标。请参阅[按需型实例和竞价型实例](gamelift-compute.md#gamelift-compute-spot)。
+ **在 Linux 上运行服务器**：将游戏服务器运行时构建为 Linux 版本。通过 Linux 部署的实例通常比通过 Windows 部署的实例更具成本效益。
+ **优化资源利用率**：在维持性能的前提下，通过配置实例集支持尽可能多的并发游戏服务器进程，实现资源利用效率最大化。请参阅[在托管式 Amazon GameLift Servers 上优化游戏服务器运行时配置](fleets-multiprocess.md)。
+ **制定多区域策略**：将游戏托管部署到多个位置，既能为玩家提供更低延迟的体验，也能获得更可靠的备份选项。为平衡区域覆盖范围和成本效率，建议优先在玩家数量最多的市场部署托管资源，将次要位置用作高峰期的溢出容量。请参阅[建立多位置队列](queues-design-multiregion.md)。

**实例集容量扩展**
+ **缩放到零**：当实例集处于未使用状态时，手动将实例集容量设置为零，以避免产生不必要的费用。请参阅[手动设置Amazon GameLift Servers舰队的容量](fleets-updating-capacity.md)。
+ **添加自动扩缩**：使用自动扩缩调整游戏托管容量，避免托管资源过度预调配。自动扩缩可根据玩家需求波动及其他关键指标动态匹配容量。请参阅[通过 Amazon GameLift Servers 自动扩展队组容量](fleets-autoscaling.md)。
+ **维持缓冲容量**：为应对突发的玩家需求峰值，避免玩家等待，可通过目标跟踪功能维持一定数量的闲置游戏服务器作为缓冲容量。可根据玩家群体规模及使用模式自定义缓冲容量大小。请参阅[基于目标的自动扩缩](fleets-autoscaling-target.md)。

**游戏会话放置**
+ **使用放置队列**：Amazon GameLift Servers 队列基于托管资源成本及其他因素，通过算法确定游戏会话的“最优”托管位置。请参阅[配置游戏会话放置](queues-intro.md)。
+ **自定义队列优先级**：您可以调整队列在放置游戏会话时对托管成本的优先级权重。请参阅[优先考虑游戏会话放置](queues-design-priority.md)。
+ **监控放置指标**：跟踪队列选择托管位置的具体情况，从中识别成本优化机会。请参阅[Amazon GameLift Servers 队列指标](monitoring-cloudwatch.md#gamelift-metrics-queue)。

**数据传输**
+ **跟踪数据传输**：监控游戏客户端与服务器之间的数据传输情况，并采取措施优化数据传输行为。
+ **使用数据压缩**：建议为游戏客户端与服务器之间的传输数据实施数据压缩技术。压缩技术在降低带宽使用量以及提升游戏运行性能、改善网络延迟方面发挥着关键作用。

## 资源成本和利用率工具
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探索如何使用 AWS 工具来监控和优化游戏托管成本Amazon GameLift Servers。有关其他工具的信息，请参阅 [AWS 账单与成本管理](https://docs.aws.amazon.com/account-billing/)。

**AWS 成本管理工具**
+ **账单控制台**：查看您的 AWS 账单和使用情况。请参阅[开始设置账单](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/billing-getting-started.html)。
+ **免费套餐用量提醒**：在接近免费套餐限额时设置通知提醒。请参阅[跟踪您的 AWS 免费套餐使用情况](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/tracking-free-tier-usage.html)。
+ **Amazon CloudWatch 账单提**醒 — 在使用量达到自定义阈值时配置提醒。请参阅[创建账单警报以监控 AWS 预估费用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/monitor_estimated_charges_with_cloudwatch.html)。

**成本分配和跟踪**
+ **成本分配标签**：标记您的实例集及其他资源以组织和跟踪托管成本。请参阅[使用成本分配标签组织和跟踪 AWS 成本](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html)。
+ **成本报告**：创建按分配的标签分类的报告。请参阅[使用月度成本分配报告](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/configurecostallocreport.html)。
+ **AWS Cost Explorer**：通过筛选和可自定义的视图分析成本、趋势和预测。请参阅使用[分析您的成本和使用情况 AWS Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-what-is.html)。
+ **AWS Budgets**：跟踪 AWS 成本和使用情况并采取相应措施。请参阅[使用管理成本 AWS Budgets](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/budgets-managing-costs.html)。

## 使用Amazon GameLift Servers和 Amazon 进行绩效监控 CloudWatch
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监控以下关键指标以优化资源利用率。在Amazon GameLift Servers控制台中查看指标或使用 Amazon 控制 CloudWatch 面板。有关 Amazon GameLift Servers 的所有可用指标的详细信息，请参阅[Amazon GameLift Servers使用 Amazon 进行监控 CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md)。
+ **实例指标**：`ActiveInstances`、`IdleInstances`、`PercentIdleInstances`
+ **服务器进程指标**：`ActiveServerProcesses`、`HealthyServerProcesses`
+ **游戏会话指标**：`ActiveGameSessions`、`AvailableGameSessions`
+ **玩家会话指标**：`CurrentPlayerSessions`
+ **队列指标**：`AverageWaitTime`、`QueueDepth`
+ **对战指标**：`CurrentTickets`、`MatchesPlaced`
+ **硬件性能**：`CPUUtilization`、`NetworkIn`/`NetworkOut`、`DiskReadBytes`/`DiskWriteBytes`
+ **资源利用率指标**
  + 使用 `PercentIdleInstances` 确定最优实例集大小。
  + 跟踪 `PercentAvailableGameSessions` 以确保有足够的游戏托管容量。
  + 监控 `InstanceInterruptions` 和 `GameServerInterruptions` 以确定竞价型实例的可行性。