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GAMEPERF06-BP02 根据访问模式对游戏数据进行分类和存储 - 游戏行业镜头
实施指导

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。

GAMEPERF06-BP02 根据访问模式对游戏数据进行分类和存储

根据游戏数据的访问模式和存储要求，将游戏数据分类为不同的类型。

在未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：高

实施指导

常见类别包括玩家数据、游戏存档、永久世界存储和分析数据。

实施步骤

为每种数据类型使用适当的存储解决方案来优化性能和成本效益：

  • 玩家数据：使用快速且可扩展的 NoSQL 数据库 Amazon DynamoDB 来存储玩家资料、偏好和进度数据。DynamoDB 的低延迟访问和自动扩展功能可有效检索和更新玩家数据。

  • 游戏存档：使用 Amazon S3 存储游戏存档和检查点。S3 为存储大量游戏保存数据提供了高耐久性和可扩展性。考虑使用 S3 传输加速或 Amazon CloudFront 来更快地上传和下载游戏存档。

  • 永久世界存储：对于具有永久世界状态或共享游戏数据的游戏，可以考虑使用亚马逊 DynamoDB、亚马逊 ElastiCache 或亚马逊 MemoryDB。 ElastiCache 而且 MemoryDB 提供内存中的键值存储，而 DynamoDB 是支持 SSD 的 NoSQL 数据库。这些服务提供对存储数据的快速访问，缩短了游戏服务器进程保存游戏状态所需的时间，从而提高了整体处理性能。

  • 分析数据：使用适用于 Apache Kafka 的亚马逊托管流或 Kinesis 数据流从游戏数据生产者那里提取数据流。适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务可用于实时转换和分析，并发送到 Amazon Data Firehose 进行处理并交付到后端数据湖、仓库和分析服务。游戏分析管道指南 AWS说明了这些服务如何协同工作以提供近乎实时的批量分析。