成本最佳化策略 - Amazon GameLift Servers

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

成本最佳化策略

將這些策略與受管託管解決方案搭配使用,以協助降低雲端託管成本,同時維持高效能和玩家體驗。

最佳實務

請依照這些秘訣來整合遊戲託管的成本最佳化實務。我們建議您至少排定定期檢閱Amazon GameLift Servers成本和用量模式。如果您有定價相關問題,請聯絡您的

機群組態
  • 使用定價計算器 – 將此工具與遊戲託管資料搭配使用,以探索選項並測試潛在的組態案例,以節省成本。請參閱 AWS 的定價計算器Amazon GameLift Servers

  • 節省開發成本 – 針對開發和測試,請使用較小、成本較低的執行個體類型,並只在您需要時才執行它們。

  • 執行個體類型與遊戲配對:為您的機群選擇最適合您遊戲需求的 Amazon EC2 執行個體系列、類型和大小。請參閱「選擇受管機群的運算資源」中的執行個體類型一節。

  • 使用 Graviton 執行個體類型 – Graviton 執行個體是由 ARM 型處理器提供支援。相較於採用隨需定價模型的 x86 型執行個體,它們提供更好的價格效能、更高的能源效率和更低的成本。

  • 使用 Spot 執行個體 – Spot 執行個體的成本通常低於隨需,但不一定可用。結合 Spot 和隨需機群,以平衡低成本和高可用性 (建議使用 50-85% 的 Spot)。針對非關鍵遊戲模式或在離峰時間使用 Spot 執行個體。若要監控 Spot 執行個體可行性,請追蹤 InstanceInterruptions和 等指標GameServerInterruptions。請參閱 隨需執行個體與 Spot 執行個體的比較

  • Linux 上執行伺服器 – 建置 Linux 的遊戲伺服器執行時間。使用 Linux 部署的執行個體通常比使用 Windows 的執行個體更具成本效益。

  • 最佳化資源使用率 – 透過執行盡可能多的並行遊戲伺服器程序,同時維持效能,將機群設定為最高效率。請參閱 最佳化受管 上的遊戲伺服器執行期組態 Amazon GameLift Servers

  • 建立多區域策略 – 將遊戲託管部署到多個位置可為您的玩家提供更低的延遲和更好的備份選項。先在最大的玩家市場部署託管,並在尖峰時間使用次要位置取得溢位容量,以平衡區域涵蓋範圍和成本效益。請參閱 建置多位置佇列

機群容量擴展
遊戲工作階段置放
資料傳輸
  • 追蹤資料傳輸 – 監控如何在遊戲用戶端和伺服器之間傳輸資料,並採取步驟來最佳化活動。

  • 使用資料壓縮 – 考慮實作資料壓縮技術,以在遊戲用戶端和伺服器之間傳輸資料。壓縮在減少頻寬使用量以及改善遊戲效能和延遲方面扮演重要角色。

資源成本和使用率工具

探索如何使用 AWS 工具來監控和最佳化您的遊戲託管成本Amazon GameLift Servers。如需其他工具的資訊,請參閱 AWS 帳單與成本管理

AWS 成本管理工具
成本分配和追蹤

使用 Amazon GameLift Servers和 Amazon CloudWatch 進行效能監控

監控這些關鍵指標以最佳化資源使用率。在Amazon GameLift Servers主控台中檢視指標或使用 Amazon CloudWatch 儀表板。如需 Amazon GameLift Servers 所有可用指標的詳細資訊,請參閱 使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon GameLift Servers

  • 執行個體指標ActiveInstancesIdleInstancesPercentIdleInstances

  • 伺服器程序指標ActiveServerProcessesHealthyServerProcesses

  • 遊戲工作階段指標ActiveGameSessionsAvailableGameSessions

  • 玩家工作階段指標CurrentPlayerSessions

  • 佇列指標AverageWaitTimeQueueDepth

  • 配對指標CurrentTicketsMatchesPlaced

  • 硬體效能CPUUtilizationNetworkIn/NetworkOutDiskReadBytes/DiskWriteBytes

  • 資源使用率指標

    • 使用 PercentIdleInstances 來判斷最佳機群大小。

    • 追蹤PercentAvailableGameSessions以確保有足夠的遊戲託管容量。

    • 監控 InstanceInterruptionsGameServerInterruptions以判斷 Spot 執行個體可行性。