Optimice la gestión de datos de juegos con MongoDB Atlas.
Casos de uso: Análisis
Industrias: Medios
Productos: MongoDB Atlas, Clústeres globales de MongoDB Atlas, Búsqueda deMongoDB Atlas, Gráficos deMongoDB Atlas, Agregación deMongoDB, Federación de datos de MongoDB Atlas
Asociados: Motor de juego Unity, Amazon EC2
Resumen de la solución
En la industria de los videojuegos, gestionar datos como perfiles de jugadores, inventario y estados de juego es un desafío. Esta solución, llamada Leafsteroids, utiliza MongoDB Atlas para optimizar y mejorar el almacenamiento de datos de juego. Los clústeres Atlas almacenan los perfiles de los jugadores, los gráficos Atlas permiten paneles de jugadores en tiempo real y Atlas Search facilita las interacciones de búsqueda intuitivas. Esta solución permite escalabilidad global, una gestión eficiente de datos y un diseño centrado en el usuario.
Arquitecturas de Referencia
El siguiente diagrama muestra cómo se ve un sistema de gestión de datos de juego sin MongoDB:
Figura 1. Arquitectura de referencia sin Atlas
Este enfoque implica la creación de un enrutador de consultas global, servicios de replicación entre múltiples nodos a nivel mundial e integración de diferentes opciones de almacenamiento. La arquitectura también requiere un motor de búsqueda y una herramienta de visualización independientes, con un servicio de consultas sin servidor para federar los datos en la herramienta de visualización.
En contraste, el siguiente diagrama muestra la arquitectura de gestión de datos de juegos con MongoDB:
Figura 2. Arquitectura de referencia con Atlas
Con MongoDB Atlas, puedes alojar tus datos, generar visualizaciones y realizar búsquedas en una única plataforma utilizando MongoDB Atlas Global Clusters, Online Archive, Atlas Search, Atlas Charts y Atlas Data Federation.
Enfoque del modelo de datos
El siguiente diagrama muestra los modelos de datos utilizados por esta solución:
Figura 3. Ilustración del enfoque del modelo de datos
A Recording Representa la jugada de un jugador en un evento, incluyendo puntuaciones, movimientos y estadísticas. Cada grabación almacena un subconjunto de los Player Event tipos de datos y mediante el patrón de referencia extendido. Este diseño mejora el rendimiento de las consultas al permitir la incrustación selectiva de campos. Además, ofrece flexibilidad para añadir y modificar datos en el futuro.
En juegos online masivos con miles de millones de jugadores como PUBGLa ubicación de los datos es fundamental para una experiencia óptima y para cumplir con los requisitos legales. Para satisfacer estas necesidades, las Players Recordings colecciones y se fragmentan según los códigos ISO de ubicación. Atlas Global Clusters asocia los códigos ISO de país y subdivisión a zonas de fragmentos en una región de nube específica. Esto se utiliza para enrutar las solicitudes de consulta y escritura, garantizando así el mejor rendimiento.
Construir la solución
Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo crear esta solución, consulte el repositorio de GitHub.
Características e integración
Esta solución proporciona las siguientes características de arquitectura:
Los clústeres globales de Atlas garantizan una experiencia de juego ininterrumpida, independientemente de la ubicación geográfica del jugador. Para garantizar la precisión de los datos, la información del jugador se almacena según los códigos ISO de país.
Atlas Online Archive descarga automáticamente los datos de juegos 90 con más de días de antigüedad para optimizar el almacenamiento. Esto es especialmente útil para juegos con millones de jugadores y ejecuciones, ya que generan grandes cantidades de datos que pueden aumentar los costos y afectar el rendimiento. Además, esta solución utiliza la Federación de Datos de Atlas para que pueda acceder a datos recientes e históricos.
Aspectos destacados de la experiencia del usuario
La solución ofrece los siguientes aspectos destacados para el usuario:
Un panel de jugador, compatible con Atlas Charts, garantiza actualizaciones en tiempo real sobre los logros y el progreso del juego. Con las funciones de filtrado e integración de Atlas Charts, puedes reutilizar los paneles para jugadores y eventos.
Atlas Search ofrece funciones como autocompletar y coincidencia aproximada, lo que permite a los jugadores buscar sus apodos en la interfaz web.
Arquitectura
La arquitectura de esta solución incluye los siguientes componentes:
Cliente de Juego: Desarrollado con Unity3D, .NET y C#
Servidor de juegos: basado en ASP.NET Web API, .NET, C# y el controlador MongoDB.NET/C#
Sitio web: creado como una aplicación de servidor Blazor utilizando .NET y C#
Pasos
El README en el repositorio de GitHub contiene una versión más detallada del siguiente procedimiento.
Aprendizajes clave
Los clústeres globales promueven la escalabilidad: utilice clústeres globales, lea desde el secundario y escriba en el principal para escalar horizontalmente y atender a una audiencia global sin efectos secundarios ni latencia.
El modelo de documento de MongoDB promueve la flexibilidad y el rendimiento: aproveche el modelo de documento para almacenar todos los datos de una sola ejecución de juego en un solo documento, pero serialice un subconjunto durante el tiempo de ejecución para mejorar el rendimiento.
Particionar datos según la ubicación del jugador: Al almacenar datos según los códigos ISO, Atlas Global Clusters permite un mayor rendimiento y una escalabilidad más fácil, permitiendo la adición de particiones y zonas sin interrupciones del servicio.
Autor
Sigfrido Narvaez, MongoDB
Dominic Frei, MongoDB
Hubert Nguyen, MongoDB