글로벌 게임 관리 효율화

솔루션 개요

게임 업계에서 플레이어 프로필, 인벤토리, 게임 상태 등의 데이터를 관리하는 것은 과제 입니다. '리프스테로이즈드'라는 이름의 이 솔루션은 MongoDB Atlas 사용하여 게임 데이터 저장 간소화하고 개선합니다. Atlas Clusters는 플레이어 프로필을 보관하고, Atlas Charts 실시간 플레이어 대시보드를 활성화 , Atlas Search 사용자 친화적인 검색 상호 작용을 지원합니다. 이 솔루션을 사용하면 글로벌 확장성, 효율적인 데이터 관리 및 사용자 중심의 설계가 가능합니다.

참조 아키텍처

다음 다이어그램은 MongoDB 없는 게임 데이터 관리 시스템의 모습을 보여줍니다.

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그림 1. Atlas가 없는 참조 아키텍처

이 접근 방식에는 글로벌 쿼리 라우터 구축, 전 세계 여러 노드 간의 복제 서비스, 다양한 저장 옵션 통합이 포함됩니다. 또한 이 아키텍처에는 데이터를 시각화 도구에 연합하기 위한 서버리스 쿼리 서비스를 갖춘 별도의 검색 엔진 과 시각화 도구가 필요합니다.

반면 다음 다이어그램은 MongoDB 사용한 게임 데이터 관리 아키텍처를 보여줍니다.

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그림 2. Atlas가 있는 참조 아키텍처

MongoDB Atlas 사용하면 단일 플랫폼에서 MongoDB Atlas Global Clusters, Online 보관, Atlas Search, Atlas Charts 및 Atlas Data Federation 사용하여 데이터를 호스팅하다 , 시각화를 생성하고, 검색 수행할 수 있습니다.

데이터 모델 접근 방식

다음 다이어그램은 이 솔루션에서 사용하는 데이터 모델을 표시합니다.

그림 3. 데이터 모델 접근 방식 그림

Recording 는 점수, 이동 및 통계를 포함하여 이벤트 에서 플레이어의 게임 플레이를 나타냅니다. 각 기록은 확장 참조 패턴 사용하여 Player 및 Event 데이터 유형의 하위 집합을 저장합니다. 이 설계는 선택적 필드 임베딩을 허용하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 또한 향후 데이터를 추가하고 변경할 수 있는 유연성을 제공합니다.

PUBG 와 같이 수십억 명의 플레이어가 참여하는 대규모 온라인 게임에서 데이터 지역성은 최적의 경험과 법적 요구 사항을 충족하는 데 매우 중요합니다. 이러한 요구 사항을 지원 위해 Players 및 Recordings 컬렉션은 위치 ISO 코드를 기반으로 샤딩된 됩니다. Atlas Global Clusters ISO 국가 및 하위 지역 코드를 특정 cloud 리전 의 샤드 구역에 연결합니다. 이는 쿼리 및 쓰기 (write) 요청을 라우팅하는 데 사용되어 최상의 성능을 보장합니다.

솔루션 빌드

이 솔루션을 빌드 방법에 대한 자세한 지침은 Github 리포지토리참조하세요.

dotnet run --urls "http://0.0.0.0:8000"

dotnet run --urls "http://0.0.0.0:8001"

주요 학습 사항

• 글로벌 클러스터 쓰기 (write) 확장 확장하다 지연 시간 세컨더리 .

• MongoDB의 문서 모델 유연성과 성능을 향상시킵니다: 문서 모델 활용하여 단일 게임 실행 대한 모든 데이터를 단일 문서에 저장, 실행 중에 하위 집합을 직렬화하여 성능을 향상시킵니다.

• 플레이어 위치 기반 샤드 데이터 : Atlas Global Clusters ISO 코드를 기반으로 데이터를 저장함으로써 성능을 향상 활성화 확장성 향상시켜 서비스 중단 없이 샤드 및 구역 을 추가할 수 있습니다.

작성자

• Sigfrido Narvaez, MongoDB

• Dominic Frei, MongoDB

• 휴버트 응우옌, MongoDB

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