컴투스플랫폼과 넷마블, 구글 클라우드와 '게임 運營 效率化' 事例 紹介

지난 4月 30日 서울 江南의 JW메리어트 호텔에서 '게이밍 온 구글 클라우드' 포럼이 開催됐다.

이 行事는 게임 産業 關係者들을 爲한 구글 클라우드의 年例 行事로, IT 企劃 및 運營, 開發, 퍼블리싱, 保安 等 올해 게임 産業의 變化를 主導할 主要 IT 課題에 對해 論議하는 行事다.

올해 行事에서는 넷마블과 컴투스 等 國內 代表 게임社가 參與해 구글 클라우드의 AI 技術 및 솔루션을 活用해 어떻게 플레이어 經驗과 게임 運營 效率化가 進行되고 있는지 紹介하는 時間이 마련됐다.

컴투스 플랫폼이 紹介하는 구글 클라우드 Hive 애널리틱스 事例

김윤기 컴투스플랫폼 인텔리전스開發室 데이터技術팀 팀長은 '구글 빅쿼리(BigQuery)로 構築한 Hive 애널리틱스 事例'라는 主題로 20分間 自社의 經驗을 紹介했다.

김윤기 팀長은 自社의 글로벌 서비스 플랫폼 Hive가 게임 運營에 必要한 다양한 로그 基盤의 데이터 分析 機能을 開發社들에게 提供하고 있으며, 別途의 追加 作業 없이 綜合 指標, 게임別 指標를 통해 賣出額, DAU 리텐션 等 100가지 以上의 指標를 提供한다고 說明했다.

또 이러한 指標를 提供하기 爲해 로그를 設計하고 蒐集하며, 데이터 파이프라인을 거쳐 데이터 貯藏所로 이어지는 全體 라이프사이클을 安定的으로 維持시키기 위해 구글 클라우드 製品들을 活用하고 있다고 說明했다.

特히 金 팀長은 '빅쿼리(BigQuery) 導入'李 重要했다고 덧붙였다. ▲物理的인 인프라/하드웨어의 限界 克服 ▲實時間 分析 支援과 다양한 데이터 種類의 蒐集 ▲DB 서버 管理 費用 最少化 ▲多樣한 分析 要求事項에 對應할 수 있는 環境 構築을 위해서다.

金 팀長은 特히 빅쿼리에서 ▲애널리틱스 빅쿼리에 蒐集된 로그를 다른 所有의 클라우드 스토리지로 電送하는 機能 ▲빅쿼리와 GCS(Google Cloud Storage)間의 쉽고 빠른 聯動 機能을 活用해 로그를 파일로 貯藏 ▲100萬件 基準 1分 以內 파일 貯藏과 電送 可能 ▲파일 電送 方式으로 구글클라우드 스토리지 外 여러 시스템 環境으로 電送 可能 等을 통해 OLAP 構造의 스키마 設計가 不必要했다고 强調했다.

넷마블, GKE를 活用한 大量 게임 시뮬레이션 自動化 紹介

이어 류철민 넷마블 AI센터 웹 엔지니어는 'GKE를 活用한 大量 게임 시뮬레이션 自動化' 라는 主題로 自社의 事例를 紹介했다.

류철민 엔지니어는 게임 시뮬레이션이 '特定 게임 콘텐츠를 大量으로 시뮬레이션 및 分析하여 게임 出市 前 充分한 데이터를 蒐集해 活用하는 行爲'라고 定義하면서, 旣存에는 오토 모드(Auto mode)를 實行파일로 만들어 PC에서 實行하는 初步的인 形態로 시뮬레이션할 수 밖에 없었다고 說明했다.

하지만 只今은 數萬 番의 시뮬레이션이 可能하고 運營 費用 增加 없이 大規模로 轉換하면서도 더 빠르게 로그를 實時間 分析할 수 있도록 구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine, GCE)을 導入하여 시뮬레이션 高度化가 進行됐다고 紹介했다.

流 엔지니어는 VM을 數千 番 實行할 때 생기는 이슈와 費用을 最適化하기 위해 스팟 VM(Spot VM)과 리눅스(Linux) 빌드(Build)로 바꾸고 配布 管理者 API(Deployment Manager API)를 使用했다며, 數千 名의 사람이 손으로 直接 플레이 하지 않고도 費用을 最少化할 수 있다고 덧붙였다.

이와 함께 GCE 엔진 外에도 오토스케일링(auto-scaling)을 可能케 하고 다양한 시뮬레이션 빌드 遂行도 效率性 있게 實行할 수 있는 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine, GKE)에 對한 紹介도 進行됐다.

流 엔지니어는 GKE 엔진의 主要 機能으로 ▲ 運營 人力 最少化 可能 (Monitoring, Logging, Alert 等) ▲ Node Autoscaler (+Horizontal Autoscaler)를 통해 割當(Quota) 地點까지 포드(pod) 無限 擴張 可能 ▲ Preemptive 노드 利用으로 인한 費用 減少 ▲ VPC 네트워크를 통해 NAT 설정, 防火壁 等을 자유롭게 利用 ▲ 오토파일럿 모드 使用 可能 ▲ AI 워크로드를 支援하는 高性能 GPU 搭載 可能 等을 例로 들었다.