رایانش ابری در بازی سازی

در این مقاله برای بررسی نقش رایانش ابری در بازی سازی، به سراغ همکاری شرکت  King  و ابر  Google Cloud  رفته‌ایم…تقریبا اکثر ما، برای یک بار هم که شده، در دنیای بازی‌های تفننی شرکت King غرق شده‌ایم.بازی‌‎هایی که برای گذر از هر مرحله‌اش، باید سه آبنبات همرنگ را بنا به ماموریت خواسته شده‌، در کنار یکدیگر جفت و جور نمود.

اگرچه محیط این بازی‌ها بسیار کودکانه و شاد طراحی شده است، اما معمولا بزرگسالان برای تسکین روزانه ذهن خود به سراغ آن‌ها می‌روند.این شرکت تاکنون بیش از 200 عنوان سرگرم‌کننده را توسعه داده است و بازی‌های آن صرفا محدود به بازی‌های جفتی سه‌تایی نمی‌باشد.بازیکنان بی‌شمار King در سراسر جهان، در 24 ساعت از شبانه‌روز مشغول بازی و تعامل با یکدیگر از طریق سرورهای این شرکتند.زیرا بنا به شعار این شرکت، بازی‌های کینگ به راحتی قابل شروع کردنند، اما به سختی می‌توان آن‌ها را کنار گذاشت!

این کاربران حتی قادرند در رایانه، موبایل یا تبلت خود بازی کنند و به سادگی پیشرفت‌های خود را در آن‌ها همگام سازند.بنابراین مهاجرت به  سرورهای ابری  قوی، منعطف و مقیاس‌پذیر بیش از هر چیز دیگری، مورد نیاز این شرکت بود.

همکاری با Google Cloud

با بیش از 270 میلیون بازیکن در ماه،  King  آنقدر قوی عمل می‌کند که کمتر شرکتی در جهان می‌تواند به این زودی‌ها به موفقیت‌‌های آن دست پیدا کند.از طرفی صیانت از این موفقیت کار آسانی نیست. شرکت کینگ باید همواره با بروزترین سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای جهان همگام باشد.به همین دلیل  King  از پلتفرم ذخیره‌سازی ابری و یادگیری ماشین برای بک‌آپ‌گیری، پردازش، تجزیه و تحلیل و مدیریت اطلاعات خود استفاده می‌کند.

با استفاده از ذخیره‌سازی و یادگیری ماشینِ ابر گوگل، هزینه‌های سربار King کاهش یافت، چالش‌های طراحی برطرف شد و سرعت و چابکی بازی‌ها افزایش یافت.ژاک اراسموس، مدیر اطلاعات شرکت King، همکاری خود با ابر گوگل را این‌گونه شرح می‌دهد:

زیرساخت ما باید از صدها هزار اتصال همزمان در ثانیه و همچنین انبار داده ما پشتیبانی کند. دیدیم که Google توانایی رسیدگی به نیازهای ما را دارد. در همان زمان، ما از تمرکز آن بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز بسیار هیجان‌زده بودیم.

ذخیره‌سازی ابری

کینگ معتقد است، چیزی که بازی‌های موبایل را از رقبا متمایز می‌سازد، صرفا یک ایده خوب نیست.این شرکت بازی‌سازی در بازار کار خود، بر روی سرگرمی‌های کوچک و تلفیق علم و هنر متمرکز است.آسا برِدین، معاون اول فناوری در شرکت کینگ درباره سنجش میزان جذابیت و سختی بازی‌ها این‌گونه می‌گوید:

البته ما طراحان بازی خوبی داریم. اما یک شرکت بسیار مبتنی بر داده‌ها نیز هستیم. ما سعی می‌کنیم طراحی خود را با داده‌ها تایید کنیم تا ببینیم یک بازی چقدر جذاب است و آیا میزان سختی آن برای کاربران مناسب است.

از نقل‌قول بالا می‌توان به اهمیت زیاد دیتا و اطلاعات برای شرکت بازی‌سازی King پی برد.تا چند سال پیش، کینگ دارای یکی از بزرگ‌ترین خوشه‌های Hadoop در اروپا بود. اما مدیریت زیرساخت و حفظ پایداری آن بسیار چالش برانگیز بود.منظور از تکنولوژی Hadoop، ذخیره‌سازی و پردازش کلان‌ داده‌ها (Big Data) بر روی هزاران گره (سرور کوچک یا بزرگ) است.

به همین منظور،  King  تصمیم گرفت، اطلاعات زیرساخت‌ها یا همان گره‌های  هدوپ  را تخلیه و به  زیرساخت ابری  گوگل منتقل نماید. این مهاجرت به فضای ابری، مسئولیت حفاظت و بروزرسانی سرورها را از دوش کینگ برداشت، تا تنها به فکر ایجاد بازی‌های جذاب‌تر باشد. آسا در پایان می‌گوید:

مهندسان کینگ که از زیر بار ساخت و نگهداری سرورها رها شده‌اند، می‌توانند بر ارزش افزوده به کسب‌وکار تمرکز کنند. اکنون می‌توانیم به جای مدیریت خوشه‌ها، نیروی انسانی خود را صرف ساخت بهترین بازی‌های خود کنیم.

یادگیری ماشین ابر گوگل

کنت مک آرتور، مدیر ارشد پروژه فنی در کینگ از مقیاس پذیری، قابلیت اطمینان، امنیت، انعطاف پذیری و کاهش هزینه‌ها با ابر بسیار خوشنود است.زیرا معتقد است که حفظ زیرساخت داده‌ها در مقیاس پتابایت، نیاز به مکان، زمان، نیروی انسانی و مهم‌تر از همه تمرکز سازمانی زیادی داشت.بنابراین کینگ برای ایجاد ارزش در کسب و کار خود و ماندن در رقابت، باید از زیرساخت‌های خود خارج و به زیرساخت‌های ابری و یادگیری ماشین با آن اطمینان می‌کرد.

بخش اعظم ذخیره‌سازی داده‌ها، برای استفاده در  هوش مصنوعی در بازی ‌سازی  و تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین مورد نیاز است.یکی از اصلی‌ترین چالش‌های King تلاش برای تعیین سطح دشواری مناسب برای یک بازی بدون نیاز به آزمایش دستی آن در مدت زمان طولانی است.این شرکت از امکانات ابری برای استقرار بارهای کاری، با ایجاد صدها بازیکن مجازی که با مدل‌های یادگیری ماشین آموزش دیده‌اند، استفاده می‌کند.

سپس داده‌های به دست آمده را از طریق یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل کرده و این‌گونه سرعت طراحی بازی‌هایش را بر اساس داده‌ها بهینه می‌کند.ژاک درباره سرعت کار و تجزیه و تحلیل با فضای ابری می‌گوید:

با خوشه‌های هدوپ قدیمی، وقتی تحلیل‌گران ما می‌خواستند روی پروژه‌ای کار کنند، شاید یک روز را صرف ساختن محیط، وارد کردن داده‌ها و غیره می‌کردند. امروزه با Google Cloud، آن‌ها می‌توانند داده‌ها و محیط خود را تنها با چند کلیک تنظیم کنند.

نقش رایانش ابری در بازی سازی

رایانش ابری نقش مهمی در صنعت بازی‌سازی ایفا می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا بازی‌های خود را به صورت مقیاس‌پذیر و با هزینه‌های کمتر تولید و توزیع کنند.

مزایای رایانش ابری در بازی‌سازی

مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری:

با استفاده از سرورهای ابری، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی منابع مورد نیاز خود را بسته به تعداد بازیکنان و بار کاری تغییر دهند. این امر به ویژه برای شرکت‌هایی مانند کینگ که با بیش از 270 میلیون بازیکن در ماه سروکار دارند، حیاتی است.

تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین:

شرکت‌ها می‌توانند از قدرت پردازش ابری برای تحلیل داده‌های بازی و بهینه‌سازی طراحی بازی‌ها استفاده کنند. به عنوان مثال، کینگ از مدل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی رفتار بازیکنان و تعیین سطح دشواری بازی‌ها بهره می‌برد.

کاهش هزینه‌ها:

با انتقال بار پردازش به سرورهای ابری، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند در دستگاه‌های کاربر کاهش می‌یابد. این موضوع باعث کاهش هزینه‌های دسترسی به بازی‌ها می‌شود، زیرا کاربران تنها به اینترنت و یک دستگاه متصل نیاز دارند.

دسترس‌پذیری:

بازی‌های ابری به کاربران این امکان را می‌دهند که از هر مکان و با هر دستگاهی به بازی‌ها دسترسی داشته باشند. این ویژگی به ویژه در عصر دیجیتال که کاربران به دنبال تجربه‌های بازی در هر زمان و مکانی هستند، بسیار حائز اهمیت است.

شرکت های استفاده کننده از رایانش ابری در بازی سازی

چندین شرکت بزرگ در صنعت بازی‌سازی از رایانش ابری بهره می‌برند تا به بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها کمک کنند. در زیر به برخی از این شرکت‌ها اشاره می‌شود:

کینگ:

این شرکت، سازنده بازی‌های معروفی مانند Candy Crush، از خدمات ابری گوگل برای ذخیره‌سازی و یادگیری ماشین استفاده می‌کند. این همکاری به کینگ کمک کرده تا هزینه‌های سربار خود را کاهش دهد و سرعت و چابکی بازی‌ها را افزایش دهد.

آمازون:

با ارائه خدمات ابری از طریق Amazon Web Services (AWS)، آمازون به بسیاری از توسعه‌دهندگان بازی کمک می‌کند تا زیرساخت‌های خود را به راحتی مدیریت کنند. این خدمات شامل پردازش، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها می‌شود که برای بازی‌های آنلاین و چندنفره حیاتی است.

گوگل:

خدمات ابری گوگل نیز به توسعه‌دهندگان بازی این امکان را می‌دهد که از قدرت پردازش و تحلیل داده‌های خود بهره‌برداری کنند. این خدمات به ویژه در زمینه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد دارند.

مایکروسافت:

با پلتفرم Azure، مایکروسافت نیز به توسعه‌دهندگان بازی این امکان را می‌دهد که بازی‌های خود را به صورت مقیاس‌پذیر و با هزینه‌های کمتر توسعه دهند. Azure به عنوان یک زیرساخت ابری، ابزارهای مختلفی برای تحلیل و مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند.

این شرکت‌ها با استفاده از رایانش ابری، به بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه و ارائه بازی‌ها پرداخته و تجربه کاربری بهتری را برای بازیکنان فراهم می‌آورند.

کاربرد رایانش ابری در بازی سازی

رایانش ابری نقش مهمی در صنعت بازی‌سازی ایفا می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا بازی‌های خود را به صورت مقیاس‌پذیر و با هزینه‌های کمتر تولید و توزیع کنند.

مزایای رایانش ابری در بازی‌سازی

مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری:

با استفاده از سرورهای ابری، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی منابع مورد نیاز خود را بسته به تعداد بازیکنان و بار کاری تغییر دهند. این امر به ویژه برای شرکت‌هایی مانند کینگ که با بیش از 270 میلیون بازیکن در ماه سروکار دارند، حیاتی است.

تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین:

شرکت‌ها می‌توانند از قدرت پردازش ابری برای تحلیل داده‌های بازی و بهینه‌سازی طراحی بازی‌ها استفاده کنند. به عنوان مثال، کینگ از مدل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی رفتار بازیکنان و تعیین سطح دشواری بازی‌ها بهره می‌برد.

کاهش هزینه‌ها:

با انتقال بار پردازش به سرورهای ابری، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند در دستگاه‌های کاربر کاهش می‌یابد. این موضوع باعث کاهش هزینه‌های دسترسی به بازی‌ها می‌شود، زیرا کاربران تنها به اینترنت و یک دستگاه متصل نیاز دارند.

دسترس‌پذیری:

بازی‌های ابری به کاربران این امکان را می‌دهند که از هر مکان و با هر دستگاهی به بازی‌ها دسترسی داشته باشند. این ویژگی به ویژه در عصر دیجیتال که کاربران به دنبال تجربه‌های بازی در هر زمان و مکانی هستند، بسیار حائز اهمیت است.

تاریخچه رایانش ابری در بازی سازی

تاریخچه رایانش ابری در بازی‌سازی به چندین دهه قبل برمی‌گردد و به تدریج با پیشرفت فناوری و نیازهای صنعت بازی تغییر کرده است.

مراحل کلیدی تاریخچه رایانش ابری در بازی‌سازی

دهه 1960:

مفهوم اولیه رایانش ابری به فناوری “تایم شیرینگ” مربوط می‌شود که به سازمان‌ها این امکان را می‌داد تا به‌طور مشترک از منابع محاسباتی استفاده کنند. این رویکرد به کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی استفاده از منابع کمک می‌کرد.

دهه 2000:

با پیشرفت اینترنت و ظهور فناوری‌های جدید، اصطلاح “رایانش ابری” به طور رسمی معرفی شد. این دوره شاهد افزایش استفاده از خدمات ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها بود.

اواسط دهه 2010:

شرکت‌های بزرگ بازی‌سازی مانند کینگ و سوپرسل شروع به استفاده از خدمات ابری کردند. کینگ به‌ویژه از همکاری با گوگل برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های خود بهره‌برداری کرد و توانست به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بیشتری دست یابد.

حضور بازی‌های ابری:

با پیشرفت فناوری‌های ابری، بازی‌های ابری نیز به وجود آمدند که به کاربران این امکان را می‌دهند تا بدون نیاز به دانلود بازی‌ها، به صورت آنلاین و از هر دستگاهی به بازی‌ها دسترسی داشته باشند.

توسعه یادگیری ماشین و تحلیل داده:

امروزه، بسیاری از شرکت‌های بازی‌سازی از قابلیت‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های ابری برای بهینه‌سازی تجربه کاربری و طراحی بازی‌ها استفاده می‌کنند. این امر به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بازی‌هایی با جذابیت و چالش‌های مناسب برای کاربران ایجاد کنند.

رایانش ابری به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین در صنعت بازی‌سازی، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که بازی‌های خود را به صورت بهینه‌تر و با هزینه‌های کمتر طراحی و اجرا کنند. این فناوری نه تنها به افزایش کیفیت بازی‌ها کمک می‌کند، بلکه تجربه کاربری بهتری را نیز برای بازیکنان فراهم می‌آورد.

نرم افزارهای کاربردی رایانش ابری مناسب بازی سازی

رایانش ابری به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین در صنعت بازی‌سازی، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از نرم‌افزارها و ابزارهای کاربردی متنوعی برای بهینه‌سازی فرآیند توسعه و ارائه بازی‌ها استفاده کنند. در زیر به برخی از این نرم‌افزارها اشاره می‌شود:

موتورهای بازی ابری:

موتورهایی مانند Unity و Unreal Engine به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا بازی‌های خود را به صورت ابری توسعه دهند و از قابلیت‌های پردازش ابری برای افزایش کارایی و کیفیت بازی‌ها استفاده کنند.

ابزارهای مدیریت پروژه:

ابزارهایی مانند Trello و Jira به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا فرآیند توسعه را به صورت چابک و منظم مدیریت کنند. این ابزارها به ویژه در تیم‌های بزرگ که با چندین توسعه‌دهنده همکاری می‌کنند، کاربرد دارند.

ابزارهای کنترل نسخه:

ابزارهایی مانند Git و GitHub به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا تغییرات کد را به صورت منظم ردیابی و مدیریت کنند. این ابزارها همچنین امکان همکاری چندین توسعه‌دهنده بر روی یک پروژه را فراهم می‌آورند.

ابزارهای تحلیل داده:

ابزارهایی مانند Google Analytics و Amazon Kinesis به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا رفتار بازیکنان را تحلیل کرده و بازی‌های خود را بر اساس نیازهای آن‌ها بهینه کنند. این ابزارها به ویژه در بازی‌های آنلاین و چندنفره کاربرد دارند.

ابزارهای یادگیری ماشین:

ابزارهایی مانند TensorFlow و Amazon SageMaker به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا از قابلیت‌های یادگیری ماشین برای بهبود تجربه کاربری و طراحی بازی‌ها استفاده کنند. این ابزارها به ویژه در زمینه‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی کاربرد دارند.

این نرم‌افزارها و ابزارها به همراه خدمات ابری مانند محاسبات، ذخیره‌سازی و شبکه، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا بازی‌های با کیفیت و مقیاس‌پذیر تولید کنند و هزینه‌های خود را کاهش دهند.

سرویس های ابری ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی  ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به:

• سرور ابری

• سرور محاسبات سنگین

• سرور گرافیکی

• سرور ژوپیتر لب

• سرور اختصاصی و…

اشاره کرد.

جهت آشنایی و یا استفاده کلیک نمایید: