Gagner en observabilité sur les jeux multijoueurs
Lancer n’importe quel jeu peut être stressant car il y aura toujours un degré d’imprévisibilité que personne ne pourra contrôler.
Vous descendez de la falaise et espérez que vos ailes seront complètement formées avant de toucher le sol. Avec les jeux multijoueurs, cette inquiétude est amplifiée car la nécessité d’évoluer efficacement devient fondamentale pour le bon déroulement du jeu.
Face à la peur du lancement
Lorsque l’observabilité de l’infrastructure de votre jeu multijoueur est limitée, la peur du lancement peut être très réelle. Mais, avec la bonne technologie et les bonnes personnes derrière vous, il est possible de gérer cette appréhension en augmentant la transparence sur l’état des systèmes backend au fur et à mesure du lancement et de la mise à l’échelle.
Un studio peut gagner en confort en se connectant à un tableau de bord de serveur et en obtenant des mesures sur l’état du lancement de votre jeu multijoueur. Mais ce n’est pas toujours aussi simple que ça.
Dans cet article, Joshua Harris, ingénieur logiciel principal d’Improbable, et Lucas Valtl, chef de produit technique, examinent les défis spécifiques de la mise à l’échelle des métriques autour de l’infrastructure backend, et comment les conquérir peut augmenter l’observabilité, et finalement contribuer à une expérience de jeu encore meilleure pour vos joueurs.
Ils décrivent quatre domaines clés où de nombreux studios se heurtent à des obstacles à l’observabilité.
Les quatre principaux défis de la mise à l’échelle des métriques
1. L’équilibre entre mesurer et mettre à l’échelle les métriques
En termes simples, l’infrastructure d’observabilité consiste à disposer d’un pipeline pour obtenir des informations de A à B, puis à pouvoir interroger et comprendre ces informations. Avoir la bonne technologie et les bonnes informations à portée de main pour faire face à la charge et aux demandes des joueurs pour votre jeu est une chose complexe à faire. Il y a tellement de permutations possibles que vous ne pourrez jamais obtenir une observabilité à 100 % dès le départ. Vous devrez toujours ajuster et changer les choses.
Pour regarder cela de plus près, Harris explique qu’il existe trois caractéristiques de données sur lesquelles les jeux se heurtent généralement avec des métriques lors de leur lancement, notamment : la cardinalité des données, le volume de données et le rapport signal sur bruit.
La cardinalité est l’unicité des données que vous indexez. Plus vous essayez d’indexer des données uniques, plus vous avez besoin de ressources pour gérer les index et les données jusqu’à un point où les choses basculent.
Le volume de données augmente en fonction du nombre d’éléments que vous essayez de capturer multiplié par le nombre de systèmes ou d’utilisateurs à partir desquels vous essayez de capturer des données. Des schémas mal conçus peuvent entraîner des problèmes de performances ou des échecs importants lors de l’utilisation de vos données, une mise à l’échelle insuffisante peut entraîner le basculement des systèmes et des réseaux, et une planification insuffisante peut rendre vos données difficiles à utiliser pour obtenir les informations que vous souhaitez.
Et enfin, jusqu’à ce que vous utilisiez réellement le jeu, il vous est vraiment difficile de savoir ce qui est important pour vous et votre jeu. C’est là qu’intervient le rapport signal/bruit. Capturez trop peu de données et il vous manque les informations critiques dont vous avez besoin. Enregistrez trop de données et vous vous retrouvez avec une immense quantité d’informations qui sont coûteuses ou impossibles à parcourir et qui peuvent masquer des signaux critiques auxquels vous devez prêter attention.
“Avec les métriques, c’est un jeu d’équilibre et de réglage fin pour bien faire les choses.”
Joshua Harris, Improbable
2. Choisir build vs partenaire
Lors du lancement d’un projet, un studio choisit souvent de créer lui-même des pipelines d’observabilité. Les composants open source sont fantastiques pour vous faire décoller. Une fois que vous souhaitez obtenir des informations plus approfondies ou entrer dans une phase plus opérationnelle, il est beaucoup plus important d’essayer d’étendre cela, en particulier pour quelque chose comme un lancement de jeu. Il y a la reprise après sinistre, la tolérance aux pannes, la réplication, l’évolutivité et l’équipe des opérations. Ce sont tous des coûts cachés en matière d’observabilité que souvent les studios ne voient pas à l’avance lorsqu’ils essaient pour la première fois de se démarquer.
La facilité avec laquelle vous pouvez mettre en place une pile d’observabilité pour répondre aux besoins du développement de base, combinée au fait que l’obtention d’un aperçu du comportement des joueurs et des systèmes plus profonds a tendance à venir tard dans le processus de développement, alimente une tendance selon laquelle l’observabilité est souvent banalisée. jusqu’à bien plus tard qu’il ne devrait l’être. Lorsque des tiers spécialisés proposent des offres coûteuses spécifiques à l’observabilité, il est facile de comprendre pourquoi de nombreux studios choisissent de faire fonctionner les choses du mieux qu’ils peuvent. Cependant, lorsqu’elle est bien faite, l’observabilité est bien plus que de cracher un journal dans le fichier journal afin qu’il puisse être recherché facilement.
Quel que soit son niveau de maturité, un jeu doit et peut bénéficier d’une infrastructure à haute observabilité. La complexité d’essayer d’obtenir les bonnes choses, de conserver les données de la bonne manière et de déterminer quelles sont les bonnes questions à poser sur les données, est essentielle. Un point de départ fondamental pour choisir si la route de construction ou de partenariat convient à votre studio est : sommes-nous en mesure de transformer ce volume de données que nous avons en quelque chose d’utile ?
3. Obtenir le bon stockage
Lorsque vous traitez vos données de jeu, vous avez généralement différents aspects de l’entreprise que vous essayez de servir qui ont des exigences différentes sur les données capturées. Les mécanismes permettant de gérer ces différentes exigences et de faire apparaître les bonnes données au bon moment sont souvent appelés pipelines de données « chauds », « chauds » et « froids ».
Le pipeline “à chaud” est destiné à capturer vos données opérationnelles en direct. Les données dont vous avez besoin à portée de main dès maintenant pour voir comment vos systèmes fonctionnent ou pour répondre aux incidents. Étant donné que ces données ont un degré de granularité si élevé, elles ont tendance à être conservées pendant de courtes périodes de temps ; souvent autour d’un à seven7 jours.
Ensuite, vous avez votre pipeline “chaud”. Ceci est souvent utilisé pour obtenir des informations commerciales d’une semaine sur l’autre, suivre les comportements des joueurs, observer les tendances des magasins et surveiller les caractéristiques de rétention et d’engagement à court terme. Cela contient probablement des informations cumulées ou des copies de granularité inférieure de sous-ensembles d’informations de votre pipeline “chaud”.
Ensuite, vous avez votre pipeline « froid » ou lac de données. Il s’agit de votre stockage à long terme avec la granularité la plus faible qui prend souvent le plus de temps pour y accéder, en raison de la façon dont il est stocké et du type de systèmes dans lesquels il est contenu. En règle générale, vous devez effectuer des opérations par lots plus complexes pour obtenir des informations utilisables de votre canalisation froide. Cependant, cela vaut bien l’investissement en temps et en efforts. C’est là que vous commencez à examiner vos tendances commerciales à long terme, en comprenant comment vous souhaitez façonner et faire évoluer votre jeu et votre entreprise au fil du temps pour en tirer le meilleur parti.
“L’observabilité prête à l’emploi vous permet de savoir ce qui se passe, mais surtout ce qui ne va pas.”
Lucas Valtl, Improbable
4. Tracer la voie du succès
La création de graphiques consiste à afficher des informations d’une manière utilisable et permettant à l’utilisateur d’obtenir des informations significatives en tant que sortie.
Cependant, selon Valtl, une erreur courante que les studios peuvent commettre avec les graphiques est qu’ils mettent toutes les mesures dont ils disposent sur un tableau de bord, et avant qu’ils ne s’en rendent compte, ils sont submergés de graphiques, et il est vraiment difficile de comprendre ce qui est passe. Chaque fois que vous créez des graphiques, vous voulez que les métriques soient aussi précises que possible afin qu’elles puissent devenir exploitables.
Alors, quelle serait une métrique utile comme exemple ? Les joueurs simultanés qui sont dans le jeu sont une bonne chose à suivre car ils vous donnent une vue de haut niveau de votre jeu : lorsque les joueurs jouent, la plupart des choses devraient fonctionner. Cependant, lorsque nous remarquons une baisse soudaine de ce niveau, il peut y avoir un problème qui doit être résolu.
En matière de création de graphiques, il ne s’agit pas de générer autant de chiffres que possible avec toutes vos métriques, il s’agit de superposer des métriques spécifiques une par une pour créer une image claire du jeu et de l’état du joueur.
La connaissance est le pouvoir
Bien que la peur du lancement ne puisse jamais être complètement éradiquée, la connaissance est le pouvoir. Lorsque vous avez la bonne observabilité de votre jeu, vous pouvez tirer le meilleur parti des opportunités de produit qui se présentent au cours du cycle de vie du produit, vous replaçant ainsi aux commandes.
Faire confiance à d’autres pour quelque chose d’aussi vital pour votre entreprise peut être éprouvant pour les nerfs, mais avoir accès à des experts en tant que prolongement de votre équipe peut vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et des opportunités de vos produits.
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