Google不再用 MapReduce了! Beam 帶你進入資料新世界

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AlphaGo完勝世界頂尖棋手的捷報下,機器學習(Machine Learning)儼然成為現今網路科技的顯學。機器學習涵蓋了跨領域的know-how、演算法以及數據。其中數據又是決定機器學習品質重要的一環。Google 深耕大數據分析及應用多年,無所不能的搜尋引擎就是最好的例子。在資料提取(data ingestion)、資料處理(data process)、資料分析(data analytics)以及資料視覺化(data virtualization)等,Google終將這些數據的工作流程轉化為一個一個簡單管理的元件,提供給Google Cloud Platform (GCP) 的使用者使用。

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以App Engine為基礎的遊戲伺服器架構

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該解決方案在Google Cloud Platform上提供了高度可擴展和可靠的遊戲實施,該平台使用Google App EngineGoogle Compute Engine進行即時線上玩家的互動。 該解決方案通過使用 App Engine並通過使用 Compute Engine來運行遊戲伺服器和一般的遊戲引擎,為玩家配對和玩家定制提供核心遊戲元素。

此解決方案涉及的要點包括:

  • 擴大服務數百萬的玩家。
  • 使用GCP構建功能齊全的遊戲體驗。
  • 利用App Engine進行前端互動,並在數據存儲區(datastore)中維護遊戲狀態。
  • 使用App Engine來管理(orchestrating)和自動縮放(auto-scaling)由Compute Engine所建造的遊戲伺服器。
  • 通過分析包含用戶和遊戲統計資訊的大量數據集(datasets),獲得業務洞察。

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