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DevOpsエンジニア1人でRiftweaverをスケール——PerfectScaleの実力

ゲームスタジオRiftweaverはCPUスロットリングを59%削減。DevOpsエンジニア1人でも自信を持ってKubernetesをスケールできる体制を実現しました

The Challenge

Riftweaverは、クローズドベータからアーリーアクセス、そして一般公開へと移行するなか、予測が難しいプレイヤー負荷に対応するためのKubernetes環境のスケーリングに課題を抱えていました。AWS EKS上で本番クラスターと複数の非本番環境を運用しており、DevOpsエンジニアのRumby Osei氏は、ノードのスケーリングにCluster AutoScaler(CAS)、ポッドのスケーリングにHorizontal Pod Autoscaler(HPA)を利用していました。サービスでスロットリングの問題が発生し始めたためVPAを試したものの、履歴データが得られない、一貫した結果が出ないといった壁に直面しました。主な課題は、負荷テストや実際のゲームプレイ中に頻発するCPUスロットリングによるラグ、相反するメトリクスに悩まされる時間のかかる手動トラブルシューティング、そして履歴に基づくインサイトや実行可能な推奨事項を欠いた既存ツールの可視性の低さでした。

The Solution

PerfectScaleは、Riftweaverのインフラ戦略に欠かせない存在となりました。Osei氏はPerfectScaleを活用し、リスクの高いworkloadsを特定してCPU調整の的確な推奨事項を得ることでCPUスロットリングを削減。また、利用率の低いノードやworkloadsに関するインサイトによってリソース割り当てをシンプルにし、ポッド配置とノード選択の両方を最適化しています。さらに、PerfectScaleのリスクプロファイルに基づいて変更の優先順位を付けることで、APIコールの欠落や重複といった問題を最小限に抑え、レジリエンシーを高めています。PerfectScaleのUI、リスクプロファイル、そしてCO2トラッキングのような独自機能が、Osei氏に推奨事項への確信を与えました。

Results

重要な6つのAPIでCPUスロットリングを約59%削減
パフォーマンスのボトルネックを解消し、ラグを低減してユーザー体験を向上
DevOpsエンジニア1人でも最小限の手作業でスケーリングをプロアクティブに管理できる体制を実現
1人体制のDevOpsチームの運用を効率化
PerfectScaleのCommunity Packageにより、エンタープライズ級の最適化を無償で活用
より多くのプラットフォームとユーザーへの拡大を見据えたインフラ基盤を整備

PerfectScaleはまさにゲームチェンジャーでした。得られたインサイトは目の前の課題を解決しただけでなく、より多くのプラットフォームやユーザーへ拡大していく将来の成長への備えにもなりました。
Rumby Osei, Riftweaver シニアDevOpsエンジニア

Riftweaverとは

Riftweaverは、この1年で大きく飛躍した革新的なゲームスタジオです。フラッグシップタイトルのリリースから、SteamやiPadといったプラットフォームへの展開まで、同スタジオのゲームは累計8万ダウンロードを突破しています。わずか15名という小規模なチームのなか、バックエンドインフラを担うのはDevOpsエンジニアのRumby Osei氏ただ1人。拡大し続けるプレイヤーにシームレスな体験を届けながら、ゲームインフラを効率的にスケールさせる役割を担っています。

直面していた課題

「Riftweaverに入社した当時、ゲームはスケールできず、本番相当の負荷にも耐えられない状態でした。そこに到達させるのが私の役割でした」とOsei氏は語ります。Riftweaverは、クローズドベータからアーリーアクセス、そして一般公開へと移行するなか、予測が難しいプレイヤー負荷に対応するためのKubernetes環境のスケーリングに課題を抱えていました。AWS EKS上でCluster AutoScalerとHPAを利用して運用していましたが、チームはスロットリングの問題に直面。Osei氏がVPAを試したところ、壁にぶつかりました。「VPAには履歴データがなく、一貫した結果も得られませんでした。過去にさかのぼって何が変わったのかを確認することもできず、データを比較するためだけに、各デプロイメントのVPAをすべて取得するスクリプトを書かなければならなかったほどです」。主な課題は、ゲームプレイ中に頻発するCPUスロットリング、時間のかかる手動トラブルシューティング、そして既存ツールの可視性の低さでした。

PerfectScaleを選んだ理由

Rumby Osei氏は、よりデータドリブンなライトサイジングの判断を可能にし、パフォーマンスのボトルネックを減らし、リソース使用状況に関する実行可能なインサイトを提供してくれるソリューションを探し始めました。PerfectScaleのチームとの対話を通じて、負荷テストの予測と実際のユーザー行動とのギャップを埋め、workloadsのレジリエンシーを高められる可能性を実感したといいます。「PerfectScaleのUIとリスクプロファイルのおかげで、推奨事項に確信を持てました。CO2トラッキングによる環境負荷のモニタリングなど、これまで見たことのない機能もありました」。

ソリューション:PerfectScaleによるスケーリングとパフォーマンスの最適化

PerfectScaleは今や、Riftweaverのインフラ戦略に欠かせない存在です。Osei氏はPerfectScaleを活用し、リスクの高いworkloadsを特定してCPU調整の的確な推奨事項を得ることで、CPUスロットリングを削減しています。利用率の低いノードやworkloadsに関するインサイトにより、ポッド配置とノード選択の両方を最適化し、無駄を減らして効率を高めることができました。さらに、PerfectScaleのリスクプロファイルに基づいて変更の優先順位を付けることで、これまでユーザーを悩ませていたAPIコールの欠落や重複といった問題を最小限に抑えています。

成果:より快適なゲームプレイと運用効率の向上

PerfectScaleは、運用負荷を抑えながら、拡大する需要に応えるRiftweaverのスケーリングを支えています。主な成果は次のとおりです。重要な6つのAPIでCPUスロットリングを59%削減し、より快適なゲームプレイを実現。ピーク時でも中断が少なくなり、ユーザー体験が向上。1人体制のDevOpsチームが最小限の手作業でスケーリングとレジリエンシーをプロアクティブに管理できるよう運用を効率化。そして、PerfectScaleのCommunity Packageによる費用対効果の高いスケーリングにより、追加の金銭的負担なくインフラを最適化できました。

PerfectScaleがRiftweaverに最適な理由

PerfectScaleの直感的なインターフェース、堅牢な分析機能、そして実行可能な推奨事項は、小規模ながら機動力のあるRiftweaverのチームにとって欠かせないツールとなりました。環境負荷のトラッキングやHPAの可視化といった機能も、インフラ管理に対する同スタジオの先進的な姿勢と合致しています。PerfectScaleの導入により、RiftweaverはKubernetes環境を最適化し、スケーラビリティと信頼性、そして優れたプレイヤー体験を実現しました。スタジオが成長を続けるなか、世界中のプレイヤーにラグのないエキサイティングなゲームプレイを届ける歩みにおいて、PerfectScaleは重要なパートナーであり続けています。