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株式会社 gloops

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Microsoft SQL Server 2014 の効果をユーザー行動分析用 DWH などで検証
テーブル容量は 1/20 に、12 分かかっていた処理もわずか 3 秒で完了

写真:株式会社 gloops

株式会社 gloops

「みんなの手に、新しい遊びを。」をコーポレート スローガンに、数多くのソーシャルゲームを提供している株式会社 gloops。ここではゲームを継続的に改善するために欠かせないデータ分析を今後さらに高速化するため、SQL Server 2014 の評価が進められています。同社の人気ゲーム「スカイロック」のユーザー行動分析用 DWH 作成や、ユーザー ランキングの生成に適用し、クラスター化列ストア インデックスによってテーブル容量を 1/20 にまで圧縮。以前は 12 分かかっていた処理時間をわずか 3 秒に短縮するなど、大きな効果があることが実証されています。またインメモリ OLTP の検証も進められており、これにも大きな期待が寄せられています。

<導入の背景とねらい>
ゲームのチューニングに不可欠な
短いサイクルでのユーザー行動分析

株式会社 gloops
ソーシャルゲーム事業本部
システム統括部
インフラグループ
マネジャー
大和屋 貴仁 氏

ユーザー層の拡大などによって、コンテンツ産業の中で大きな存在感を示すようになったソーシャル ゲーム。既に数多くの企業が参入し、膨大な数のゲームがリリースされています。しかしこの市場でヒット作を出し続けるには、実は地道な努力が欠かせません。ユーザーの反応を短いサイクルでチェックし、継続的な改善を行いながら、チューニングを進めていく必要があるのです。

このサイクルを高速化する手段として、SQL Server 2014 を先行導入し、評価を進めているのが株式会社 gloops (以下、gloops) です。

同社は「みんなの手に、新しい遊びを。」をコーポレート スローガンに掲げるモバイル エンターテインメント企業。ソーシャル ゲームをはじめとするさまざまなサービスを、インターネット経由で提供し続けています。これまでの累計ユーザー数は約 3,000 万人。「スカイロック」「大乱戦!!三国志バトル」「大連携!!オーディンバトル」などの代表作を持ち、最近では「スカイロック」のユーザー数がわずか 28 時間で 10 万人を突破したことでも知られています。

「ソーシャル ゲームの本当の勝負は、実はリリースの後から始まります」と説明するのは、株式会社gloops ソーシャルゲーム事業本部 システム統括部 インフラグループ マネジャー 大和屋 貴仁 氏。gloops ではビッグ データでユーザー行動を分析し、ユーザー心理をデータから読み取ることで、ゲームをよりおもしろいものにし続けているのだと言います。「たとえばあるイベントに対し、個々のユーザーがどのような反応をしたのか。あるいはユーザー インターフェイスやヘルプの構成がユーザー反応にどのような影響を与えるのか。ゲーム時間や頻度、課金内容などの行動データと付き合わせて、できる限りリアルタイムに近い形で分析することが必要です」。

また、バトルが行われるゲームでは、ユーザーのランキングをできるだけ早くユーザーにフィードバックすることも、重要になると指摘します。gloops ではこの処理を、5 ~ 10 分のサイクルで実行しているのだと語ります。

<導入の経緯>
CCSI やインメモリ OLTP 機能に期待し
SQL Server 2014 の評価に着手

株式会社 gloops
ソーシャルゲーム事業本部
システム統括部
インフラグループ
稲葉 喬志 氏

gloops はソーシャル ゲームを Windows ベースで開発し、実行環境でもマイクロソフト製品を積極的に活用していることでも知られています。ゲーム用のデータ ストアには SQL Server を採用。2013 年 2 月には SQL Server 2012 を導入し、現在ではこれをメインのデータ ストアとして利用しています。

SQL Server 2014 に着目したのは 2013 年 10 月ごろ。株式会社gloops ソーシャルゲーム事業本部 システム統括部 インフラグループ 稲葉 喬志 氏は、「最も期待したのは更新可能なクラスター化列ストア インデックス (CCSI) です」と語ります。列ストア インデックスは データ ウェアハウス (DWH) の容量を大幅に削減し、処理の高速化にも貢献する技術であり、これが更新可能になれば、分析担当チームにも提案しやすくなると説明します。これに加えインメモリ OLTP 機能や、ネイティブ コンパイル可能なストアド プロシージャにも注目したと言います。「現在データベース処理はストアド プロシージャでチューニングしていますが、これをさらに高速化できるはずです」。

2014 年 1 月には SQL Server 2014 を実機導入し、本格的な検証に着手。2013 年 10 月にリリースしたばかりの「スカイロック」のランキング データ生成や、ユーザー行動を分析するための DWH 作成などが行われています。

<導入効果>
データ容量圧縮や処理高速化に大きな効果
運用環境の互換性や安定性も大きなポイント

CCSI によって、データ量は以前に比べて大幅に削減されました。たとえば非クラスター化インデックスで 55 GB だったテーブルは 2.8 GB、実に 1/20 にまで圧縮されたのです。これに伴い I/O の負荷も大幅に軽減し、CPU の使用時間も削減、処理時間も短縮されました。以前は約 12 分かかっていたランキング データの生成も、わずか 3 秒で完了しています。

「SQL Server 2014 ならデータ分析を飛躍的に高速化できることが実証されました」と大和屋 氏。このような検証結果は、コンテンツ開発やデータ分析を今後どのように行っていくかに関する、重要な判断材料になると指摘します。実際にどのように活用するかはディレクターやプランナーが判断することになると前置きしたうえで、ランキングのリアルタイム化はもちろんのこと、新たなコンテンツの開発にも道が拓けたと言います。インメモリ OLTP に関してはまだ検証途中ですが、これも大きな効果をもたらしそうだと期待されています。

その一方で稲葉 氏は「以前の SQL Server との互換性が高く、十分な安定性が確保されていることも重要」と指摘します。運用環境に大きな変更を加えることなく、これだけの高速化が実現できるのは、ポイントが高いと語ります。

<今後の展望>
サーバー移設のタイミングで本格展開
Excel から Power BI 経由での活用も検討

SQL Server 2014 の本格展開については、2014 年 6 ~ 7 月ごろにサーバー移設を行うため、DWH 系はこのタイミングで行うことが検討されています。またゲーム実行環境での活用は、インメモリ OLTP の評価を終えた後、順次新規コンテンツでの適用を進めていくことが考えられています。

gloops では Microsoft Excel を利用した分析も行われていますが、ここで Power BI を活用することも検討されています。Power BI で SQL Server 2014 のインメモリ データベースにアクセスすることで、より大規模な分析を高速に行えるようになるだろうと期待されているのです。

またこれはソーシャル ゲームとは直接は関係ありませんが、社内業務で使用しているシステムで、SQL Server 2014 のクラウド バックアップを利用することも視野に入っています。バックアップ先として Microsoft Azure を活用すれば、BCP を低コストで実現できるからです。

「データ分析の一部では Hadoop も使っていますが、gloops にとって SQL Server は主要なデータ ストアであり、DWH の中核としても重要な役割を果たしています」と大和屋 氏。そしてその高速化は、幅広い領域に波及する可能性があると語ります。「判断に使える情報を迅速に入手できるだけではなく、入手可能な情報量も増えていくでしょう。これによってより適切な判断を、よりタイムリーに行えるようになるはずです」。

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