こんにちわ。
システム開発部ネットワーク課のsupercontinueです。
はじめに
ゲームのサービスを運営する上で、ユーザーの行動データを集計・分析する必要があります。
集計・分析するプラットフォームとして、Google Cloud の BigQuery は一般的なオプションの１つです。
BigQueryは膨大なデータを分析するのに特化したデータベースです。
以下では、ゲームのサービスで使うデータの種類ごとに BigQuery にインポートする方法を説明します。
マスターデータ
- ゲームサービスにおいて、ガチャやストーリーやレベルアップに必要な経験値など、一般的にマスターデータと呼ばれるデータがあります。
- 内容によってデータのサイズはまちまちですが、一般的にはユーザーデータやログと比較すれば、十分小さいと言えます。
ユーザーのセーブデータ
- 経験値や持っているアイテムなどを保存しているデータです。
- ユーザー数に応じてデータ全体のサイズが大きくなります。数百万のユーザーを考えると、大きなデータになることが想像できます。
ユーザーの行動履歴
- ユーザーが、ゲームで、いつ・何をしたのかを記録したデータです。
- ユーザー数とサービス期間によって、どんどんデータは蓄積し、膨大な大きさのデータになります。
マスターデータをインポート
本番サービスのデータを更新したら、BigQueryのマスターデータも更新します。
マスターデータは比較的サイズが小さい・更新頻度が低いため、BigQueryのマスターデータを一旦全部削除し、新規にマスターデータを追加します。
費用・時間・オペレーションの単純さの面で、一旦全部削除し、新規に追加する方がベターです。
下記は tsv のマスターデータをインポートする例です。
bq --location=${MY_REGION} rm --force --table ${GCLOUD_PROJECT}:${DATASET}.${table}
bq load --autodetect --source_format=CSV --encoding=UTF-8 --field_delimiter='\t' --skip_leading_rows=1 \
--max_bad_records=10 \
${GCLOUD_PROJECT}:${DATASET}.${table} ${file}
CIで自動で更新されるように設定します。
分析時の煩雑さが増しますが、マスターデータを日付ごとにBigQueryに保存するほうが良いかもしれません。データ自体が小さいため、BigQueryに置いておいてもコストの心配がないからです。
ユーザーのセーブデータをインポート
ユーザーのセーブデータは、1日１回、ユーザーデータベースである Google Cloud Spanner から Google Cloud Storage にエクスポート（バックアップ）をしています。
そのバックアップデータを、BigQuery にインポートします。
ユーザーデータベースからBigQueryへ直接インポートもできますが、バックアップとしてGCSにデータがありますし、トラブルがあった時のやり直しや負荷を考えて、GCSへエクスポートされたものをソースとするのがベターです。
まずは avro形式でGCSヘエクスポート
Google Cloud Storage にエクスポートするには、Google Cloud Dataflow を使います。
下記のように、Google Cloud Storageには、avro形式でエクスポートしています。
TEMPLATE_LOCATION="gs://dataflow-templates/2020-01-09-00_RC00/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro"
gcloud dataflow jobs run ${JOB_NAME} \
--gcs-location=${TEMPLATE_LOCATION} \
--region=${MY_REGION} \
--staging-location=${MY_SPANNER_BACKUP_GS_URL}/temp \
--parameters=instanceId=${MY_INSTANCE_ID},databaseId=${MY_DATABASE_ID},outputDir=${MY_SPANNER_BACKUP_GS_URL}/avro > tmp.log
上記の例では、ユーザーデータベースの Google SpannerからGCSへavro形式でエクスポートする、Googleが提供するテンプレートを利用しています。
テンプレートジョブは時々更新されており、最新版が自分の環境で突然動かなくなることがあります。
そのため、リリースを指定して使うのが良いでしょう。
つまり、下記のような latestは、使わない方が良いです。
TEMPLATE_LOCATION="gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro"
GCSのコストはとても低いので、過去の必要な日数分を保存するために利用できます。
GCSのavro形式のデータをBigQueryへインポート
以下では最新のセーブデータだけをBigQueryに入れています。
bq --location=${MY_REGION} rm --force --table ${GCLOUD_PROJECT}:${DATASET}.${table}
bq --location=${MY_REGION} load \
--source_format=AVRO \
${DATASET}.${table} \
"${MY_SPANNER_BACKUP_GS_URL}/avro/${MY_INSTANCE_ID}-${MY_DATABASE_ID}-${DATAFLOW_JOBID}/${table}.avro*"
上記のようなバッチスクリプトを1日１回実行します。
ユーザーデータをBigQueryに日付別に保存するかどうかは、分析方法とコストによって判断する必要があります。BigQueryに毎日蓄積させるとコストが増大していきます。そもそもGCSに日付別データがあるので、必要に応じてBigQueryに読み込むことができ、そのほうがコストが下がるケースがあるためです。
ユーザーの行動履歴をインポート
ユーザーの行動履歴は、１秒間に何千レコードも発生・追加する必要があるようなログデータです。ゲームによってはテラバイトのオーダーになるような巨大なデータです。
このようなデータは、一般的にストリーミングとして扱います。
ゲームサーバが出力するユーザー行動ログを、ストリーミングとしてBigQueryへ送信することで、ログデータを取り込むことができます。
ゲームサーバでログを出力する
BigQueryで扱いやすいように、jsonフォーマットでログを出力します。
go だと下記のような感じです。
var LoggerChild *logging.Logger
func LogJSON(ctx context.Context, level logging.Severity, v interface{}) {
jsonPayload, err := json.Marshal(v)
if err != nil {
return
}
ret := ctx.Value(myLogDataContextKey)
if ret != nil {
if myLogData, ok := ret.(*MyLogData); ok {
LoggerChild.Log(logging.Entry{
Payload: json.RawMessage(jsonPayload),
Severity: level,
Trace: myLogData.TraceID,
Labels: map[string]string{
// 自分で定義したラベルとデータ
},
})
}
}
}
BigQueryにテーブルを作る
ユーザー行動ログのテーブルの設定は下記のようにするのがベターです。
ゲームの場合、日付単位での集計が多く、テーブルを日付で分割することで、速度とコストでメリットがあります。
ログルーターでログを送信する
Google CloudでログをBigQueryにストリームで送信するには、ログルーターでシンクを定義します。
おわりに
ゲームのデータをBigQueryで集計・分析するために、必要なデータをインポートする方法を説明しました。
基本的に一度構築すれば手間はかかりません。少ない労力でBigQueryの活用を始めることができます。
BigQueryのコストは利用方法によって大きく変わるので、適切な構成にする必要があります。
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出来上がったものです。
