Professional Cloud Architect

Beispielfallstudie: Mountkirk Games

Dies ist eine Beispielfallstudie, wie sie in der Prüfung zum Professional Cloud Architect vorkommen könnte. Sie beschreibt ein fiktives Unternehmen und dessen Lösungskonzept. Mithilfe der Fallstudie soll für die Prüfungsfragen zusätzlicher Kontext zur Verfügung gestellt werden.

Mountkirk Games entwickelt sitzungsbasierte Onlinespiele mit Mehrspielermodus für mobile Plattformen. Für die Builds aller Spiele werden einige serverseitige Einbindungen verwendet. In der Vergangenheit hat das Unternehmen physische Server bei Cloud-Anbietern geleast.

Aufgrund der unerwarteten Beliebtheit einiger seiner Spiele hatte das Unternehmen Probleme, die globale Zielgruppe sowie Anwendungsserver, MySQL-Datenbanken und Analysetools zu skalieren.

Aktuell wird die Spielstatistik in Dateien geschrieben und an ein ETL-Tool gesendet, das sie zu Berichterstellungszwecken in eine zentrale MySQL-Datenbank lädt.

1. Lösungskonzept

    Mountkirk Games entwickelt ein neues Spiel, von dem es erwartet, dass es sehr beliebt sein wird. Geplant ist, das Back-End des Spiels über Compute Engine bereitzustellen. Dadurch ergeben sich gleich mehrere Vorteile: Streaming-Messwerte können erhoben und intensive Analysen durchgeführt werden. Außerdem profitiert Mountkirk Games von der Autoscaling-Serverumgebung und der verwalteten NoSQL-Datenbank.

2. Geschäftsanforderungen

    • Präsenz global ausweiten
    • Betriebszeit verbessern, denn Ausfallzeiten führen zum Verlust von Spielern
    • Effizienz der verwendeten Cloudressourcen erhöhen
    • Latenzzeiten für alle Kunden senken

3. Technische Anforderungen

    Anforderungen an die Back-End-Plattform:

    1. Je nach Spieleaktivität schnelles Hoch- oder Herunterskalieren
    2. Verbindung zu einem Transaktionsdatenbankdienst zur Verwaltung von Nutzerprofilen und Spielständen
    3. Spieleaktivität in einem Datenbankdienst mit Zeitachse speichern, damit spätere Analysen möglich sind
    4. Bei Skalierung des Systems Datenverlust aufgrund von Verarbeitungsrückständen ausschließen
    5. Robuste Linux-Distribution

    Anforderungen an die Gaming-Analyseplattform:

    1. Je nach Spieleaktivität schnelles Hoch- oder Herunterskalieren
    2. Eingehende Daten direkt von den Spieleservern verarbeiten
    3. Daten verarbeiten, die aufgrund langsamer Mobilfunknetze verspätet ankommen
    4. Abfragen den Zugriff auf mindestens 10 TB an Verlaufsdaten ermöglichen
    5. Dateien verarbeiten, die regelmäßig von Mobilgeräten der Nutzer hochgeladen werden

4. Erklärung der Geschäftsleitung

    Unser letztes erfolgreiches Spiel konnte mit dem vorherigen Cloud-Anbieter nur unzureichend skaliert werden. Deshalb wurde es von Nutzern weniger gut angenommen und sein Image hat gelitten. Unsere Investoren verlangen weitere Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) zur Bewertung von Geschwindigkeit und Stabilität des Spiels. Sie wollen außerdem zusätzliche Messwerte für einen tieferen Einblick in Nutzungsmuster und eine genauere Anpassung des Spiels an die Zielgruppe. Dazu kommt, dass unser aktuelles Softwarepaket nicht die erforderliche Skalierung bietet. Wir möchten MySQL daher ersetzen und in eine Umgebung wechseln, die Autoscaling und Load-Balancing mit geringer Latenz anbietet und uns die Verwaltung physischer Server abnimmt.

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