亚马逊云科技助力游戏上云学习心得
最近在在逛CSDN的过程中，偶然发现CSDN在云游戏这方面的直播，感觉非常有意思，因为本身我也是从事相关行业的技术，其实国内游戏水平我感觉还是不错的，像一些创意、美工、动画的设计，都非常的好，但是每个公司的作品最终的客户体验都参差不齐，究其原因在于对于游戏架构的理解、设计不一，很多时候根本没法去预估一个准确用户，系统在面对突发情况的容错能力太差，没有弹性运维能力，这种情况导致辛苦推广来的用户流失，实在是可惜。
我看到亚马逊这个游戏上云的课程时感觉如获至宝，亚马逊通过自身在游戏领域的沉淀，将游戏服务的构建、运行和增长进行标准化，提供了便捷的云上服务，可以大幅度减少公司的研发成本，提高上线效率。
在写这篇博文的时候，直播也才进行到第三期，还处在主题模块的 构建 阶段，通过这几场的直播学习，我感觉受益良多，于是，我将所学习到的知识写成心得，方便以后复习。
博文内容为：
- O3DE (Open 3D Engine）通过开源方式让游戏开发者制作3A 级游戏。
- Amazon Nimble Studio 虚拟工作站让游戏创意工作室实现云端分布式开发。
- 云计算和游戏引擎的结合： Game Sparks、GameKit 、GameLift服务托管
- Nice DCV：远程可视化协议，连接云主机、安全、高效、快速
- AIGC加速游戏内容创意
O3DE(Open 3D Engine）
O3DE是亚马逊在2021 年 7 推出 的一个游戏引擎，这是一款按照 Apache 2.0 许可证提供的 AAA 级跨平台开源游戏引擎。目前与 Linux 基金会和行业合作伙伴一起发展开源社区，主要为游戏和模拟开发人员提供更多选择来协作、自定义和控制其生产流程。这是一个模块化的、开源的、跨平台的3D引擎，让游戏开发者能够利用该引擎进行3D建模和渲染，并使用其支持的几十种开发工具，低成本、高效率、高质量地制作3A级游戏。
这个游戏引擎和我们平常的有什么不一样呢？或者它对我们来说对游戏研发有什么帮助呢？
它可以很轻松的创建AAA游戏和高保真模拟，有强大的扩展性，并且通过Gem系统可以很轻松地对接云服务。
创建 AAA 游戏和高保真模拟
O3DE 的开发考虑到了最先进的实时图形和复杂的交互，具有多线程逼真渲染器、可扩展的 3D 内容编辑器、数据驱动的角色动画系统、实时物理引擎和不断增长的开源社区。面对日常的游戏研发，研发效率非高效，而不会在将时间浪费在渲染等非核心场景。
强大的可扩展性
O3DE的模块化架构从第一天起就为定制而建立。O3DE的每一个集成组件（称为 “gem”）都可以单独采用，开发者可以为其项目添加新的编辑工具、功能和开发工作流程，或从各种社区维护的 Gem 中选择，以扩展和增强引擎的能力
云服务集成
O3DE 的 Gem 系统提供了对云服务的集成和支持，以增加游戏和模拟的额外功能。用户可以从现有的后端云模块中选择，或者创建自己的具有自定义功能的 Gems，将云服务带到项目中。
也就是说，服务直接是成套的，不需要考虑后端是否已经实现或需要重复实现，一切只需要执行一个安装，即完成了这个模块的开发
当然，游戏的效率提升不仅仅是依靠游戏引擎的渲染，更多的效率是在人的协同上。
Amazon Nimble Studio 虚拟工作站
云上虚拟工作站 Amazon Nimble Studio 是亚马逊云科技2021年推出的功能，使得游戏创意工作室从故事板草稿开始到生产出最终成品的全部流程都可以在云端完成。通过云端紧密协作，游戏工作室还可以在全球招揽顶级人才，实现分布式开发方式。而2022年则新继续推出了Amazon Nimble Studio for Games功能，用来简化云工作室的构建和运营。可以为用户提供按需存取的虚拟工作站、弹性文件储存和渲染农场容量，同时还提供了IP安全性、权限和协作等内建自动化工具。
它是真正将内容创作带到云端：云端渲染、共享存储。协同开发
Amazon Nimble Studio 使创意工作室能够从故事板草图到最终交付作品，完全在云中制作视觉效果、动画和交互式内容。通过访问 AWS 全球基础设施中的虚拟工作站、高速存储和可扩展渲染，快速加入并与全球艺术家协作，更快地创建内容。
虚拟工作站的优势
借助云端游戏开发，工作站可提高全球各地游戏开发团队的灵活性、加快游戏制作速度、改善游戏开发团队的工作与生活平衡，
让游戏的制作更为灵活，不管团队在何时何地，都可以随时随地创作内容、制作和测试游戏。
加快云端过渡
它只需要在数小时（而不是数周）内就可以启动并运行你需要的内容来制作管道。通过它的自动化和预构建 Amazon Machine Images (AMI) 可让轻松设置虚拟工作站、存储空间和渲染场，所有这些都非常便于设计者进行高效设，从而进一步提高生产力和生产效率。
根据项目需求而扩展
Nimble Studio 可以自动配置 AWS 服务，轻松扩展工作室以满足单个或多个地点内的业务需求。通过虚拟工作站让更多设计者加入图形密集型项目，借助 Amazon FSx 利用高速存储，以及使用 EC2 Spot 实例在基于云的集成渲染场上编排计算资源，让算力触手可及，随地加速我们的内容创作和游戏制作
接触所需的全球人才
在几分钟内让远程设计者加入项目。利用最新的软件和硬件技术，为设计者和工作室提供最佳性能。通过顺利接入主要内容创作市场，可以寻找和雇用最优秀的人才。
无缝协作
Nimble Studio 门户简化了授予用户权限、共享项目数据和添加新团队成员的过程。使用 NICE DCV 远程显示协议，流式传输像素而非数据，以将我们的项目数据保存在云中并简化设计者的协作。
云计算和游戏引擎的结合
Game Lift
Amazon GameLift 是一个专门的托管解决方案，可以用来部署并自动扩展，基于连接的多人游戏服务器队列，以满足全球玩家的需求。用户通过 Amazon GameLift 能够创建和上传游戏服务器，一次性构建、复制，并且部署至多个 AWS 地区和本地区域，提供全球玩家低延迟游戏体验。
Game Lift 可以接管游戏客户端的 Session，服务端不用直接承载突发的流量请求，并且GameLift会自动进行弹性运维，轻松应对各种运维场景，以下为案例图：
除了GameLift托管服务，期间也介绍了其他公开服务：Game Sparks 和 Game Kit
Game Sparks
GameSparks 是 Serverless的托管服务，是游戏服务端开发和管理工，主要目标用户是游戏开发者/研发团队
GameSparks的特性
- 可存储/获取数据（配合
DynamoDB) - 可自定义数据处理逻辑（基
于JavaScript ES5.1的Cloud Code) - 封装通讯协议并自动生成客户端代码
- 支持
Jnity:3D引擎整合 - 基于
WebSocket的长连接双向通讯，客户端可接收通知 - 客户端可直接访问，不需要额外接入
Endpoint - 自带客户端身份认证机制
- 可以通过
Lambda进行扩展，访问更多亚马逊云上的服务
工作流如下图：
GameSpark主要适用于
- 可以快速搭建出高可用的游戏服务端，满足基础存取数据需求
- 适用于服务端游戏逻辑简单的场景
- 适合没有服务端开发经验/精力的小型或独立游戏团队
- 适合对网络延迟要求不高的游戏项目
GameKit
GameKit是游戏引擎插件(Unreal Engine，可以部署和管理亚马逊云上的资源（也可以使用c等，它对创建好的云上资源提供了游戏特性封装，它面向的用户是游戏开发者，最重要的是它免费且开源
GameKit的一些应用场景
- 玩家注册和登入（支持Facebook第三方身份认证）
- 成就系统
- 保存游戏进度
- 保存玩家数据
它的架构如下：
Nice DCV：远程可视化协议
NICE DCV 是一种高性能远程显示协议，为客户提供一种安全的方式，可以在各种网络条件下，将远程桌面和应用程序从任何云或数据中心流式传输到任何设备。借助 NICE DCV 和 Amazon EC2，客户可以在 EC2 实例上远程运行图形密集型应用程序，并将结果流式传输到更简单的客户端计算机上，从而无需昂贵的专用工作站。跨多种 HPC 工作负载的客户使用 NICE DCV 满足其远程可视化要求。
要使用 NICE DCV，需要在服务器上安装 NICE DCV 服务器软件。它总共分为两个端，一个是自己使用的客户端，一个是服务端，NICE DCV 服务器软件用于创建安全会话. 在服务器上安装并运行应用程序。服务器使用其硬件执行安装的应用程序所需的高性能处理。用户通过使用 NICE DCV 客户端应用程序远程连接到会话来访问应用程序。建立连接后，NICE DCV 服务器软件会压缩应用程序的可视输出，并以加密的像素流形式将其流式传输回客户端应用程序。客户端应用程序接收压缩的像素流，对其进行解密，然后将其输出到本地显示。
AIGC加速游戏内容创意
实际上AiGc这个概念一直很火热。AIGC（AI Generated Content）是由AI生成的内容，其特点是自动化生产、高效。随着自然语言生成技术NLG和AI模型的成熟，AIGC逐渐受到大家的关注，目前已经可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至3D模型和代码。AIGC将极大的推动元宇宙的发展，元宇宙中大量的数字原生内容，需要由AI来帮助完成创作。
在亚马逊游戏领域过程中，AIGC也出现了很多种使用场景：
特别是在2D图片的生成上，AI的效率比普通开发者要高效的多，并且经过训练过的AI，它的适用度还是相当不错的，例如下面的游戏AI魔盒生成效果：
2022 年是 AIGC 爆火的一年，迭代速度更是呈现出指数级爆发，年初还处于技艺生疏阶段，几个月之后有些作品就达到专业级别，足以以假乱真，这给职业创作人带来了惊喜和灵感。无可否认的一点是，AIGC 正在逐步渗透越来越多的生活场景，短视频、直播、主持、晚会舞台等领域随处可见 AIGC 的痕迹，AIGC 也给如文字创作、图像创作、视频创作、音频剪辑、游戏开发和代码生成等内容生态注入了新鲜血液。这背后深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，都成为了 AIGC 发展的“加速度” 。