Azure 助力下,windows azure-ESG跨境

Azure 助力下,windows azure

Azure 助力下

1、技術(shù)背景

借助運(yùn)動(dòng)分析調(diào)整比賽戰(zhàn)略的方式越來(lái)越受職業(yè)體育隊(duì)的青睞，作為電競(jìng)行業(yè)頂尖玩家的Cloud9也希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析的方式來(lái)贏得戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)，為此，Cloud9選擇與微軟合作，基于Microsoft Azure打造游戲洞察平臺(tái)，并利用人工智能組件來(lái)挖掘非常規(guī)來(lái)源的交互式數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合Azure視頻分析和PowerBI數(shù)據(jù)可視化工具在電競(jìng)領(lǐng)域所向披靡。同樣的，這套成功法則也適用于其他需要分析復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)作的公司。

2、挖掘難以捕捉的數(shù)據(jù)

電競(jìng)行業(yè)發(fā)展一片繁榮，規(guī)模不斷壯大，而Cloud9一路披荊斬棘，成為該行業(yè)的佼佼者。Cloud9總部位于洛杉磯，擁有世界一流的選手、教練和國(guó)際團(tuán)隊(duì)，旗下戰(zhàn)隊(duì)參與了包括《英雄聯(lián)盟》在內(nèi)的十余種最受歡迎的電競(jìng)賽事，并包攬了多項(xiàng)賽事的冠軍。Cloud9的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)深知，有效的數(shù)據(jù)分析能提升選手的訓(xùn)練效果，改進(jìn)比賽戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)。電競(jìng)賽事能提供大量信息，這些信息有助于加強(qiáng)對(duì)參賽選手和比賽策略的了解。為方便電競(jìng)戰(zhàn)隊(duì)獲取這些信息，LOL的開(kāi)發(fā)商Riot Games甚至向開(kāi)發(fā)人員開(kāi)放了某些游戲參數(shù)（包括游戲角色和該角色在賽事中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）的API。

游戲確實(shí)是大數(shù)據(jù)的來(lái)源，但因?yàn)槠涑尸F(xiàn)的是動(dòng)態(tài)的交互世界，要捕捉這些數(shù)據(jù)并不像讀取物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)那樣簡(jiǎn)單。盡管每周都有數(shù)千場(chǎng)比賽，但Cloud9選手和教練最感興趣的比賽遙測(cè)數(shù)據(jù)并不一定能記錄下來(lái)，或體現(xiàn)在API中。那么，如何挖掘非現(xiàn)成數(shù)據(jù)？即便能挖掘，適用于某一賽事的成功法則在下一場(chǎng)游戲就一定奏效嗎？如何才能收集到真正影響比賽走向的信息？為了保持玩家的黏性，游戲開(kāi)發(fā)商會(huì)發(fā)布變更游戲關(guān)鍵參數(shù)的補(bǔ)丁，而這些補(bǔ)丁往往每隔幾周就會(huì)改變游戲數(shù)據(jù)，并引發(fā)游戲策略和比賽趨勢(shì)的變革，讓游戲更具挑戰(zhàn)性。

微軟電競(jìng)行業(yè)技術(shù)總監(jiān)邁克·唐尼（Mike Downey）介紹，Cloud9和微軟就如何挖掘數(shù)據(jù)并分析影響賽事關(guān)鍵因素的問(wèn)題進(jìn)行了討論。微軟認(rèn)為這個(gè)問(wèn)題很有價(jià)值，很快便和Cloud9旗下所有戰(zhàn)隊(duì)，包括北美英雄聯(lián)盟錦標(biāo)賽系列賽LCS戰(zhàn)隊(duì)和《反恐精英：全球攻勢(shì)》戰(zhàn)隊(duì)開(kāi)始了正式技術(shù)合作，基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)績(jī)分析。Cloud9和微軟的工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)開(kāi)始了對(duì)這些難以捕捉的數(shù)據(jù)的挖掘，同時(shí)還要想辦法將其轉(zhuǎn)化為可供Cloud9選手和教練使用的有效信息。

“我們的第一步是定位哪些是最重要但目前還無(wú)法獲取的數(shù)據(jù)，接著，我們?cè)贏zure上創(chuàng)建大數(shù)據(jù)處理的工作流，自動(dòng)化地獲取、捕捉上述數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為有用的信息?！?/p>

——微軟電競(jìng)行業(yè)技術(shù)總監(jiān)邁克·唐尼

3、視頻內(nèi)容挖掘

網(wǎng)絡(luò)直播視頻是AI提取分析數(shù)據(jù)的寶庫(kù)?；贏I的視頻分析可實(shí)時(shí)捕捉視頻流中的信息。當(dāng)然，第一步還是要獲取視頻素材。Cloud9團(tuán)隊(duì)的第一要?jiǎng)?wù)就是獲取比賽視頻，并使用Azure計(jì)算機(jī)視覺(jué)API來(lái)處理視頻圖像、獲取有用信息（例如敵方的動(dòng)線和行為趨勢(shì)）。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可按照輸入的內(nèi)容以不同的方式分析視覺(jué)信息。舉例來(lái)說(shuō)，API可以檢測(cè)出圖像的人或物并提取出其中的文本內(nèi)容。唐尼解釋道：“我們可以觀察到整場(chǎng)比賽的進(jìn)程，選手采用的特定動(dòng)作以及該動(dòng)作導(dǎo)致的結(jié)果。一旦發(fā)現(xiàn)規(guī)律，我們便可以制定對(duì)策。”

為完善分析結(jié)果，Cloud9研發(fā)團(tuán)隊(duì)與微軟研究院的Watch For團(tuán)隊(duì)也展開(kāi)了密切合作。Watch For開(kāi)發(fā)了極具突破性的AI視頻分析平臺(tái)，該平臺(tái)在微軟舉辦的一次編程馬拉松活動(dòng)中一戰(zhàn)成名，它的算法能實(shí)時(shí)定位最有意義的視頻流內(nèi)容并挖掘出視頻中最引人入勝的內(nèi)容，這一點(diǎn)即便是人工也難以做到。微軟Bing搜索引擎也使用了該技術(shù)用來(lái)分析游戲直播視頻并從中提取數(shù)據(jù)，為用戶提供更滿意的搜索結(jié)果。

引入Watch For的算法之后，Cloud9研發(fā)團(tuán)隊(duì)將其代碼移植到.NET Core，再將其部署到基于Linux內(nèi)核的Azure Docker容器中。開(kāi)發(fā)人員基于Azure Pipelines構(gòu)建了用于挖掘游戲視頻的DevOps工作流，用來(lái)監(jiān)測(cè)、定位視頻中有意義的信息，并將其轉(zhuǎn)化為有用的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到便于提取的位置。同時(shí)通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控游戲洞察平臺(tái)的運(yùn)行狀況，并將更新和變化信息通知管理員。此外還有專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)Power BI的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套用于數(shù)據(jù)可視化及查詢(xún)的自定義平臺(tái)。

從一場(chǎng)LOL比賽，到給出定制化的戰(zhàn)略統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，最終形成了一個(gè)復(fù)雜且精密的端到端解決方案，該平臺(tái)每天可以處理數(shù)百個(gè)視頻并將數(shù)據(jù)推快遞至Azure，Azure上的工作流可以運(yùn)行、分析并導(dǎo)出有效信息以供后續(xù)分析。

“這套基于Azure的數(shù)據(jù)分析流程為我們提供了以前無(wú)法獲得的數(shù)據(jù)，也使Cloud9獲得了其他所有對(duì)手都沒(méi)有的巨大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”

——Cloud9首席數(shù)據(jù)科學(xué)家海立·梅森

4、云端架構(gòu)設(shè)計(jì)

C9游戲洞察平臺(tái)的主體架構(gòu)分為四個(gè)部分：

·提取與存儲(chǔ)：通過(guò)隊(duì)列記錄所需游戲視頻并將結(jié)果存入Azure Blob存儲(chǔ)。

·模型運(yùn)行：通過(guò)Watch For AI系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)定位視頻中的關(guān)鍵內(nèi)容并將模型產(chǎn)出的內(nèi)容存入Azure Database forPostgreSQL，完全托管的高性能、可擴(kuò)展、安全的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，以供后續(xù)分析。

·自動(dòng)處理：每接收到一個(gè)視頻，一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)、基于容器的工作流便會(huì)啟動(dòng)。這一無(wú)服務(wù)器流程將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可顯示和可分析的信息。

·DevOps：基于Azure Pipelines，研發(fā)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了持續(xù)集成（CI）與持續(xù)部署（CD）工作流，用于在Azure上部署、測(cè)試平臺(tái)組件，并驗(yàn)證分析結(jié)果。

Cloud9首席數(shù)據(jù)科學(xué)家海立·梅森談到，游戲洞察平臺(tái)成功的關(guān)鍵在于基于Azure實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)化的架構(gòu)，通過(guò)無(wú)縫整合本地方案和Azure云端服務(wù)的混合架構(gòu)模式突破了技術(shù)瓶頸。

本地和云端環(huán)境會(huì)輪流處理數(shù)據(jù)。該混合平臺(tái)基于Azure Queue Storage隊(duì)列存儲(chǔ)和Azure Functions無(wú)服務(wù)器計(jì)算對(duì)觸發(fā)事件進(jìn)行排序和實(shí)時(shí)響應(yīng)。Azure Queue用于存儲(chǔ)海量消息，在Cloud9平臺(tái)的建立中，Azure Queue將待挖掘視頻內(nèi)容的優(yōu)先級(jí)列表加入隊(duì)列。Azure Functions是一項(xiàng)無(wú)服務(wù)器計(jì)算服務(wù)，可以幫助開(kāi)發(fā)人員無(wú)需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施即可快速運(yùn)行事件驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)處理流程。Azure Function的代碼包含所有通知和對(duì)應(yīng)響應(yīng)，Azure Functions可響應(yīng)隊(duì)列消息，轉(zhuǎn)換傳入的數(shù)據(jù)，然后將其傳遞至下一隊(duì)列。所有自動(dòng)化處理都始于云端的定時(shí)提取啟動(dòng)功能，觸發(fā)本地服務(wù)器開(kāi)始抓取視頻然后將其傳快遞至Azure。每接收到一個(gè)視頻，便會(huì)觸發(fā)啟動(dòng)基于容器的數(shù)據(jù)處理流程。梅森指出：“這套架構(gòu)非常復(fù)雜，其中隊(duì)列系統(tǒng)和事件驅(qū)動(dòng)的計(jì)算是追蹤所有比賽的重要組成?！睘榱藢?shí)現(xiàn)架構(gòu)的可擴(kuò)展性，該平臺(tái)的所有功能都在Azure App Service容器上運(yùn)行。此外團(tuán)隊(duì)還通過(guò)App Service托管了一個(gè)小型Web服務(wù)器。模型運(yùn)行和自動(dòng)處理的負(fù)載基于Azure Container Instances容器實(shí)例部署，完全是托管的無(wú)服務(wù)器化的Azure環(huán)境。開(kāi)發(fā)人員可以將復(fù)雜的任務(wù)運(yùn)行在事件驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)啟動(dòng)的容器環(huán)境，并使用容器開(kāi)發(fā)工作流實(shí)現(xiàn)快速部署。Azure容器實(shí)例還具有動(dòng)態(tài)擴(kuò)展功能以滿足峰值處理負(fù)載并提供按秒計(jì)費(fèi)的靈活計(jì)費(fèi)模式，比配置固定的基礎(chǔ)架構(gòu)更節(jié)省成本。唐尼表示：“我們希望這個(gè)平臺(tái)能易于擴(kuò)展，有了Azure容器實(shí)例，只需在Azure管理后臺(tái)切換幾次，即可將平臺(tái)處理規(guī)模從每天數(shù)百個(gè)游戲拓展到數(shù)千個(gè)?！?/p>

“Azure Container Instances容器實(shí)例是整個(gè)處理流程中非常重要的組成部分，支持一鍵式部署工作流，易于維護(hù)，并擴(kuò)展到其他游戲項(xiàng)目中。”

——微軟電競(jìng)行業(yè)技術(shù)總監(jiān)邁克·唐尼

5、創(chuàng)建Pipeline

為了在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造更多的價(jià)值，C9團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了自動(dòng)化啟動(dòng)和發(fā)布的Pipeline，包括用來(lái)部署代碼的Azure基礎(chǔ)架構(gòu)。唐尼表示：“借助Azure Pipelines，我們可以實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化并快速為生產(chǎn)系統(tǒng)增加功能?！遍_(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建了自動(dòng)化且可重復(fù)的流程，用于運(yùn)行啟動(dòng)程序、執(zhí)行測(cè)試和部署軟件發(fā)布，通過(guò)Terraform腳本描述Pipeline在測(cè)試和生產(chǎn)環(huán)境所需要的基礎(chǔ)資源，模板化的部署也使Cloud9團(tuán)隊(duì)更易于維護(hù)平臺(tái)。同時(shí)為實(shí)現(xiàn)工作流自動(dòng)化使用了不同類(lèi)型的Azure Pipelines觸發(fā)器。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)有開(kāi)發(fā)人員更改代碼并發(fā)起pull request請(qǐng)求時(shí)，新的Pipeline便會(huì)被觸發(fā)，之后Docker會(huì)將新的鏡像推快遞至Azure Container Registry，用于存儲(chǔ)和管理容器鏡像的專(zhuān)用Docker注冊(cè)表。之后Azure容器實(shí)例從注冊(cè)表中提取新存入的鏡像，并開(kāi)始對(duì)游戲數(shù)據(jù)執(zhí)行相關(guān)的任務(wù)。這樣Cloud9可以完全不依賴(lài)于托管環(huán)境來(lái)管理代碼和功能的配置。

此外，Azure內(nèi)置了多項(xiàng)可設(shè)置特定規(guī)則的監(jiān)測(cè)服務(wù)。Azure Monitor可監(jiān)測(cè)各類(lèi)Azure服務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)和日志并且包含Application Insights服務(wù)，一項(xiàng)可擴(kuò)展的應(yīng)用監(jiān)測(cè)管理服務(wù)（APM），用于監(jiān)測(cè)應(yīng)用的運(yùn)行狀況、性能、報(bào)錯(cuò)等各種異常。同時(shí)Azure Monitor的日志分析功能可以將Application Insights收集的使用率和性能數(shù)據(jù)與平臺(tái)所使用的各種Azure資源的配置和性能數(shù)據(jù)一起分析。Cloud9資深數(shù)據(jù)工程師Danny Brady談到：“游戲洞察平臺(tái)的日志價(jià)值巨大，Application Insights能收集所有本地和云端日志，使我們能有一個(gè)統(tǒng)一的分析視角”

“難以掌控的多數(shù)據(jù)源是整體架構(gòu)的巨大挑戰(zhàn)，Azure幫助我們實(shí)現(xiàn)了高容錯(cuò)性、數(shù)據(jù)完整性和一鍵式部署的穩(wěn)定方案?！?/p>

——Cloud9首席數(shù)據(jù)科學(xué)家海立·梅森

6、制勝策略可視化

經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜的云端處理流程后，平臺(tái)輸出的數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)微軟Power BI自定義實(shí)時(shí)儀表板呈現(xiàn)。通過(guò)Power BI，教練和選手可以按玩家、賽事和其他變量查找所需數(shù)據(jù)，并查看長(zhǎng)期趨勢(shì)。舉例來(lái)說(shuō)，Cloud9的管理人員可以在儀表板上直接看到隊(duì)員的訓(xùn)練時(shí)間是否達(dá)到要求，之前管理人員需要手動(dòng)逐個(gè)驗(yàn)證每個(gè)隊(duì)員的練習(xí)時(shí)長(zhǎng)。而選手們則可以通過(guò)儀表板追蹤某段時(shí)間的勝率、比賽策略和走勢(shì)。Power BI可以打造類(lèi)似手機(jī)App的簡(jiǎn)單體驗(yàn)，讓選手和教練無(wú)需任何培訓(xùn)便可使用，這能大幅加快數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)在C9日常工作中推廣使用的進(jìn)程，選手和其他團(tuán)隊(duì)成員可以從Power BI提供的安卓和iOS移動(dòng)應(yīng)用程序中隨時(shí)隨地查看自己關(guān)注的數(shù)據(jù)。

7、展望

電競(jìng)的目標(biāo)是取勝，而游戲洞察平臺(tái)正在成為Cloud9新的取勝之道。在最近的一場(chǎng)比賽中，甚至連評(píng)論員都提到Cloud9的新策略已經(jīng)生效了。作為打破邊界的創(chuàng)新開(kāi)發(fā)，Cloud9目前不便于透露它展現(xiàn)的令人驚喜的具體洞察數(shù)據(jù)，但是該平臺(tái)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)很樂(lè)意分享其在其他場(chǎng)景也可復(fù)制的架構(gòu)思路，即如何在看似沒(méi)有可用數(shù)據(jù)的情況下完成數(shù)據(jù)分析和洞察。正如唐尼所說(shuō)：“這不是定制化開(kāi)發(fā)，而是通過(guò)部署Azure服務(wù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)架構(gòu)?！?/p>

C9團(tuán)隊(duì)已經(jīng)計(jì)劃好了下一步的擴(kuò)展計(jì)劃首先是收集海量的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)更多的技術(shù)工具，比如Azure Databricks充分地發(fā)揮出這些數(shù)據(jù)的價(jià)值。

“在和Azure合作之前，我們一直遵循著“從繁復(fù)的觀察中找到規(guī)律”這樣一個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作方法。如今數(shù)據(jù)分析幫助我們?cè)诒荣愔凶龀霰纫酝髦?、更?shù)據(jù)導(dǎo)向的決策?！?/p>

——Cloud9首席數(shù)據(jù)科學(xué)家海立·梅森

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