Azure 助力下,azure的市場占有率

Azure 助力下

1、技術背景

借助運動分析調整比賽戰略的方式越來越受職業體育隊的青睞，作為電競行業頂尖玩家的Cloud9也希望通過數據分析的方式來贏得戰略優勢，為此，Cloud9選擇與微軟合作，基于Microsoft Azure打造游戲洞察平臺，并利用人工智能組件來挖掘非常規來源的交互式數據，同時結合Azure視頻分析和PowerBI數據可視化工具在電競領域所向披靡。同樣的，這套成功法則也適用于其他需要分析復雜多變的數據以實現智能化運作的公司。

2、挖掘難以捕捉的數據

電競行業發展一片繁榮，規模不斷壯大，而Cloud9一路披荊斬棘，成為該行業的佼佼者。Cloud9總部位于洛杉磯，擁有世界一流的選手、教練和國際團隊，旗下戰隊參與了包括《英雄聯盟》在內的十余種最受歡迎的電競賽事，并包攬了多項賽事的冠軍。Cloud9的數據科學家團隊深知，有效的數據分析能提升選手的訓練效果，改進比賽戰略和戰術。電競賽事能提供大量信息，這些信息有助于加強對參賽選手和比賽策略的了解。為方便電競戰隊獲取這些信息，LOL的開發商Riot Games甚至向開發人員開放了某些游戲參數（包括游戲角色和該角色在賽事中的統計數據）的API。

游戲確實是大數據的來源，但因為其呈現的是動態的交互世界，要捕捉這些數據并不像讀取物聯網傳感器數據那樣簡單。盡管每周都有數千場比賽，但Cloud9選手和教練最感興趣的比賽遙測數據并不一定能記錄下來，或體現在API中。那么，如何挖掘非現成數據？即便能挖掘，適用于某一賽事的成功法則在下一場游戲就一定奏效嗎？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，游戲開發商會發布變更游戲關鍵參數的補丁，而這些補丁往往每隔幾周就會改變游戲數據，并引發游戲策略和比賽趨勢的變革，讓游戲更具挑戰性。

微軟電競行業技術總監邁克·唐尼（Mike Downey）介紹，Cloud9和微軟就如何挖掘數據并分析影響賽事關鍵因素的問題進行了討論。微軟認為這個問題很有價值，很快便和Cloud9旗下所有戰隊，包括北美英雄聯盟錦標賽系列賽LCS戰隊和《反恐精英：全球攻勢》戰隊開始了正式技術合作，基于大數據實現戰績分析。Cloud9和微軟的工程師與數據科學家團隊開始了對這些難以捕捉的數據的挖掘，同時還要想辦法將其轉化為可供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法獲取的數據，接著，我們在Azure上創建大數據處理的工作流，自動化地獲取、捕捉上述數據，并將其轉化為有用的信息。”

——微軟電競行業技術總監邁克·唐尼

3、視頻內容挖掘

網絡直播視頻是AI提取分析數據的寶庫?；贏I的視頻分析可實時捕捉視頻流中的信息。當然，第一步還是要獲取視頻素材。Cloud9團隊的第一要務就是獲取比賽視頻，并使用Azure計算機視覺API來處理視頻圖像、獲取有用信息（例如敵方的動線和行為趨勢）。計算機視覺算法可按照輸入的內容以不同的方式分析視覺信息。舉例來說，API可以檢測出圖像的人或物并提取出其中的文本內容。唐尼解釋道：“我們可以觀察到整場比賽的進程，選手采用的特定動作以及該動作導致的結果。一旦發現規律，我們便可以制定對策?！?/p>

為完善分析結果，Cloud9研發團隊與微軟研究院的Watch For團隊也展開了密切合作。Watch For開發了極具突破性的AI視頻分析平臺，該平臺在微軟舉辦的一次編程馬拉松活動中一戰成名，它的算法能實時定位最有意義的視頻流內容并挖掘出視頻中最引人入勝的內容，這一點即便是人工也難以做到。微軟Bing搜索引擎也使用了該技術用來分析游戲直播視頻并從中提取數據，為用戶提供更滿意的搜索結果。

引入Watch For的算法之后，Cloud9研發團隊將其代碼移植到.NET Core，再將其部署到基于Linux內核的Azure Docker容器中。開發人員基于Azure Pipelines構建了用于挖掘游戲視頻的DevOps工作流，用來監測、定位視頻中有意義的信息，并將其轉化為有用的數據，存儲到便于提取的位置。同時通過監控系統實時監控游戲洞察平臺的運行狀況，并將更新和變化信息通知管理員。此外還有專門負責Power BI的團隊開發了一套用于數據可視化及查詢的自定義平臺。

從一場LOL比賽，到給出定制化的戰略統計數據，最終形成了一個復雜且精密的端到端解決方案，該平臺每天可以處理數百個視頻并將數據推快遞至Azure，Azure上的工作流可以運行、分析并導出有效信息以供后續分析。

“這套基于Azure的數據分析流程為我們提供了以前無法獲得的數據，也使Cloud9獲得了其他所有對手都沒有的巨大競爭優勢?！?/p>

——Cloud9首席數據科學家海立·梅森

4、云端架構設計

C9游戲洞察平臺的主體架構分為四個部分：

·提取與存儲：通過隊列記錄所需游戲視頻并將結果存入Azure Blob存儲。

·模型運行：通過Watch For AI系統中的機器學習模型來定位視頻中的關鍵內容并將模型產出的內容存入Azure Database forPostgreSQL，完全托管的高性能、可擴展、安全的PostgreSQL數據庫，以供后續分析。

·自動處理：每接收到一個視頻，一個事件驅動、基于容器的工作流便會啟動。這一無服務器流程將視頻數據轉化為可顯示和可分析的信息。

·DevOps：基于Azure Pipelines，研發團隊創建了持續集成（CI）與持續部署（CD）工作流，用于在Azure上部署、測試平臺組件，并驗證分析結果。

Cloud9首席數據科學家海立·梅森談到，游戲洞察平臺成功的關鍵在于基于Azure實現了最優化的架構，通過無縫整合本地方案和Azure云端服務的混合架構模式突破了技術瓶頸。

本地和云端環境會輪流處理數據。該混合平臺基于Azure Queue Storage隊列存儲和Azure Functions無服務器計算對觸發事件進行排序和實時響應。Azure Queue用于存儲海量消息，在Cloud9平臺的建立中，Azure Queue將待挖掘視頻內容的優先級列表加入隊列。Azure Functions是一項無服務器計算服務，可以幫助開發人員無需管理底層基礎設施即可快速運行事件驅動的數據處理流程。Azure Function的代碼包含所有通知和對應響應，Azure Functions可響應隊列消息，轉換傳入的數據，然后將其傳遞至下一隊列。所有自動化處理都始于云端的定時提取啟動功能，觸發本地服務器開始抓取視頻然后將其傳快遞至Azure。每接收到一個視頻，便會觸發啟動基于容器的數據處理流程。梅森指出：“這套架構非常復雜，其中隊列系統和事件驅動的計算是追蹤所有比賽的重要組成?！睘榱藢崿F架構的可擴展性，該平臺的所有功能都在Azure App Service容器上運行。此外團隊還通過App Service托管了一個小型Web服務器。模型運行和自動處理的負載基于Azure Container Instances容器實例部署，完全是托管的無服務器化的Azure環境。開發人員可以將復雜的任務運行在事件驅動的自動啟動的容器環境，并使用容器開發工作流實現快速部署。Azure容器實例還具有動態擴展功能以滿足峰值處理負載并提供按秒計費的靈活計費模式，比配置固定的基礎架構更節省成本。唐尼表示：“我們希望這個平臺能易于擴展，有了Azure容器實例，只需在Azure管理后臺切換幾次，即可將平臺處理規模從每天數百個游戲拓展到數千個。”

“Azure Container Instances容器實例是整個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，并擴展到其他游戲項目中。”

——微軟電競行業技術總監邁克·唐尼

5、創建Pipeline

為了在更短的時間內創造更多的價值，C9團隊創建了自動化啟動和發布的Pipeline，包括用來部署代碼的Azure基礎架構。唐尼表示：“借助Azure Pipelines，我們可以實現全流程自動化并快速為生產系統增加功能?！遍_發人員創建了自動化且可重復的流程，用于運行啟動程序、執行測試和部署軟件發布，通過Terraform腳本描述Pipeline在測試和生產環境所需要的基礎資源，模板化的部署也使Cloud9團隊更易于維護平臺。同時為實現工作流自動化使用了不同類型的Azure Pipelines觸發器。舉例來說，當有開發人員更改代碼并發起pull request請求時，新的Pipeline便會被觸發，之后Docker會將新的鏡像推快遞至Azure Container Registry，用于存儲和管理容器鏡像的專用Docker注冊表。之后Azure容器實例從注冊表中提取新存入的鏡像，并開始對游戲數據執行相關的任務。這樣Cloud9可以完全不依賴于托管環境來管理代碼和功能的配置。

此外，Azure內置了多項可設置特定規則的監測服務。Azure Monitor可監測各類Azure服務的運行指標和日志并且包含Application Insights服務，一項可擴展的應用監測管理服務（APM），用于監測應用的運行狀況、性能、報錯等各種異常。同時Azure Monitor的日志分析功能可以將Application Insights收集的使用率和性能數據與平臺所使用的各種Azure資源的配置和性能數據一起分析。Cloud9資深數據工程師Danny Brady談到：“游戲洞察平臺的日志價值巨大，Application Insights能收集所有本地和云端日志，使我們能有一個統一的分析視角”

“難以掌控的多數據源是整體架構的巨大挑戰，Azure幫助我們實現了高容錯性、數據完整性和一鍵式部署的穩定方案?！?/p>

——Cloud9首席數據科學家海立·梅森

6、制勝策略可視化

經過一系列復雜的云端處理流程后，平臺輸出的數據會通過微軟Power BI自定義實時儀表板呈現。通過Power BI，教練和選手可以按玩家、賽事和其他變量查找所需數據，并查看長期趨勢。舉例來說，Cloud9的管理人員可以在儀表板上直接看到隊員的訓練時間是否達到要求，之前管理人員需要手動逐個驗證每個隊員的練習時長。而選手們則可以通過儀表板追蹤某段時間的勝率、比賽策略和走勢。Power BI可以打造類似手機App的簡單體驗，讓選手和教練無需任何培訓便可使用，這能大幅加快數據洞察平臺在C9日常工作中推廣使用的進程，選手和其他團隊成員可以從Power BI提供的安卓和iOS移動應用程序中隨時隨地查看自己關注的數據。

7、展望

電競的目標是取勝，而游戲洞察平臺正在成為Cloud9新的取勝之道。在最近的一場比賽中，甚至連評論員都提到Cloud9的新策略已經生效了。作為打破邊界的創新開發，Cloud9目前不便于透露它展現的令人驚喜的具體洞察數據，但是該平臺的開發團隊很樂意分享其在其他場景也可復制的架構思路，即如何在看似沒有可用數據的情況下完成數據分析和洞察。正如唐尼所說：“這不是定制化開發，而是通過部署Azure服務實現整個架構?！?/p>

C9團隊已經計劃好了下一步的擴展計劃首先是收集海量的數據，然后通過更多的技術工具，比如Azure Databricks充分地發揮出這些數據的價值。

“在和Azure合作之前，我們一直遵循著“從繁復的觀察中找到規律”這樣一個費時費力的工作方法。如今數據分析幫助我們在比賽中做出比以往更明智、更數據導向的決策。”

——Cloud9首席數據科學家海立·梅森

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