訪談大型遊戲控股公司CTO

擁有眾多工作室和流派的遊戲控股不僅是內容，而且是平臺：引擎，輕量級操作，網絡，數據堆棧，DevEx和安全性。我們與CTO（廣義訪談）討論了哪些解決方案真正推動了指標，如何在增長中保持快速以及為什麼「沒有文化的技術」不會起飛。

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1）戰略： 使技術具有競爭優勢的原因

問題：你的2-3年優先事項是什麼？

CTO：三個軸：

1.交付平臺（build →測試→遙測→發布），時間從commit到production <2小時直播。

2.輕量級服務的可靠性：關鍵路徑的SLO（登錄，匹配制作，支付，庫存）和「優雅退化」。

3.數據和AI：在線得分（任務/比賽選擇），離線謂詞（churn/LTV/毒性）和嚴格的監護人。

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2）體系結構：巨石，微服務或「模塊化巨石」？

問：你認為什麼樣式對遊戲服務是合理的？

CTO：模塊化內核整體（帳戶，庫存，經濟性）+外圍微服務（匹配制造，分析，支付適配器，通知）。這減少了網絡「跨度」，簡化了事務並允許團隊獨立開發「邊緣」功能。頂部是ficheflagi和金絲雀推出。

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3）網絡代碼和比賽制作

問：如何保持低延遲和公平競爭？

CTO:

協議：實時的UDP/QUIC，元數據的gRPC/HTTP。

預測和回滾（client-side prediction+server reconciliation）反對「傳送」。

按區域/等級排列，RTT穩定性優先於「完美」平衡。

比賽制作：Elo/TrueSkill混合體+預期延遲+角色/位置。

用於NAT、抗DDoS和加密的邊緣中繼節點。

Antichit：客戶端完整性信號，行為模型，服務器驗證。

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4）Live Operation平臺

Q： 在你的引擎蓋下,真人有什麼?

CTO:

活動/季節日歷，任務，店面和商店-由預覽編排器和A/B控制。

帶有獎勵預算和「帽子」的經濟服務與通貨膨脹。

「溫暖」的方案遷移和熱播遊戲規則。

實驗平臺：ficheflagi，土匪，geo/role-split，統計能力和guardrails（SLO，毒性，付款）。

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5）數據堆棧和ML/AI

問：數據是如何排列的？

CTO:

事件流（OpenTelemetry）→在湖/倉庫中流式傳輸，用於在線計分。

用於產品和支持的實時店面（≤1 -5分鐘）。

ML：churn/uplift/LTV，動態復雜性（DDA），聊天毒性，付款對位，任務/內容建議。

生成：本地化，對制作人和QA的協助；嚴格的許可證和水印，知識的RAG機器人。

MLOps：實驗跟蹤，幻想/目標漂移，金絲雀模特，可解釋（SHAP）。

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6）可靠性和SRE

問：如何衡量服務的健康狀況？

CTO:

SLO走向「客戶→比賽→結果→庫存→付款」；預算中的錯誤。

跟蹤鏈（分布式跟蹤）用於查找回歸。

「優雅降解」：在高峰時禁用「昂貴」的菲奇（重復，化妝品）；自動減少抽動。

GameDays和chaos測試，事件訓練。

儲備：多元化，僅讀取庫存模式，排隊進行系統外操作。

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7）安全，隱私，古怪

問：主要風險在哪裏？

CTO:

鑰匙僅通過KMS/HSM，保密-輪換。

RBAC/ABAC和管理訪問日誌，法案文物的簽名。

Antichit：客戶端完整性（checksums，內存不信任），服務器結果仲裁性，行為「向量-信號」。

私有性：盡量減少PII，保留政策數據，在自動措施下有權解釋。

合規性：GDPR/本地，事件報告和DPIA。

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8） FinOps和效率

問：如何在不傷害的情況下降低平臺成本？

CTO:

通過SLO而不是粗糙的CPU進行自動縮放。

用於稀有內容的寒冷區域，用於遙測的「近線」。

按申請劃分的GPU池,網絡成本分析。

Cost to serve per DAU/machtmeich度量；發行版基準。

「有預算的建築」：任何菲奇都會因潛伏期和成本的增長而咆哮。

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9） DevEx： 團隊速度

問：如何讓開發人員快速安靜？

CTO:

服務模板，單一引導程序，「黃金路徑」。

內核的Monorepo，外圍的polyrepo；API/SDK編碼。

集成環境「像質子」（數據雙）。

CI/CD帶有廣告牌緩存，平臺測試矩陣，遊戲機器人。

給開發人員的數據是通過合成套件和混淆。

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10）文化與組織模式

問：如何連接平臺和工作室？

CTO：平臺團隊（識別，經濟學，庫存，比賽制作，遙測，ML，DevEx）。上方是技術委員會（體系結構，安全性，數據）。工作室在內容上具有自主性，但使用「黃金路徑」。每個季度都是具有通用KPI的roadmap評論。

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11）訂閱、付款和經濟保護

問：售票處和商店有什麼意義？

CTO:

智能支付路由,透明的ETA/傭金,在可能的情況下掛線。

Antifrod：device+行為+鏈接圖（帳戶-devys-payer）。

獎項的經濟學是「kaps」，沒有P2W角度，整個季節的動態成本。

內置RG模式（暫停，限制，現實支票）。

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12）內容交付和引擎

Q： Unity/Unreal/自己的引擎-如何選擇?

CTO：使用混合動力：用於快速娛樂的商業引擎；用於網絡代碼、經濟學和遙測的本機模塊。平臺的通用SDK：庫存，任務，商店，分析，古董和付款-因此工作室不會發明自行車。

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13）決定的度量

遊戲：D1/D7/D30，stickiness（DAU/MAU），median session length，「時間到核心樂趣」。

業務：payer conversion，ARPPU，LTV/CAC，ROI活動。

可靠性：aptime，p50/p95/p99在關鍵路徑上，比賽時間。

發行質量：更改失敗率，領先時間，MTTR。

安全：MTTD/MTTR，容器份額，「健康」秘密。

成本服務：$/DAU,$/匹配,$/GB遙測。

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14）典型錯誤和反模式

微服務「為了時尚」→網絡風暴和復雜的交易。

發布後而不是發布前的遙測-事件中的盲區。

沒有護欄的實驗是SLO倦怠的「成功」。

僅在客戶端Antichit-對客戶的零信任是強制性的。

沒有許可證和控制的Gen-AI是法律和品牌風險。

沒有「優雅降解」-高峰時級聯下降。

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15）180天路線圖（用於保持增長）

Days 1-30-診斷和SLO

關鍵路徑目錄，SLO/SLA，端到端跟蹤。

DevEx/CI/CD差距分析，秘密清單。

Days 31-60-幻想和實驗平臺

Ficheflagi，金絲雀發行，帶有guardrails的A/B基礎設施。

單個SDK：帳戶，庫存，經濟學，遙測。

Days 61-90-數據和ML

Fichestor，實時店面，基本的churn/uplift模型。

隱私和可解釋性政策，知識的RAG機器人。

Days 91-120-可靠性和安全

GameDays/chaos，「優雅降解」，NOC運行手冊。

KMS/輪換，法案簽名，對數服務器層。

Days 121-180-FinOps和規模

根據SLO，GPU池計算成本到服務度量。

實時操作內容日歷，DDA，本地化展示。

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16）支票單

SRE/可靠性

• SLO登錄/比賽/庫存/付款，錯誤預算。
• 單一系統中的Tracing+logi+度量。
• 光滑降解和「紅色按鈕」幻燈片。
• Runbooks, pager值班,GameDays。

安全/Antichit

• KMS/HSM，秘密輪換，文物簽名。
• RBAC/ABAC，管理訪問日誌。
• 遊戲的服務器驗證，行為模型。
• DPIA/GDPR，PII最小化，事件報告。

數據/ML

• 活動流媒體,fichestor, real-time店面。
• churn/uplift/DDA模型，漂移監測。
• 可解釋性、數據集審核、內容許可。
• 實驗學科和guardrails。

DevEx / CI-CD

• 服務模式，「黃金路徑」。
• 緩存版本、測試矩陣、自動版本。
• 合成數據,混淆。
• Preview星期三，playtest-bots。

經濟/卡薩

• UI的ETA/傭金支付管弦樂隊。
• Antifrod：devays+鏈接圖。
• 獎項，缺乏P2W角度。
• RG模式：限制，暫停，真人秀支票。

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遊戲中的技術領導力是穩定的交付節奏和可靠的輕量級服務，並輔以數據和負責任的設計。正確的體系結構（模塊化內核+外圍服務），強大的DevEx，由SLO衡量，有意義的AI和嚴格的安全性將復雜的控股轉變為可控的增長機器，工作室可以在其中快速制作內容，並且平臺-精益和可預測地將其帶給數百萬玩家。