从游戏场景看，ByteHouse 存算分离架构如何实现降本增效

经过几十年发展，中国游戏产业逐步迈向成熟与稳健的新阶段。

根据中国音数协游戏工委的数据，2023 年，中国移动游戏用户规模达 6.57 亿人，同比增速小幅增长。在商业模式层面，除了传统的广告投放和付费会员制度外，一些游戏公司还引入了电商直播、虚拟礼物销售等新的商业模式，以提高用户粘性和盈利能力。

数据也逐渐成为游戏公司决策的重要依据。例如，在游戏直播场景中，借助直播人气、粉丝活跃度、互动收入等数据可以对主播的表现进行客户评估，并由此调整直播策略。但随着在数据量不断增长、复杂度不断提升，公司整体的数据基础设施建设尤为重要，不仅要能及时给业务反馈数据，在降本增效的大背景下，更需要满足成本优化。

高速发展中的某头部游戏公司便面临以上问题，一方面，游戏直播等各项业务对数据依赖高，要求数据实时性强、反馈快，另一方面，公司管理层又希望在保障现有性能情况下，进一步降低资源使用成本。在之前的数据底座建设中，该公司采用 ClickHouse 作为分析引擎，但由于底层资源未隔离，导致大查询大量占用资源，且小文件场景占用资源零散，严重影响读写任务。除此之外，研发团队在数据副本过程中，只保障了数据可靠性，忽视了计算可靠性保障。

ByteHouse 存算分离架构则为该游戏公司的问题提供了新解法。基于存算分离架构，ByteHouse 将计算资源 Shared-Nothing 和存储资源 Shared-Disk 独立扩展，用户只需根据实际业务需求灵活调整计算资源配置，无需受限于存储限制。另外，ByteHouse 还实现了读写分离，即读操作、写操作互不影响，整体有助于提升系统的响应速度和吞吐量，优化资源利用效率。

在此基础上，该游戏公司选取活跃用户数、游戏直播等场景中百万级 SQL，导入 ByteHouse 测试。最终测试结果显示，ByteHouse 不仅仅 100%兼容 ClickHous 语法，还将整体性能提升了 4 倍以上。

据介绍，ByteHouse 是火山引擎推出的一款云原生数据仓库，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，目前已经与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业夯实数字化地基，推动企业的数智化转型升级。

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