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Jelly Button、分析コストを年24万ドル削減

DoiTの支援により、モバイルゲームスタジオは高額なサードパーティ製ツールから、BigQuery・GKE・Pub/Sub・Dataflowで構成するGoogle Cloudパイプラインへと刷新しました。

The Challenge

Jelly Buttonの既存の分析ソリューションは、ゲームのバイラルヒットに伴ってコストが膨れ上がり、急成長がそのまま高額な費用として跳ね返る状況でした。さらに毎月のようにシステム停止が発生し、APIの不具合でデータを抽出できないこともあり、プレイヤーからの不具合報告やアラートに対応できない事態に陥っていました。

The Solution

Jelly ButtonはDoIT Internationalと連携し、Google Reference Architecture for Mobile Gaming Analyticsを実装しました。Google Kubernetes Engineによるオートスケーリング、低遅延でイベントを中継するCloud Pub/Sub、データ処理を担うCloud Dataflowを組み合わせ、Google BigQueryへデータを直接ストリーミングする新たなパイプラインを構築。ゲームごとにBigQueryプロジェクトを分けるモジュール構成により、運用管理もシンプルになりました。

Results

分析コストを3分の2以上削減し、年間24万ドルを節約
毎月のシステム停止とデータ損失を解消
ほぼリアルタイムでのデータ分析を実現
着手から本番稼働までを5週間以内で完了

私たちは常に技術の最先端でありたいと考えています。だからこそGoogleのゲームテレメトリーアーキテクチャを自社のエコシステムに組み込めると分かったとき、迷わず飛びつきました。Googleへの移行で、分析コストは以前の約4分の1にまで下がっています。
Nadav Steiner, インフラチームリード

Jelly Buttonとは

2017年にPlaytikaに買収されたJelly Buttonは、世界中で日々数百万人がプレイするモバイル・Webゲームを開発・配信しています。看板タイトル『Pirate Kings』は2014年のリリース以来、iOS、Android、Facebookで累計8,000万ダウンロードを突破。デイリーアクティブユーザーは2か月で10万人から400万人へと急増しました。良いゲームは成長し、優れたゲームはバイラルに広がる——だからこそJelly Buttonは、市場に投入するすべての製品を、需要に応じてスケールする堅牢なインフラで支えることを大切にしています。

分析基盤の課題

Jelly Buttonのインフラを支える中核のひとつが、プレイヤーデータの収集・保存・処理による分析基盤です。同社はこれをリサーチ、マーケティング、ゲームプレイの改善に活用しています。毎時数百万件もの新規イベントが発生するなかでも、低遅延でデータを取りこぼさず、分析用にすぐ利用できる——そんな信頼性の高い分析バックエンドが欠かせません。しかし事業が拡大するにつれ、広く使われていた既存の製品分析ソリューションのコストは膨らみ、急成長がそのまま高額な費用として跳ね返るようになっていました。

Google Cloudソリューションの構築

Jelly Buttonは、Google Reference Architecture for Mobile Gaming Analyticsをベースに、クライアントからGoogle BigQueryへデータを直接ストリーミングする仕組みを構築しました。Google Kubernetes Engineでオートスケールさせ、Google Cloud Pub/Subで低遅延にイベントを中継。Google Cloud Dataflowで生データのフィルタリング、マッピング、集計を行い、Google BigQuery上でほぼリアルタイムに分析できる状態にしています。ゲームごとのデータと分析を個別のGoogle BigQueryプロジェクトに分離したモジュール型パイプラインのため、管理者にとって運用も容易です。

DoITとのスピード導入

以前利用していた分析サービスのライセンス満了が迫っており、極めてタイトなスケジュールでの対応が求められました。DoIT Internationalは精鋭メンバーをアサインし、着手から本番稼働までをわずか5週間弱で完遂。週次ミーティングで進捗を確認しながらプロジェクトを推進しました。コスト最適化やクラウドセキュリティレビューに続く、DoIT Internationalとの成功事例のひとつです。

安定性とコントロール性の向上

スピードとコスト削減に加え、新しいパイプラインは安定性も大きく向上しました。ETLによるデータストリーミングにおいて、すべてのデータをサードパーティではなく自社内に保持できるようになった点は大きな利点です。以前はAPIのトラブルでデータを抽出できず、何の連絡もないまま数日間サービスが停止するといった問題に悩まされていました。すべてのデータを自社システム内で扱える新しいパイプラインは、はるかに安定しています。実際に24時間プロセスを停止してから再開するテストも実施しましたが、すべてのデータはアキュムレーター内にキューイングされており、損失なく完全に復旧できました。

確かな成果

Jelly Buttonチームによれば、Googleベースの新ソリューションの運用コストは旧システム比で3分の2以上安く、年間24万ドルの節約につながっています。秒間およそ500イベントを処理する平均的な月でも、Google Cloud Platformへの支払いは4,000ドル以下に収まっています。さらに、無料のコスト追跡・最適化ツールreOptimizeを活用することで、Google Cloud Platformのコストを容易に可視化・管理でき、予算を低く抑えながら予測可能な状態を保っています。

DoiTによるクラウド支出最適化の支援をご覧ください

DoiT Cloud Intelligenceがクラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどのように高めるのかをご紹介します。

DoiTを見る担当チームに相談

What they say

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.

Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio

I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.

Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop

You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can

Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo

SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.

Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef

SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform

Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain

One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.

Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp

Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.

Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger

Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.

Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia

DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.

Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail

Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.

Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ

SNCF

PerfectScale allowed us to grow capacity without growing cost. We effectively absorbed 30% more usage for free.

Thomas Comtet, Senior Staff Engineer, SNCF

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