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各位小伙伴们,大家下午好,我是大家今天的主持人雷,那非常欢迎大家来到今天要腾讯里主办的呃Tech线上沙龙的我们呃游戏出海四大区合作政策四期解读的专场,那今天是我们第二场中东专场,在游戏出海的这个大趋势以下呢,不同的国家和区域都有着非常繁的这个合规政策和条款,那当然是呃我们游戏厂商现在出海都是面临着非常大的一个挑战,也让你摸不着头脑的这个政策,那今天呢,腾讯云非常荣幸的邀请到了我们腾讯云的一位讲师,然后给大家去做一个呃腾讯游戏及global的一个解决方案的一个介绍,呃我们今天有Q环节,因此大在这个呃直播的过程中,如果有任何问题啊,都欢迎在评论去提出,那我们小助手呢,也会统一去收集,然后并且在我们演讲完之后的推学环节去我们的进行这个连线解答,所以就欢迎大家要踊跃提问啊,然。
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然后在我们的聊天区提供就行了,嗯,那另外有温馨提醒一下,就是今天我们的直播后呢,呃,是可以提供到我们今天演所有演讲嘉宾的这个PPT的,那如果需要获取到会后材料或者咨询任何业务问题的话,大家都是可以截屏扫描我们屏幕上左边的小助手的企业微信的二维码啊,然后添加完之后呢,就是您有任何问题或者说需要业务咨询呢,也可以问到我们的小助手啊,那我们也是在会议之后三个工作日之内呢,会呃跟斯蒂去确认,然后并且啊确认好之后为您提供我们本轮的呃和这个演讲的相关的材料,好,那废话不多说,就让我们今天啊开始我们今天活动的正式流程,我们接下来呢,是会请到腾讯云的日志服务高级架构师秦成博老师,那他今天会给我们带来的演讲是关于呃,腾讯游戏的日志方案的介绍啊,那呃,其成博老师也其实简单介绍一下啊,他是先后。
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从事于腾讯游戏的技术运营和日志平台的建设工作,那目前呢,主要负责的是腾讯云日志服务CS产品接入的工作,那在海外啊,国际的还有这个多云日志架构上都是有着非常丰富的实践的经验的,好的,那接下来就请秦成波老师为我们带来演讲吧。好的,嗯,大家好,我是秦正博,然后我现在是在腾讯云这边负责日志,日志服务这个产品的一些接入和架构设计的一些工作,然后今天我和大家分享一下腾讯游戏是怎么在海外做一些日数据的一些合规,然后今天主要的分享内容可能分为几块,就是首先呃腾讯游戏是怎么负责,或者说腾讯游戏是怎么处理呃海外海外的一些情况,因为腾讯游戏作为出出呃出海的排头兵,他会经常遇到一些海外的一些合规,还有一些技术上的一些挑战,然后呢,我们也今天把一些啊之前遇到一些方案做了一些整理,然后当然我们这里边也会涉及到我们自建这个日志服务去怎么解决这些用用户的问题,大家可能是已经习惯了用像EK这种呃日志的架构去解决业务的问题,然后我们这块也会讲到呃,ELK是怎么解决业务的问题,以及说解决问题中可能会带来一些其他的哪些痛点。然后第三块就是我。
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云上是怎么针对全球这种合规的数据做一个整体的打包的方案,然后会拿一些呃我们公司内部还有一些外部一些标杆客户做一些案例,对这是整个大概的过程,呃首先腾讯游戏呢,确实是作为一个比较大的出海的派头兵,就是我们包括去年也在海外有30%以上这种呃业务的增长,然后包括TOP10里边的游戏里边,其中也有五款是呃腾讯游戏的代言或者说代理的作品,对,然后我们也相信的是游戏这个快乐是无界无国界的嘛,就其我们各种好玩的游戏,其实全球的玩家可能都是相通的,我们能完成这种啊,比如像大家常见的这截图,比pop布机,Mobile拜啦或者LV啦,这些海外比较畅销的游戏,其实都是,呃,大家都所有的玩家都是比较认同的,或者说是呃,比较觉得好玩的,它才能自然传播起来,所以我们认为这个游戏的传播肯定是自由的,但是虽然我们认为这个传播是自由的,但是在实际的传播过程中,或者说。
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我们作为一个技术方案来看的话,我们要处理这种游戏的出海,其实遇到有很多的技术问题,比如说我们要及到海海外AWS,还有一些微软,像谷歌,还有说我们像我们内的腾讯云这些厂商都会有自己的部署,或者说自己的一些实现,然后腾讯云作为一个比较好的一个支持,其实已经在海外很多地区做了自己的一些实现,然后腾讯游戏也基于腾讯云的这种架构上也做了很快的游戏的增长,然后满足的业业务的一些需求,对,然后呃,出海挑战这块的话,其实首先在游戏侧来说,对用户来说,或者说对产品来,产品侧来说,我们要给玩家做一个符合当地的文化背景的一些游戏,这些是要做一些当地化的适配,然后对技术侧来说的话,我们还会满足一些当地的一些政策要求,比如说欧盟的这些GD,还有一些美国,北美或者说一些东南亚不同国家会有自己的一些政策要求,而且对于中国这种文化输出的产品,其实呃。
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监管机构也是啊,执法也是比较严厉的,然后比如说以一些实际的一些P出海,像北美一些短视频的应用,还有一些像我们公司的一些实际的游戏处啊,应用在一些比如像印度啊,或者某些敏感地区,都是比较呃比较严格的一些挑战,这是一个呃比较好的经验吧,对。然后我们整体应对这些游戏出海合规的话,主要用几种思路来做,就是首先我们保证是呃,业务的部署,或者说业务的数据以及一些运营日志是要留在海外的当地,然后在人员这块的话,我们希望是对一些敏感的数据,比如涉及到玩家用户数据的一些,呃,核心访问权限的人是一定要访问在海外的,就是真正有访问这些敏感数据的人一定是要在海外。然后对于一些国内的,当时我们确实有一些游戏是存在国内研发,海外运营或者说海外发行的情况,对于这些国内的人员,确实免不了说我要去啊,之前在我们国内的环境,我可能就是直接登录S,登上机器去查日志,然后在海外的话,这种方式肯定是不能够接受,或者说是呃,不合规的,首先我们要对一些这种常规的日志,比如说涉及到用户的一些ID啊,或者一些啊状态信息的志,要做一些脱敏的操作,然后第二呢,又对一些稍微敏感的数据,我们要做这种合规的审批,就是对啊,受限的人才能访问这些日志,是要做一些合规的审批。
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所以说呃,我们基本看下来就是核心就是对于数据是有两块要求,第一是人员的数据要求,另外是呃对数据的使用方式的一些要求,对,然后以我们一个自建的案例为例,就是我们做其实做海外运营,或者说做日志这个场景的话,大家也可能用LK这种架构比较多嘛,比如说我在多个云厂商,或者我在多个地区有这个服务的话,像北美南北,东南亚、欧洲,然后我可能至少要布三套或者说四套以上的服务,然后这四套服务可能维护了当地的一些几千台或者说上万台这种服务器,然后呢,我们每个地区都需要维护整个EK这种链路,从采集端到卡夫卡到拉斯,只做清洗消费到存储,存储完之后其实才是我们的重点,我们存储完之后,我们还要对一些数据做一些自己的加工,比如说我要做一些脱敏,或者做一些展示,然后呢,我做完整个链路之后,我可能是原S代理放在国外,然后呢,我由一些国内的人去访问这些S或者的数据,理论来说这个数据。
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其实这个链路确实做到了这个数据的当地留存,但是这个可是呃,实际上是在运营情况下还会有一些政策风险,就是首先你这个敏感的数据其实还是被国内的玩家或者国内的用户的运营人员其实被查看到了,这个其实还是可能会存在一定的政治风险的。所以说比如说举个例子,就比如说玩家的一些设备ID,或者说IP地址,或者说一些手机号,甚至包括一些可能的一些身份证号,这些信息都是一个绝对不能允许出境的,这是一个最基本的要求,我们怎么去解决这种呃,当地数据不能出境的问题,然后比如说以腾讯游戏出来为例的话,像我们腾讯一些pop mobile这些呃,比较大的游戏,其实设计一套比较合理的架构,或者说一套呃规避或者说符合当地一些呃政策要求的架构,就说我在海外不同的云厂商,包括腾讯,包括其他云厂商,甚至还有一些呃,我们和国内不能完全做联系的,比如必须为S,有些地区是呃。
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呃,我在其他运营商,我甚至连在的都不能装的,这种情况下,我们统一有个架构,就是说我们尽量把所有的日志汇总到一个日志存储的平台,或者说放在一个存储的地方,然后我们把一些数据做一些脱敏,脱敏完之后的数据,再通过一些国内的合规的健全的平台,让受限的人只能访问脱敏后或者说合规的数据,来满足整个所有地区对于这个数据的要求。对这块,比如说我们举个例子,比如说这些,呃,东南亚或者说一些北美,其实对我们数据要求没有特殊要求,我们就可以使用腾讯云这种架构,然后对一些其他的敏感地区,但是它没有严格限制,云厂商的话,其实我们还可以把CS这种采集端,我们叫拉迪斯呢,不在他们当时的服务上去当比如说像一些特殊地区,像呃极端例的,比如说像印度啊,这些特殊地区,我们可能就没办法使用c sa进来,但是我们可以通过海外协议,或者说我们把这个内嵌的页面同样做到一个整个平台上去,然后实现这种整个多云,或者说啊所有。
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的云使用同一套接入端,或者说使用同一个检索平台的方式来进行使用。比如说以这个数据数据脱敏为例,就比如说我们有很多业务的,呃,进程信息,我通过A的完成收集,这边可能有刚才提到他们那些ID啦,身份证号啊,手机号这些信息,这些信息其实是一个原始数据,这些原始数据其实是不能被所有的人访问吧,所以我们肯定要对一些数据做一些加工,加工完把一些敏感数据做一些脱敏,比如说我要把那些信息中间做一个打码,打码完之后我分成两部分数据,一个是敏感数据,一个是非敏感的数据,然后对于A这类是在海外有特殊权限的人,或者说在当地存储一些当地的运营人员,他是可以访问,授授权访问之后他可以访问这些敏感的数据,对于一些国内的运营人员,他只能访问一些非敏感的数据,他就访问的是另外一个主题,也就是说不同的人看到的其实数据是不一样的,根据不同的身份可以访问不同的合规的数据,对实际一个例子来看,就比如说我之前是一个这样的一个topic层的数据,我通过S或者说一些数据加工的DSL语句,我把这个某个。
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的某一个字段做一个替换,我给他做一个新的替换,我其是完成了一个脱敏,然后我在国内的人看到这个数据其实是相对一个比较安全或者比较合规的数据,对,然后还有一个案例,就是比如我们也可以完成这种数据加工,我之前的数据是一个比较,嗯,比较凌乱的,或者说我之之前是一些自己的业务代码,我是一个不好去做修改的一些格式,我是这种出现分格的,但是呢,我们这里边可能是根据它的不同的告警级别来做一些拆分,比如说你日志我可以打到低频的存储里边,降低使用成本,然后I只是一个更高级或者说更更紧急的日志,我可能要放在标准存储里边,保存时间更长,来做一些高警之类的逻辑,然后我可以使用数据加工来完成这个告警,做的数据做的规整,然后效率也会更高一些,这是一个两个实际那个数据加工使用的案例。
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对,然后接入完之后,这整个平台就不需要像之前维护v be的老斯代卡卡那些整个链路一样,就是使用整个公有云的日服务来完成了整个从采集到存储、加工、展示、分析的整个链路,然后用户只需要关心,就是说我如何在国内或者说我在当地去构建一个合规的研究平台,让指定的人看到他需要的数据,这是我们只需要业务关心的自己逻辑就可以了,这是相当于是我们把这部分的工作请在通过云的这些能力来完成这些啊整合,对,然后实际的使用页面的话,大概就是这个样子,就是我有一个日志产询平台,然后呢,我可能要提单访问某个,比如说广州啦,新加坡了,或者说某个日主题,我访问某个数据,然后我审批完之后,我可以看到这个日主题的数据里边的内容,当然如果你是在当地的话,你可能看到的就是一些,呃,脱敏前的数据,然后当然我们这些审计的记录,比如说我某个用户检索了什么内容,都在什么时间做了登录,那都是有相关的审计页面的,这是一个整个内部统。
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的一个实现,它底层这部分实现其实基于CS一个控制台内嵌,这个实现起来,对于前端同学其实半天也就能搞定这个需求。然后接入完这个功能之后,其实使用云的能力就能保证说我能把能收集QS的,不能收集物理机的,然后包括各种环境,包括腾讯其他能云多云的架构,然后都能做到收集,收集完之后我其实我的体验会更好一些,第一我这个法务是符合合规的要求的,第二我就去开发这块,我检测日志其实会更简单,我不同的企业,不同的地区,我之前可能会切不同的K8拉页面,但在这里边我可能在一个日志平台上,我我切不同的日志主题,就能实现这种切换,对然后运维起来来说,我们需要在做这个EFK或者EFK这个平台的建设,我接入会更简单一些。然后对于日志合微脱敏这块的话,其实如果用户自己去做,其实去flink或者说其他逻辑去做,这个也能做,但是可能搭建集群的规模,或者说效率起来还效率,运维的效率来说其实还比较困难的,对我们也节省了这个整个链路的成本,因为比如说我三个地区部署,我可能就要啊海外三个地群不同不同的跳板机,不同的集群去登录,这整个消耗的人力其实也是非常大的,对整个资源这块,我们对于成本的消耗也是会比自建。
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或者erk的整个链路其实会有更明显50%以上的这种成本节约的优势,对,然后另外是一个华东比较top的一个游戏客户的一个案例,首先它也是基于这种全球化部署嘛,在硅谷老板克克服了香港新加坡木马,这是全部都在腾讯云上做的构建,然后他们使用了腾讯云容器服务PVE,然后包括像外,然后统计,包括自己的业务逻辑,我要统计一些玩家在线啦,网关求耗时了,流水数据了,这都可以统了,就我们把数据关到CS,使用CS这种数据分析的功能来完成这种统计分析实现,我们看到哎,我这个游戏在线是多少请求耗时,各个服务的请求耗时是多少,然后一些经营分析的报表都可以CS来实现这个功能,对,大大概实现的效果就是我可以做一个仪表盘,然后仪表盘我要去看一个玩家在线,其实就写一个CQL语句就可以count的这个玩家在线,然后比如说我的请求成功率,我要去算这个P扣的等于200的话是成功,那我就可以按照它的占比来算出来这个请求的成功率,然后也可以根据这种黑RAM的算法。
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啊或黑的函数来统计啊,整个请求耗时的变化,包括这些协议的占比,这些同宽比都是可以实现的,基于C这种C构分析的能力,对,然后还有一些比如说我们呃,CS会比传统ES更强大的地方,就是我们会有一些更额外增强的地理函数,或者一些呃二进制函数,还有一些自符串函数,就是会比我们自建LK这种架构会更强大的一些功能点,比如说我要去统计我某个地区可能会有一些异常的波动,我突然发现,诶这个广东省,或者说我突然发现呃,北美加拿大这个地区的登陆速率变慢了,或者玩家的掉线率升高了,那我可能就看到是不是某一个地区的运营商有没有变更,或者说某个地区的是不是有一些接入端,是不是有一些网络的质量的波动造成了这个节点的变化,我们可以通过这种呃地图的形式来辅助我们进行这个问题的判断。
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这是一些呃实际使用的案例,然后最后就是我们CS呃功能的全景图,这块就是CS其实完成了从端,然后云产品,然后还有自建服务,包括一些开源的,我们用或这些开源组件其实都会能通过我们自己的采集端劳斯,或者通过卡拉协议,或者是我们自己的API或SDK来完成这个数据的进,进完之后在我们的我们数据CS的数据存储层之上,我们可以构建自己的一些啊可视化引擎,就实现刚才的一些业务的一些逻辑,然后也可以使用数据加工实现刚才像啊我们之前腾讯游戏出海使用的呃数据案例一样,然后最后我们也能支持数据能进能出,我们像比如说其他云产品,或者是一些开发协议,或者些啊cos做归档,或者用户的一些开做一些投递,这是能保证这个数据能能进能出,这是大S一个能力的框架图,对,然后最后呢,就是我们也关注,欢迎大家关注,呃,SS的一些服务。
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公众号里边我们也分享一些,比如说呃,腾讯会议啦,然后我们是怎么实现这种大规模的一些扩容,或者说是一些海外的一些最佳实践,这里边会有一些相关后续的推文,欢迎大家关注这些内容,然后这边是我的一些联系方式,我们可以交流一些呃,日志相关的用法,对,这是今天的一些大概内容。
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好的,感谢秦老师带来的精彩的分享啊,然后呃也提醒一下,那个我们今天因为是多个平台直播,那如果大家如果有任何业务咨询或者想要问老师的问题的,欢迎去添加到我们的呃小助手,然后或者是在我们的这个直播间上面去呃提问。啊,那接下来也请我们老师要留步一下,然后要进入到我们这个QA环节,那我们在呃,看到有小助手啊,在这个聊天框里有收集到几个问题,所以要请老师还是帮我们来进行在QA环节解答一下。啊,我看老师这边也准备好了,嗯,好,那个第一个问题的话是想要问一下我们的,呃,Cos和自建的话,这个成本和功能上会有什么不同呢。对,因为比如说如果用户做自建的话,其实最主要需要考虑的问题就是这个容量需要去预制多少的容量嘛,到底我买多少机器,然后我波我有多大的比例,然后我机器的资源利用率会能吃到多少才能保证这个服务质量,这些其实都是自建服务,可能会遇到了一些呃,比较棘手的运维问题,然后SS其实是一个按量付费的八次型产品,就是用户只需要附建或者说提前申请好这个资源,或者不是就是提前呃建立好这是主题,然后资源这块用户是不需要关心的,这是SS提供有SS的SLA的保证,对,然后这是在成本这块,会比之建有一些机器上的50%或者更高的一些成本的优势,对,然后第二是在功能上,比如说像刚才咱们那个巡讲的材料里边有讲到啊,比如说我们要想要实现一些的分析或者些统计的功能,这些都是在ES的能力之上,会构建更强的一些东西,这些在ES上有一些啊,比如说ES1种这种函数啊,S支持280种函数以上。
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对,这是在S啊,功能和成本上都会有更强的在日志数据上的一些增强,对,这是我们呃和这种E或者自建包括lock这种产品的一些对比的一些情况。
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嗯,明白,嗯,那第二位用户我们问到的是,呃,在国内的这个用户有没有什么办法在不登录这个控制台的情况下,就可以去查看到我们日志呢。呃,这个也像刚才提到我们呃腾讯游戏性案例一样,就是首先用户是人肉是在部分肉身是在国内嘛,但是部分数据是由在国外,那么我这部分数据有没有办法拉到国内的情况下,我只能通过一些远程访问,或者说一些呃控制台放在国内或者说远程控制台的方式来,那么就可以使用刚才提到的一些内嵌的页面,就是我呃右边的页面其实是一个呃,CS控制台内嵌,然后我做一个统一的汇总,然后当然CS也可以支持和瓜阿凡达或者说呃,甚至我们现在在内测一个K8大对接的能力,就是我们可以把数据和内部的系统做一个整合,用户不需要登录腾讯云的控制台,也可以完成查看腾讯云数据的日志,这是一个使用方式的一个,呃呃,使用的一个方式吧。
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明白明白就是也是给大家提供了一个非常便捷的一个呃方式啊明白好,那我们啊QA环节的话就是老师都帮我们解答了啊,然后也非常感谢老师今天的这个非常精彩的分享,然后还有干获得这个回答,也感谢老师的时间,嗯,好,那我们今天跟的正式演讲呢,就都到这里了,那感谢我们今天所有嘉宾的到场的支持啊,那也请我们线上的观众呢,呃,也可以扫描屏幕上的这个满意度的问卷啊,然后来对我们今天的内容提供反馈和建议啊,后续的话我们也会更加努力的为大家去提供啊,非常干货啊更多的这个内容,然后大家如果有什么想要听的东西都是可以随时反馈给我们,我们会努力为大家安排啊,并且呢,填写这一个问卷的话也是啊,有机会抽取到我们这一次为大家准备的这个虎年的大型的公仔啊,然后并且还佩戴了一个十二生肖的盲盒,也是非常的。
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可爱,然后是专门我们这一次的观众,然后呃,申请到的福利呢,嗯,那在右边的这个二维码呢,也是我们这一次活动的社群,我们会经常在群里面去分享到各个呃,各种的行业资讯啊,然后最新的活动啊,还有一些案例的一些啊信息,所以如果大家有兴趣的话,也可以来添加到我们的社群,然后就获取到最新的一个资讯。啊,我们啊,如果大家后续有任何疑问或者需要进行业务咨询的话,也可以添加到我们左方的这个小助手的微信啊,然后企业微信啊,我们在会后三天的话,会通过小助手给大家去推送到这个会后的演讲材料,还有回放啊,所以就是如果大家有任何呃需求的话,我们小助手都是可以给您提供一对一的咨询的,好,那今后呢,我们也会努力的呃,腾讯也会努力的去推出更多的这个游戏的干货啊分享啊直播,然后也还有更多的内容都在呃,更好的内容和活动都在上呢,也欢迎大家多多的关注,那我们今天的直播呢,就先到这里了,那再次感谢所有有老师今天的时间和分享,也感谢所有小伙伴的全程参与,那我们下次再见。
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