2023 구글 클라우드

안녕하세요!

반갑습니다~

 

제가 2023년 6월 27일 화요일! 게이밍 온 구글 클라우드에 다녀왔습니다

다녀온 후기를 공유하려고 글 씁니다!

제가 열심히 적어봤거든요!

 

사진이랑 녹화는 안되기때문에 제가 뭐 이미지는 못올리지만 제가 보고 들은거 그리고 느낀거 기록용입니다~

문제되면 삭제하겠습니다!

 

구글 일정~

https://cloudonair.withgoogle.com/events/korea-gaming-2023?mkt_tok=ODA4LUdKVy0zMTQAAAGMlDAe5wG_lLsFa36X6bX2hij7rklQqeyoKGprRWCDvm9NDLhe9_j1_pDRupucsfqa4Wb6-VYkmE-GmTuEVrDStzpktOjs0CgSrmOzsRGqCRy_20G6Pbw

2023 Gaming on Google Cloud

 

 

오케이 가보자! 

레츠고!

https://tenor.com/ko/view/sonic-lets-do-this-lets-do-it-lets-go-lets-do-that-gif-25751265

일단 큰 호텔중에 회의실이라고 해야하나? 빌려서 했습니당

제가 살아생전 이렇게 드라마에 나올법한 어마어마한 호텔은 처음이라 헤헤

 

받은 출입증? 이구요 뒤엔 일정이 적혀있더라구요

 

순서대로 기록하겠습니다!

 

~10:35  Generative AI: The Next Big Thing in Gaming

해당 세션은 앞으로 오늘 어떤 AI를 소개할 것인지 크게 정리해주는 세션이였습니다.

 

ML 알고리즘 - 머신러닝 알고리즘의 줄인말

LLM - Large Language Model

 

기존 ML은 이탈할 유저, 분석, 핵(버그) 등 유저 갬색 엔진에 활용되었음.

GenAi는 이를 포함해서 더 높은 AI의 NPC(컨텐츠 등) 추가도 가능.

더 나아가 유저가 원하는(Player가 만드는) 아이템을 사용가능하게 직접 제작하게 해줄 수 있음.

컨텐츠 제작(이미지 등) 제작 시간 감소를 촉진.

게임 플레이 도움은 증가.

 

생상성 상승, 시간 감소, 영역 증가. GenAI를 활용한 VertexAI(그림 그려주는 AI)

개발자를 위한 AI (Gen AI App Builder) - 업무용 AI, 필요한 기능을 넣고 회사(사무)를 관리하게 도와주는 사무용 AI

여기에 목소리를 바꿔주는 AI / 기존 이미지를 다듬어주는 AI / 컴퓨터 언어를 수정해주는 AI / 등등 종류 증가중.

 

~11:05 Vertex AI에서 커스텀 GenAI 모델 구축하기

본격적으로 GenAi 의 원리와 소개등을 해주는 세션이였습니다.

 

GenAI - generative AI의 줄인말.

1. 복잡한 데이터를 직관적 데이터로 변형.

2. 자연스로운 대화가 가능

3. 버튼으로 새로운 컨텐츠 제작

4. 모델 커스터 마이즈로 비즈니스 문제 해결집중에 편리.

 

지금 Gen AI 의 종류로는 크게

이미지및 비디오 생성 / 오디오 생성 / 텍스트(대화 및 NPC 대사) 생성 / 코드 생성

으로 많이 사용중에 있음.

 

디자이너들은 새로운것을 제작해야 하는 직업.

컨텐츠를 고민하는 시간을 줄여주는 것이 GenAi (지금은 GenAI를 바로 사용하긴 어렵기 때문)

GenAi가 던져주는 새로운 아이디어로 무언갈 시작하기 편하게 도와준다.

 

Stable Diffusion Model

보통 Text 2 Image 에 많이 사용되는 AI 기법.

무료이면서 가벼움(Open Source)

내가 원하는 형태로 기존 이미지를 수정할 수 있음.

 

Find-Tuned Diffusion

커스텀하게 해주는 Stable Diffusion 의 추가로 붙는 기능

예시) disney style Diffusion -> 같은 이미지 이더라도 디즈니 그림체 풍으로 그림을 그려줌.

 

Vertex AI - 구글꺼.

Vertex AI Model Garden - OpenSource, 모델 예제 등 포함된 사이트.

Regularization_dataSet

- 데이터 정리하다가 (학습하다가) 얼굴 , 손을 못그리게 되는 상태가 발생함. 이를 방지하는 DataSet

 

Imagen

기존 이미지를 수정함.

대신 코드 커스텀은 안되는 듯.

 

~11:35 Vertex AI로 Production level의 Fraudfinder 시스템 구축하기

 

Fraud detection - 금융거래 탐지 시스템

예시) 결제 대행사. 결제때마다 Model이 확인해서 이상한가 아닌가를 검색해보고 싶다! 할때 사용.

 

사실 해당 세션은 잘 모르겠어서 많이 못적었습니다. 스킵!

 

~11:55 Wemade Play가 들려주는 게임의, 게임에 의한, 게이머를 위한 이미지 생성 AI

 

WeMade 에선 이미지 GenAi로 개발속도를 높이려고 StableDiffusion을 사용했음.

 

Stable Diffusion 에서 가장 많이 사용되는 학습방법으론

Embeddings / Hyper / Dream / Lora 가 있음.

Embedding - 쉬운데 잘 안나온다.

Dream - 무겁고 어려움.

 

해당 내용들은 학습에 추가로 옵션을 추가(추가학습)해서 더 원하는 그림에 도달하기 쉽게 한다.

 

Lora(Low-Rank Adaptation 의 줄인말)가 가볍고 빨리 나와서 많이 씀.

StableDiffusion 으로 Image 편집이 된다.

그래서 "그림생성 -> 배경 삭제" 로 바로바로 가져다 사용중이다.

 

기존 Stable 하면 원본과 "비슷"하거나 아니면 완전 달라지거나, 아니면 목표가 안나와서 계속 뽑아야한다.

이를 위해 Lora로 추가학습해서 이를 보완함.

 

Wemade는 해당 수정된 Diffusion AI를 GCP(Google Cloud Platform)로 올려서 호스트를 통해 사내배포로 사용중이다

AI를 바로 사용하지않고 디자이너가 수정해서 사용한다.

단, 이건 컨셉을 잡는 정도(새로운 아이디어)로 사용중이고 결과적으로 25%의 시간이 단축중이다.

 

~~점심 시간 13:00

점심 먹었습니다!

밖에선 다른 광고인지 스폰서인지 설문조사 하면 선물도 주시더라구요.

 

다 참여해서 받았고, 점심은

스테이크 / 생연어 / 샐러드 / 생선구이 / 전복 먹고 왼쪽상단에 초코케이크로 후식 먹었습니다

 

진짜 진짜 엄청 맛있더라구요.

가만히 앉아있으니까 도시락 가지고 오셔서 바로앞에 주시더라구요 ㅋㅅㅋ

 

~13:20 글로벌 게임시장의 트렌드와 기회요인

 

이번 세션은 글로벌 게임 시장의 변화와 올해 어떤 흐름인지 트렌드를 알려주셨습니다.

 

코로나 시작후 게임 시장이 참 많이 올랐고, 코로나가 거의 끝나서 이제 마스크 벗고 다니고 나서부터 정말 많이 떨어졌다. 하지만 최근에 다시 오르는 중에 있는 상태이다.

아무래도 안드로이드 구글 스토어에서 나온 통계니까 믿을만 하지 않을까.

 

한국이 RPG 참 많이함.

다른 나라(특히 중국)은 RPG 빼고 거의 모든 게임시장을 점령중이다.

한국은 RPG와 카지노에서만 강하고 모든 게임시장에선 하락세이다.

 

스낵문화(유튭 쇼츠) - 자동 사냥 , 등 집중 시간 짧아짐 (시간을 갈아넣어야 하는 RPG와는 반대)

시대가 바뀜에 따라 RPG 유저가 줄어드는 중이다.

 

IP / 라이센스

고수익화 모델

크로스 플랫폼

 

이렇게 3개는 요즘 모바일 시장에 꼭 필요한 내용들이다.

위에 얘기한 대로 코로나가 이제 거의 끝나가는 시점에서 사람들이 많이 밖으로 나가니까 떨어진다고 생각하지만

이번 세션에서 나왔던 다른 얘기에서는 IOS 정책이 영향이 없지않았다고 얘기한다.

IOS 정책은 대중적인 게임성 / 사양을 요구한다 (광고 제거)

 

대중적인 게임을 만들어야 하는 것을 요구한다.

 

즉, 저렇게 3개는 마켓팅이 문제가 아니다. 개발 하는 목표를 바꿔야 한다.

 

중국 시장은 계속 게임계를 점령중에 있고, 한국 시장은 너무 RPG 시장에 치우쳐져있다.

IOS는 광도를 없애는 정책으로 마켓팅이 어려워 졌다.

크로스 플랫폼은 필수로 많은 유저를 모으는데에 힘을 써야 한다.

 

~13:50 게임 회사에 다녔을 때 알았으면 좋았을 Google Cloud의 기능들

 

Agones 는 전용 게임 서버 및 호스팅, 실행 및 확장하기 위한 라이브러리.

매치 메이킹 -> 게임 시작 -> 게임 종료 -> 로비

순환을 원할하게 도와주는 구글 클라우드 서비스.

 

Quilkin 는 오픈소스로 대규모 유저 Multi 에서 공격을 방어하기 좋다.

중간과정에서 서버의 IP를 알려주지 않기 때문에 해킹공격에 방어하기 좋다.

 

Cloud Spanner 는 플레이어 Info 가 담겨져 있는 중간 서버고, 데이터 관리를 하는 클라우드용 DB 관리 서비스이다.

 

BigQuery 는 게임 하면서 나오는 모든 데이터들을 저장 , 정제 , 가공 등을 하게 도와주는 DB

여기에 대부분의 데이터가 담긴다.

이걸 가지고 GenAi를 사용하게 할 수도 있다.

 

이모든 서비스는 구글 클라우드만 사용으로 모두 사용 가능하다는게 큰 장점이다.

 

Google For Games라는 깃허브에 구글 예제가 있다.

 

~14:20 Multi Player 유저를 안정적이고 빠르게 운영하기

 

Google Kubernetes Engine.

컨테이너화 된 앱을 어디서나 배포, 확장, 관리할 수 있는 OpenSource.

지역에 맞는 멀티플레이 Auto Pilot. 서버 자동 매치.

 

같은 지역에 사람들에 맞춰 필요 서버에 접속할 수 있도록 도와주는 서비스.

 

~14:40 Looker로 게임 개발 HP Level-up하기

 

Looker -> "실시간"데이터 수집, 및 빠른 데이터 저장 및 분석 가능.

 

데이터 수집 -> 변환 & 저장 -> 활용.

해당 세션에선 활용부분을 소개한다.

 

Looker를 사용하면 분석가 도움없이 바로 원하는 데이터 차트를 보기쉽게 만들 수 있다.

해당 세션은 크래프톤에서 데이터 분석을 할때 경험했던 사례를 소개했다.

 

아직 배포되지 않은 앱을 가지고 데이터 분석을 했었떤 이야기도 했다.

빌드 시간 분석 - 리소스가 무거워진 순간을 체크함.

FPS 분석 - 특정 맵, 위치 , 상황 분석

죽는 위치, 시간 분석 - 난이도 조절.

 

이를 처음엔 하나씩 분석해서 개발자들에게 보여주려고 하니까 어려웠다.

Looker를 사용하고 실시간으로 데이터를 분석하게 도와주고,

개발자들이 쉽게 데이터 분석 테이블을 제작할 수 있어서 좋았다고 말한다.

 

~15:30 Game Creator Ecosystem - 그들이 상생하는 이유, 방법

 

넷플릭스는 HBO와 경쟁하지않고 포트나이트와 경쟁중이다 (실제로 넷플릭스가 자주 진다)

이유는 게임시장이 엄청나기 때문이다.

 

건강한 게임 생태계는 옳은 방법으로 다수의 유저에게서 수익을 내는 것이다.

유튜브 입장에서

개발사 , 크리에이터 , 플랫폼 , 유저 이 4이 모두 공생하며 살아야 한다.

개발사는 크리에이터는 마케팅 수단이고,

크리에이터는 개발사가 돈주는 분들이다.

 

~16:00 FPS 게임 데이터셋으로 살펴보는 게임 데이터 분석

 

해당 세션도 BigQuery에 데이터를 저장하고 여기서 데이터를 가져와서 사용하는 내용을 소개한다.

 

~16:30 우리 회사는 해커에게 어떻게 보일까?

 

Google Security가 보안해준다.

Mandiant 사이버 보안의 최전선에서 공격자의 정보를 수집하고 공유한다. 이것들을 보안하는 회사.

 

 

여기까지!

 

뒤에 점점 양이 작아지는 건 말이죠

제가 절대 졸았거나 집중력이 떨어진게 아니고

앞에서 보여주었던 세션에서 이어지다 보니 내용들이 참 많이 겹치더라구요?

그러다 보니 쓸 말이 적어지더만요

 

긴 글 보느라 고생하셨는데

제가 느낀 바로는 진짜 구글만 쓰면 모든걸 다 할수 있을거 같아요 진짜 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

 

재밌었습니다!

다음에 또 하면 좋겠당