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今日中華隊賽事包含桌球男子團體的莊智淵、陳建安、林昀儒將與德國隊交手,力拚晉級4強。另外國巨千金陳少曼將和愛駒一起挑戰馬術資格賽;曾在世大運拿下銀牌的「台灣欄神」陳奎儒也要力拼在跨欄資格賽。
*首圖為陳少曼和Bebitus過去練習的樣子。
截至8月2日,參賽東京奧運的台灣選手已拿下2金、4銀、4銅,共10面獎牌,總獎牌數首度來至雙位數,為中華隊歷屆奧運新高紀錄。桌球男子團體的莊智淵、陳建安、林昀儒搭配,日前16強擊敗克羅埃西亞晉級,今天13:30(台灣時間,下同)的8強賽將與德國隊交手,力拚晉級4強門票。
另外曾在2006年杜哈亞運拿下馬術銀牌的陳少曼,此次也以分組(東南亞與大洋洲地區)積分賽排名第一的好成績,今天將和愛駒Benitus一同挑戰18:00開始的女子個人障礙超越資格賽。還有曾在世大運取得銀牌的田徑選手陳奎儒,預計在18:34男子110公尺跨欄資格賽力拚晉級。

桌球男子團體戰拿下2點,止步8強
桌球男團台灣好手莊智淵、陳建安、林昀儒搭配,日前16強擊敗克羅埃西亞晉級,今天8強將與德國隊交手,力拚晉級4強門票。第1點雙打由莊智淵與陳建安攜手出戰老對手法蘭西斯卡(Patrick Franziska)/波爾(TimoBoll),林昀儒則在第2點單打,將再次迎戰日前在銅牌戰擊敗他的奧恰洛夫,第3點則由陳建安對戰昔日同為3大球星之一的波爾;第4點由林昀儒對決法蘭西斯卡,第5點由莊智淵碰奧怡洛夫。
德國3名選手中,奧恰世界排名第8、波爾第10、法蘭茲卡第16。中華隊則是林昀儒第6、莊智淵27、陳建安排名70。
莊智淵與陳建安在第1點,一開始未進入狀況,首局遭對方以11:0拿下,第二局則逆轉情勢以11:6得勝,結果第三局又遭德國以6:11再度取得,關鍵的第四局,原本中華隊一度在開局取得4:0領先,只是德國迎頭趕上化解局末點,並連下2分,以12:10獲勝,中華隊失去第1點。
第2點林昀儒對上奧恰洛夫,林昀儒在首局一開始取得領先,不過奧恰洛夫很快回穩,最後以12:10擊敗林昀儒,第二局從開局後,雙方就陷入膠著,互相緊咬比分,一直平手打到deuce,最後在奧恰洛夫出界失誤,林昀儒以14:12搶下第二局;第三局林昀儒則以11:7領先4分拿下,第四局雙方又再度打到deuce,原本些微領先直逼賽末點的林昀儒最後遭到奧恰洛夫14:12逆轉勝,最後一局林昀儒則在7:7平手後連得4分拿下此場比賽,報了銅牌戰時的一箭之仇。
第3點則是身體日前出現不適的陳建安,對上40歲的德國名將波爾,兩個人都是左手拍選手,首局和第二局,陳建安都以4:11落敗,第三局6:11,讓德國取得勝利。第4點林昀儒再次上場,對上法蘭西斯卡,以11:9、13:11、11:7連續拿下三局,守住中華隊的第2點,雙方再度戰成平手。
第5點則由老將莊智淵再次對上奧恰洛夫,9年前倫敦奧運莊智淵也是在銅牌戰對上奧恰洛夫,當時由奧恰洛夫拿下勝利,而今年東京奧運,奧恰洛夫再度在和林昀儒的銅牌戰阻斷了台灣的奪牌路。莊智淵安排在關鍵的第5點,率先拿分,不過奧恰隨即連贏5分,莊智淵又再度追回平手,莊智淵以11:8、11:9丟失第一、二局,第三局雖然一度面臨4:10落後,莊智淵連追3分,最後依然11:7落敗。台灣男團止步於此無緣晉級四強,但成績已比上屆更加進步。
昨日女子桌球團體8強賽一場比賽,中華隊最後以3:0輸給日本,止步八強。東京奧運桌球團體賽採用新賽制,各隊派3名選手,分5點進行,第1點為雙打,後面4點為單打,先拿下3點的隊伍獲勝,而每場比賽採取5局3勝制。
馬術發生失誤2次,未能晉級
障礙超越的比賽,是由選手騎著馬,按照路線圖逐一跳躍場中的障礙,以扣點最少者為優勝,發生掉杆、馬不服從落馬都會面臨扣分甚至淘汰。資格賽前30名的選手(包括並列第30名),將會晉級明天的決賽。
馬術在奧運中已有超過百年歷史,且選手年齡並無特殊限制,本次賽事最年長選手為年底將滿67歲的馬場馬術項目的澳洲選手Mary Hanna。
本屆馬術參賽者共73名,陳少曼排在第39位出賽,一開始狀況還算穩定,不過後來在後半段發生3個失誤狀況,包括障礙撞到桿子掉落1次,跳水坑障礙也被扣點,以及最後超時2秒,以91.01秒完成比賽,被扣9分,最後排名在30名之後,未能晉級。
《自由時報》報導,陳少曼自17歲於杜哈亞運奪下銀牌後,便開始⼀路征戰世界馬術賽事,在過往三屆的奧運都以微小的積分差距,與奧運失之交臂。在2019年她將醞釀多年的能量再次爆發,於台灣所屬的G組(東南亞與大洋洲地區)的積分賽奪下排名第一,讓台灣繼里約奧運後,再次有馬術選手,挺進奧運殿堂。
陳少曼和姊姊陳少喬為國巨集團董事長陳泰銘的千金,兩人自幼接觸馬術訓練,同時入選台灣2006年杜哈亞運代表隊,當年陳少曼摘下銀牌,而陳少喬獲得第4。
《自由時報》報導,陳少曼是繼汪亦岫之後,第2位登上五環殿堂的台灣馬術選手,近期她選擇在馬術運動發展較為蓬勃的歐洲備戰,盼能用最紮實的訓練,在奧運有最好的發揮。陳少曼過去也曾參與北京、倫敦及里約奧運的資格賽,最終皆抱憾而歸,但她沒因這3次的失敗就放棄,為了爭取資格,她把工作暫停2年全心準備。
陳奎儒田徑跨欄13.53秒晉級準決賽
台灣「跨欄之神」陳奎儒也將迎來第一輪男子110公尺跨欄的賽事,安排在第4組出賽,以13.53秒獲得小組第5名,雖然未能擠進分組前4名,最終仍靠著成績擇優第2名,晉級準決賽。同組出賽的還有中國好手謝文駿、日本好手泉谷駿介,泉谷駿介在今年6月跑出13秒06的亞洲歷年第二成績,今天則以13秒28分組第二名;謝文駿則是13秒51名列分組第4。
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。