はじめに

　　本書の構成
　　謝辞

第1章　Google Cloud Platformの概要

　　Google Cloud Platform とは？
　　　　真の「クラウド」の実現を目指して
　　　　圧倒的なスケーラビリティ
　　　　マーケットでのGCPの位置付け
　　Google Cloud Platformのサービス概要
　　　　GCPのサービス分類と各サービスの概要
　　　　AWSのサービススタックとの対応比較
　　GCPの各サービスにおけるゲームインフラとしてのユースケース
　　　　実行環境サービス
　　　　ストレージサービス
　　　　ネットワークサービス
　　　　データ処理サービス
　　　　その他

第2章　Google Cloud Platformの特徴

　　“The Datacenter as a Computer”
　　　　自社製サーバと自社製ソフトウェア
　　　　ネットワーク
　　　　コンテナ技術とスケーラビリティとコンピューティングROI
　　　　並列処理と大量データ分析
　　　　“The Datacenter as a Computer”のまとめ
　一般的なクラウドサービスとGoogle Cloud Platformの比較
　　　　ネットワーク
　　　　VM
　　　　ライブマイグレーション
　　　　料金
　　　　ゲームインフラにおけるGoogle Cloud Platformの課題
　　オンプレミスとGoogle Cloud Platformの比較
　　　　オンプレミスとGoogle Cloud Platformの比較
　　　　ゲームインフラとしてのGCPとオンプレミスとの比較
　　GCEのベンチマークとコスト比較
　　　　ベンチマーク
　　　　コスト比較

第3章　ゲームインフラとしてのGoogle Cloud Platform

　　ゲームインフラの特徴
　　　　サーバに求められる性能が高く台数規模が大きい
　　　　ピーク時と平常時に求められる性能の差が大きい
　　　　ゲームの流行り廃りに応じてインフラ規模を変更する必要がある
　　　　求められる性能の需要予測が難しい
　　　　ゲームインフラの特徴のまとめ
　　ゲームインフラにおける最近のトレンド
　　　　モバイルゲームの普及とアクセス負荷のボラティリティの増大
　　　　グローバル展開
　　　　マルチクラウドと可搬性（ポータビリティ）の重要性の高まり
　　　　ゲームインフラトレンドから考える中長期的なインフラ戦略
　　Google Cloud Platformのゲームでの活用
　　　　バックエンドサーバ
　　　　分析・データ処理プラットフォームとして
　　　　その他ゲーム関連での活用例
　　ゲームインフラとMSP
　　　　MSPサービスの中身
　　　　ゲーム業界におけるMSPの活用状況
　　　　MSPを利用すべきかどうか

第4章　オンプレミスからGoogle Cloud Platformへ

　　シリコンスタジオゲームフレームワークの概要
　　　　特色・強み
　　　　環境について
　　　　開発スケジュールと環境の関係について
　　　　工夫
　　事例A： 開発途中にオンプレミスからGCPへ移行したゲームタイトル
　　　　案件の特徴
　　　　GCP採用の理由
　　　　GCP活用のうえでのポイント
　　　　構成・詳細など
　　事例B：運用中ゲームタイトルの移行
　　　　案件の特徴
　　　　GCP採用の理由
　　　　GCPとWindowsサーバ
　　事例C：新規の運用予測
　　　　案件の特徴
　　　　GCP採用の理由
　　　　サーバ選定の目安
　　　　見積もりツールの注意点

第5章　Aimingでのゲームサーバ構築事例

　　GCPへの移行について
　　　　GCPの利用への経緯
　　　　GCP利用事例1：Lord of Knights
　　　　ゲームサーバのアーキテクチャ
　　　　選定ポイント
　　　　移行スケジュール
　　　　移行方法
　　　　移行作業
　　GCPでのサーバ運用
　　　　コスト
　　　　レイテンシ
　　　　障害率
　　　　サーバメンテナンス
　　　　Google Appsとの連携
　　　　サーバ起動停止時の挙動
　　その他の取り組み
　　　　開発サーバ
　　　　KPI分析システム
　　　　特設サイトやゲームのオフィシャルサイト
　　　　GCP利用事例２：Tactics Conqueror's War
　　　　GCP利用事例３：Eagle Fantasy Golf
　　今後の取り組み
　　　　バックアップシステムの移行
　　　　専用ゲームサーバの作成
　　　　Cloud Loggingの利用
　　　　オートスケールの利用
　　　　今後のゲームサーバでのGCP利用について

第6章　GCPでのゲームサーバアーキテクチャ

　　GCPでのゲームインフラ構築
　　　　ゲームシステムを構成する上でのGCPの利点
　　　　GCEの性能とコストメリット
　　　　Google Cloud Storage（GCS）
　　　　ロードバランサ
　　　　ディスク
　　　　Startup Script
　　　　IP Forward
　　　　ファイヤーウォール
　　　　メタデータ
　　　　Egress Throughput caps
　　　　Snapshot
　　　　イメージ
　　　　Cloud Logging
　　　　Cloud Monitoring
　　　　compute-image-packages
　　GCP上でのゲームアーキテクチャ事例
　　　　事例概要
　　GCPでのデータベース構成
　　　　構築
　　　　性能について
　　　　MongoDB
　　　　Redis
　　GCPを利用した常時接続型アーキテクチャ
　　　　Photonサーバ
　　Capy Inc.の事例
　　　　サーバ種別
　　　　RabbitMQ
　　　　Elasticsearch
　　構築・運用からみたGCPと他社クラウドの違い
　　　　GCPの特徴
　　grasys アーキテクチャ
　　　　grasysについて

第7章　Aimingでのデータ分析環境の紹介

　　過去の分析環境の紹介
　　　　過去の分析環境のアーキテクチャ
　　　　ゲームのログが難しい理由
　　　　過去の分析システムの課題
　　BigQueryを使った新しい分析環境
　　　　どのような分析環境を作ったか
　　　　過去の環境との違いと利点、欠点
　　データ分析システムの比較
　　　　BigQuery
　　　　Treasure Data
　　　　Amazon Redshift
　　　　MySQL
　　　　MongoDB
　　　　各分析ツールでの適切なデータサイズ
　　　　分析ツールの比較まとめとBigQueryを選定した理由
　　　　Treasure Dataからの移行
　　データ分析環境を作る
　　　　アーキテクチャを考える
　　　　ログを収集する
　　　　集計結果を可視化する
　　実際にログを収集する
　　　　スキーマ定義 vs スキーマレス
　　　　時刻の扱い
　　　　テーブルはどの単位で分割するか
　　　　行動ログ以外のデータロード
　　　　スキーマ情報を定義する
　　　　スキーマ定義のハマりどころ
　　　　バッドデータ
　　実際に集計、可視化する
　　　　実際の集計ツールの仕組み
　　収集したデータの活用とKPI
　　　　Aimingでのユースケース紹介
　　BigQueryのコスト
　　　　各タイトルでどのくらいコストがかかっているか？
　　　　各タイトルのコスト構造
　　　　コストを減らすためにできること
　　SQL実例あれこれ
　　　　元になるテーブル(ダミー)
　　　　BigQueryでSQLを書く際のTips
　　　　代表的な集計項目を実際に書いてみる
　　データ分析環境を作ってみての変化
　　　　非エンジニアのBigQuery活用
　　　　企画・運営に紹介したBigQueryの利点
　　まとめ

Appendix

　　第4章の資料
　　　　事例A： 開発途中にオンプレミスからGCPへ移行したゲームタイトル
　　　　事例C：新規の運用予測

あとがき

著者紹介