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沙盒网络致力于打造一个全球范围内的游戏UGC平台，帮助普通玩家将创意转变为游戏。当前沙盒网络以 blockman go 为代表的游戏已在线发行，并在全球获得了超过5000万用户的欢迎。随着业务规模持续扩大，以及自研游戏与用户投稿游戏产品不断上线，沙盒网络需要在技术上打通上下游数据，并通过多维度系统监控来提高平台稳定性，同时采用用户行为数据分析来驱动产品迭代优化。为解决全球多云部署环境下数据收集与管理的挑战，沙盒网络选择了阿里云日志服务SLS解决方案。
游戏UGC平台
日志服务上云
全球部署
沙盒网络作为一款知名的游戏UGC平台，目前已经在全球发行多款游戏，并积累了5000万用户。平台不仅提供自研游戏，还允许用户创作并分享自己的游戏作品，这种创新模式极大地丰富了平台内容，也吸引了全球范围内的玩家参与。
随着业务规模的持续扩大，沙盒网络面临着来自全球市场的挑战。由于业务全球化特性，除国内集群外，公司在印度、香港等地均有部署业务集群，这种多云部署架构虽然提高了服务的可用性和访问速度，但也带来了数据难以统一采集和管理的问题。
此外，平台的业务数据不仅包含系统数据，还包括各个游戏产品的用户行为数据，这些数据分布在iOS、Android等不同客户端，格式各异，来源多元，导致数据统一管理困难。作为游戏UGC平台，沙盒网络需要在游戏新发布及存量游戏活动期间应对流量高峰，同时频繁的新游发布也可能引发流量突增，这对平台的弹性能力提出了更高要求。
业务分布在全球多个区域，包括中国大陆、印度、香港等地的多个云环境，不同地区云服务商的跨境及跨云架构导致数据难以统一收集，形成数据孤岛。
业务数据来源多样，包括系统数据、各游戏产品的用户行为数据，分布在iOS、Android等不同客户端，数据格式不一致，缺乏统一管理标准和工具。
作为游戏UGC平台，新游戏发布、限时活动等均会引发流量高峰，系统需要具备强大的弹性能力来应对这种流量波动，确保服务稳定性和用户体验。
阿里云日志服务提供40+数据接入手段，其中Logtail采集方式可用于统一采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。在沙盒网络多云部署场景下，通过Logtail作为统一的采集方式，将分散在全球各地的日志数据集中采集到阿里云日志服务平台，实现数据的统一管理和分析。
根据不同业务环境支持内外+VPC、公网+全球加速等多种数据传输方式，有效适应沙盒网络全球化业务数据采集场景。日志服务能够无缝整合来自不同端、不同格式的数据，包括系统日志、用户行为数据等，通过统一的数据处理流程，将多源异构数据转化为可分析的结构化信息。
日志服务提供可靠性高、可用性强、可扩展的数据加工服务，广泛适用于数据的规整、富化、分发、汇总等场景。面对游戏新发布和活动期间的流量高峰，日志服务可随时随地进行弹性扩容，最大能够达到PB级弹性能力，无论沙盒网络的流量峰值还是业务增长场景均可从容应对。
日志服务提供丰富的仪表盘能力，帮助沙盒网络不同业务团队根据不同的需求进行数据可视化展示。在企业平台内嵌SLS控制台内部管理能力，解决跨云多账号问题，规避权限风险。通过这些功能，沙盒网络可以更直观地监控系统状态，分析用户行为，为产品迭代和运营决策提供数据支持。
阿里云日志服务帮助沙盒网络团队解决了多云部署全球化业务场景下数据集中采集统一管理问题，整体异常问题排查时间缩短30%左右，有效助力业务高速成长。
成功实现了全球多区域、多云环境下的日志数据统一采集和集中管理，解决了数据孤岛问题，为全球化业务运营提供了坚实的数据基础。
通过统一的数据处理和丰富的分析工具，沙盒网络能够更深入地理解用户行为和系统性能，为产品迭代和优化提供精准数据支持。
借助日志服务的弹性扩展能力，平台成功应对了业务高峰期的流量冲击，显著提升了系统稳定性和用户体验，为UGC平台的持续健康发展奠定了基础。
游戏UGC平台不同于传统游戏，其核心价值在于为用户提供创作和分享游戏内容的能力。这类平台需要处理大量多元化的数据，包括系统日志、用户行为数据、创作内容信息等。云端日志服务能够为这类平台提供数据采集、处理和分析的全链路解决方案，帮助平台更好地了解用户需求，优化创作体验，提升平台质量和活跃度。
对于游戏UGC平台，云端日志服务带来以下核心优势：
支持全球范围内的数据高效采集和传输，解决跨区域、跨云服务商的数据整合问题，为全球化游戏运营提供数据基础
整合来自服务器、客户端、网页等多源异构数据，统一格式和处理流程，消除数据孤岛，提供全面的数据视图
自动适应游戏发布、活动期间的流量波动，无需人工干预即可扩展或收缩资源，保障系统稳定性和响应速度
分析用户创作行为、游戏体验和互动模式，发现平台内容热点和用户偏好，为内容推荐和平台优化提供数据支持
提供细粒度的权限控制和数据安全保障，满足全球不同地区的数据合规要求，保护用户隐私和平台数据安全
游戏UGC平台在实施日志服务上云过程中，可参考以下建议：
根据用户地理分布和业务需求，合理规划全球日志采集架构，采用就近接入原则，降低网络延迟，提高数据采集效率
将系统日志、用户行为日志、内容创作日志等进行分类管理，设置不同的采集频率和保存周期，优化存储成本和查询效率
建立关键业务指标的实时监控和智能告警系统，及时发现并解决潜在问题，确保用户创作和游戏体验不受影响
专注于分析创作者的行为模式和创作习惯，识别高质量内容生产者，为其提供更好的工具和支持，促进平台内容生态繁荣
利用机器学习和自然语言处理技术增强日志分析能力，自动识别异常模式、预测用户流失风险、推荐内容优化方向