Как стать автором
Обновить
0
0
Arthur Ostapenko @ArthurOstapenko

Исследователь, разработчик игр

Отправить сообщение
А почему заберут копейку а забенефитят миллиард? С чего вы это взяли?

Валидаторов в пике будет всего 1000, больше не позволит текущий консенсус, без значительного снижения производительности сети.
Капитализация сети в которой наконец-то можно будет реальные приложения и fog сервисы, и которая имеет массадопшен со старта благодаря готовой аудитории первого приложения — Телеграма в 200M+, будет очень скоро измеряться сотнями миллиардов. Соответственно конкуренция за роль валидатора будет очень жесткой.
Все кандидаты в валидаторы что пролетели на выборах на следующий месяц могут чтобы не простаивало железо рыбачить, не только чтобы заработать на штрафах, но чтобы поскорее выбить существующих валидаторов у которых оказалась недостаточно хорошая защита.
Помимо этого можно легко заложить в протокол «подкормку» рыбаков, подкидывая время от времени фейковый штраф который берется просто из эмиссии и никого реально не штрафует, тогда еще и коллаторам будет иметь смысл перепроверять блоки помимо простого хранения и подготовки кандидатов. (я не знаю заложат ли разрабочики TON его или нет, но в принципе ничего не мешает)

Если будет застейкано в среднем 60% всего капитала сети, разделенного на 1000 валидаторов плюс-минум равномерно (там будет ограничение на разницу в обьеме стейка между первым и последним валидатором чтобы избежать централизации), капитализация будет предположим $200B, то получается в среднем на одного валидатора придется 200B * 60% / 1000 = $120M стейка.
Предположим в рабочей группе валидаторов из 20 нод оказалось 14 malicious которые получили больше 2/3 силы и задаблспендили какую-нибудь крупную транзакцию себе на счет. Получается они потеряли ~$1.6B стейка (ну или часть от него) и репутацию, то есть сразу вылетели из бизнеса, что будет стоить тоже очень недешево. И теперь вопрос — какой экономический смысл быть malicious?
Тем более что через несколько секунд рыбаки/коллаторы нажалуются, общий пул всех валидаторов перепроверит и откатит эти 1-2 транзакции что успели сгенерится. За это время даже через атомик свопы в биткоин не успеют вывести украденные средства, не говоря уже про биржи.

Спасибо за статью.
На графиках видимо должно быть «Day 0 minutes played»?

А нет ссылки на слайды Гугла?
Очень жду продолжения, о том как происходит взаимодействие миниколонок между собой и создание «больших» сложных контекстов из множества составных простых.

Спасибо за статьи!
Понял, спасибо!
Копнем обязательно, это важно для тех игр что планируем сделать.
А как подтупливает? Где-то можно поподробнее почитать?
Для 2D игр еще посмотрите:
Haxe+OpenFL/Kha
Defold
Точность модели сравнивать можно на исторических данных, по тем группам пользователей которые уже целиком ушли из игры и по которым уже известен точный LTV.
Можно взять такую группу, первую половину данных (за половину срока жизни в игре) взять как источник данных для эктраполяции, а вторую для сверки результата модели. Чтобы проверять точность.

Если есть данные по многим играм, то такое исследование было бы очень интересно почитать. У каждой игры может быть свой паттерн заноса денег, где-то сразу нужно платить, где то через продолжительный промежуток времени. Плюс есть еще интересные паттерны с периодическими платежами, как например в Knights and Dragons.

А вы сравнивали точность предсказания с усредненным ARPDAU и с точным (по дням жизни игрока в игре)?

Интересно на сколько процентов отличается погрешность в первом случае, по сравнению с более точным вторым.

Первый это когда ретеншн за N-й день умножаем всегда на один и тот же ARPDAU, усредненный за весь период жизни.
А второй когда берем по-очереди ретеншн за N-й день и умножаем его на ARPDAU в этот конкретный n-й день.
Это shifted-beta-geometric distribution, у нас на прошлой игре точнее всего получалось с ней.

Еще можно прогнозировать lifetime для каждого пользователя индивидуально, помещая его в соответсвующий узкий сегмент в зависимости от того какие внутриигровые действия он совершает в свои первые сессии.
Но это посложнее, нужно уже иметь исторические данные, чтобы построить дерево и дождаться пока все закончат играть и уйдут из игры.

Некоторое время назад описал наш способ подсчета LTV для игр, с помощью функции Rt = (B + t -1) / (A + B + t -1):
www.facebook.com/arthur.ostapenko/posts/10202676797720878

Сумбурно описал, но возможно кому-то будет интересно/полезно.
Удалили его уже с GitHub без объяснения причин, видимо почитали что слишком жирно делиться такой штукой :(
Есть куча конференций в России и СНГ.
Sociality Rocks, Winter Nights, Live Mobile Congress, Nextcastle, КРИ (не уверен что еще проходит) и еще куча мелких

В Киеве вообще каждый месяц какая-нибудь игровая конфа проходит

Больше чем в СНГ конференций наверное только в Англии, США и Германии проходит.
Вот тут расписание почти всех игровых конференций с разбивкой по континентам/странам/городам:

www.gameconfs.com/
А, вы про вот этот топ: itunes.apple.com/WebObjects/MZStore.woa/wa/viewRoom?fcId=739415491

Туда думаю шанс есть попасть только если игра выйдет в начале года, даже если суперхит :)
Ни одна из игр, выпущенных в App Store в 2013 году, не смогла попасть в список 10 самых «зарабатывающих» игр 2013 года. Интересно услышать ваше мнение, почему так вышло. Не могли же все разом разучиться делать хорошие игры? В Google Play, кстати, таких игр четыре.


А как же Game of War?
www.appannie.com/apps/ios/app/667728512/
Интересно было бы почитать про ваш опыт сегментации и кластеризации игроков.
Да, отличный пример. Только вы наверное отвечали на сообщение выше, от mechkladenets? :)

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Киев, Киевская обл., Украина
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность