پیش‌بینی سمت کلاینت در شبکه‌سازی چندنفره، اهمیت، تکنیک‌های پیاده‌سازی و بهترین شیوه‌ها برای ایجاد یک تجربه روان و پاسخگو برای بازیکنان را کاوش کنید.
تسلط بر شبکه‌سازی چندنفره: نگاهی عمیق به پیش‌بینی سمت کلاینت
در دنیای پرشتاب توسعه بازی‌های چندنفره، ایجاد تجربه‌ای یکپارچه و پاسخگو برای بازیکنان در سراسر جهان از اهمیت بالایی برخوردار است. یکی از تکنیک‌های کلیدی برای دستیابی به این هدف، به‌ویژه در حضور تأخیر شبکه، پیش‌بینی سمت کلاینت است. این مقاله یک نمای کلی جامع از پیش‌بینی سمت کلاینت ارائه می‌دهد و به بررسی اصول زیربنایی، استراتژی‌های پیاده‌سازی و بهترین شیوه‌ها برای دستیابی به یک تجربه چندنفره روان و جذاب می‌پردازد.
پیش‌بینی سمت کلاینت چیست؟
پیش‌بینی سمت کلاینت تکنیکی است که در بازی‌های چندنفره برای کاهش اثرات تأخیر شبکه استفاده می‌شود. این تکنیک با اجازه دادن به هر کلاینت برای پیش‌بینی نتیجه اقدامات خود به صورت محلی، قبل از دریافت تأیید از سرور، کار می‌کند. این امر توهم پاسخ‌دهی فوری را ایجاد می‌کند، حتی زمانی که تأخیری در ارتباط با سرور وجود دارد. بدون پیش‌بینی سمت کلاینت، بازیکنان تأخیر قابل توجهی بین ورودی خود و اقدام مربوطه در بازی تجربه می‌کنند که منجر به تجربه‌ای ناامیدکننده و غیرقابل بازی می‌شود.
بازیکنی را در یک بازی تیراندازی اول شخص تصور کنید که کلید «حرکت به جلو» را فشار می‌دهد. بدون پیش‌بینی سمت کلاینت، شخصیت بازیکن تنها پس از دریافت ورودی توسط سرور، پردازش آن و ارسال به‌روزرسانی به کلاینت شروع به حرکت می‌کند. این تأخیر، هرچند کوچک، قابل توجه و ناخوشایند خواهد بود. با پیش‌بینی سمت کلاینت، کلاینت بلافاصله بر اساس ورودی بازیکن، شخصیت را به جلو حرکت می‌دهد و منتظر تأیید سرور می‌ماند. هنگامی که به‌روزرسانی سرور می‌رسد، کلاینت می‌تواند هرگونه مغایرت بین وضعیت پیش‌بینی‌شده و وضعیت معتبر سرور را تطبیق دهد.
چرا پیش‌بینی سمت کلاینت مهم است؟
اهمیت پیش‌بینی سمت کلاینت از محدودیت‌های ذاتی ارتباطات شبکه ناشی می‌شود. تأخیر (Latency)، یعنی تأخیر در انتقال داده‌ها در سراسر شبکه، اجتناب‌ناپذیر است. این تأخیر می‌تواند ناشی از عوامل مختلفی باشد، از جمله:
- فاصله: فاصله فیزیکی بین کلاینت و سرور. بازیکنانی که در فاصله دوری از سرور قرار دارند، به طور طبیعی تأخیر بیشتری را تجربه می‌کنند. به عنوان مثال، بازیکنی در توکیو که به سروری در نیویورک متصل می‌شود، تأخیر بسیار بیشتری نسبت به بازیکنی در نیویورک که به همان سرور متصل می‌شود، خواهد داشت.
- تراکم شبکه: میزان ترافیک در شبکه. در ساعات اوج مصرف، تراکم شبکه می‌تواند تأخیر را افزایش دهد.
- سخت‌افزار شبکه: کیفیت و پیکربندی سخت‌افزار شبکه، مانند روترها و سوئیچ‌ها.
- تأخیرهای پردازشی: تأخیرهای ناشی از پردازش منطق بازی و به‌روزرسانی وضعیت بازی توسط سرور.
بدون تکنیک‌های کاهشی مانند پیش‌بینی سمت کلاینت، این تأخیرها بازی‌های چندنفره بی‌درنگ را غیرقابل بازی می‌کنند. پیش‌بینی سمت کلاینت به موارد زیر کمک می‌کند:
- کاهش تأخیر درک‌شده: با پیش‌بینی نتیجه اقدامات بازیکن به صورت محلی، پیش‌بینی سمت کلاینت اثرات تأخیر شبکه را پنهان می‌کند و باعث می‌شود بازی پاسخگوتر به نظر برسد.
- بهبود پاسخ‌دهی بازیکن: بازیکنان می‌توانند سریع‌تر و دقیق‌تر به رویدادهای درون بازی واکنش نشان دهند که منجر به تجربه‌ای جذاب‌تر و رقابتی‌تر می‌شود.
- ایجاد تجربه‌ای روان‌تر در گیم‌پلی: پیش‌بینی سمت کلاینت اثرات ناخوشایند تأخیر را کاهش می‌دهد و در نتیجه تجربه‌ای روان‌تر و لذت‌بخش‌تر در گیم‌پلی ایجاد می‌کند.
مفاهیم اصلی پیش‌بینی سمت کلاینت
درک مفاهیم زیر برای پیاده‌سازی مؤثر پیش‌بینی سمت کلاینت بسیار مهم است:
۱. اعتبار کلاینت در مقابل اعتبار سرور
در یک بازی شبکه‌ای، سرور معمولاً به عنوان منبع معتبر حقیقت برای وضعیت بازی در نظر گرفته می‌شود. این بدان معناست که سرور مسئول پردازش منطق بازی، حل تعارضات و اطمینان از همگام‌سازی همه کلاینت‌ها است. با این حال، اتکای صرف به اعتبار سرور می‌تواند منجر به مشکلات قابل توجه تأخیر شود. پیش‌بینی سمت کلاینت به کلاینت‌ها اجازه می‌دهد تا به طور موقت اعتبار جنبه‌های خاصی از وضعیت بازی، مانند حرکت شخصیت خود، را به دست گیرند تا تجربه‌ای پاسخگوتر ارائه دهند. در نهایت سرور منبع معتبر باقی می‌ماند و هرگونه مغایرت بین پیش‌بینی کلاینت و وضعیت سرور باید تطبیق داده شود.
۲. وضعیت بازی
وضعیت بازی (Game State) نشان‌دهنده شرایط فعلی دنیای بازی در یک نقطه زمانی مشخص است. این شامل موقعیت‌ها، جهت‌گیری‌ها، سرعت‌ها و سایر ویژگی‌های مرتبط همه اشیاء بازی است. پیش‌بینی سمت کلاینت شامل نگهداری یک کپی محلی از وضعیت بازی در هر کلاینت است که بر اساس ورودی بازیکن و شبیه‌سازی‌های فیزیک پیش‌بینی‌شده به‌روز می‌شود. سرور نیز یک کپی معتبر از وضعیت بازی را نگهداری می‌کند که برای تصحیح هرگونه مغایرت در وضعیت محلی کلاینت استفاده می‌شود.
۳. بافرینگ ورودی
بافرینگ ورودی (Input Buffering) فرآیند ذخیره ورودی بازیکن به صورت محلی در کلاینت قبل از ارسال آن به سرور است. این به کلاینت اجازه می‌دهد تا در صورت لزوم، ورودی را دوباره پخش کرده و وضعیت بازی را مجدداً شبیه‌سازی کند، به عنوان مثال، هنگام تصحیح خطاها در پیش‌بینی. بافر ورودی معمولاً تاریخچه‌ای از ورودی‌های اخیر بازیکن را به همراه مهرهای زمانی که نشان می‌دهد هر ورودی چه زمانی تولید شده است، ذخیره می‌کند.
۴. تطبیق
تطبیق (Reconciliation) فرآیند مقایسه وضعیت بازی پیش‌بینی‌شده توسط کلاینت با وضعیت بازی معتبر دریافت شده از سرور است. اگر مغایرتی بین این دو وجود داشته باشد، کلاینت باید وضعیت محلی خود را برای مطابقت با وضعیت سرور تصحیح کند. این فرآیند تصحیح می‌تواند شامل بازنویسی ساده وضعیت کلاینت با وضعیت سرور یا استفاده از تکنیک‌های پیچیده‌تر برای انتقال روان بین وضعیت پیش‌بینی‌شده و وضعیت معتبر باشد.
۵. تخمین کور
تخمین کور (Dead Reckoning) تکنیکی است که برای برون‌یابی موقعیت آینده یک شی بر اساس موقعیت، سرعت و شتاب فعلی آن استفاده می‌شود. این می‌تواند برای کاهش مقدار داده‌ای که باید از طریق شبکه منتقل شود، استفاده شود، زیرا سرور فقط زمانی نیاز به ارسال به‌روزرسانی دارد که مسیر حرکت شی به طور قابل توجهی از مسیر پیش‌بینی‌شده منحرف شود. تخمین کور اغلب در ترکیب با پیش‌بینی سمت کلاینت برای کاهش بیشتر تأخیر درک‌شده استفاده می‌شود.
پیاده‌سازی پیش‌بینی سمت کلاینت
پیاده‌سازی پیش‌بینی سمت کلاینت نیازمند توجه دقیق به معماری بازی، موتور فیزیک و پروتکل شبکه‌سازی است. در اینجا یک طرح کلی از مراحل مربوطه آورده شده است:
۱. جمع‌آوری ورودی بازیکن
اولین قدم جمع‌آوری ورودی بازیکن به صورت محلی در کلاینت است. این کار را می‌توان با استفاده از دستگاه‌های ورودی استاندارد مانند کیبورد، ماوس و گیم‌پد انجام داد. ورودی باید دارای مهر زمانی باشد تا همگام‌سازی دقیق با سرور تضمین شود.
۲. پیش‌بینی نتیجه اقدامات بازیکن
پس از جمع‌آوری ورودی بازیکن، کلاینت می‌تواند نتیجه اقدامات بازیکن را به صورت محلی پیش‌بینی کند. این معمولاً شامل شبیه‌سازی موتور فیزیک بازی در کلاینت و به‌روزرسانی وضعیت بازی بر اساس آن است. کلاینت باید از همان پارامترهای فیزیکی سرور برای اطمینان از پیش‌بینی دقیق استفاده کند.
به عنوان مثال، اگر بازیکن دکمه «پرش» را فشار دهد، کلاینت باید بلافاصله نیرویی به سمت بالا به شخصیت بازیکن اعمال کرده و مسیر حاصل را شبیه‌سازی کند. این امر توهم پاسخ‌دهی فوری را ایجاد می‌کند، حتی اگر سرور هنوز این اقدام را تأیید نکرده باشد.
۳. ارسال ورودی بازیکن به سرور
پس از پیش‌بینی نتیجه اقدامات بازیکن، کلاینت باید ورودی بازیکن را به سرور ارسال کند. ورودی باید تا حد امکان سریع و قابل اعتماد ارسال شود تا تأخیر به حداقل برسد. داده‌های ورودی باید شامل مهر زمانی ورودی و همچنین هرگونه اطلاعات مرتبط دیگر، مانند جهت و اندازه نیروی ورودی باشد.
۴. نگهداری یک بافر ورودی
کلاینت باید یک بافر ورودی برای ذخیره تاریخچه‌ای از ورودی‌های اخیر بازیکن نگهداری کند. این بافر برای پخش مجدد ورودی و شبیه‌سازی مجدد وضعیت بازی در صورت لزوم، به عنوان مثال، هنگام تصحیح خطاها در پیش‌بینی، استفاده خواهد شد. بافر ورودی باید به اندازه کافی بزرگ باشد تا چندین ثانیه از داده‌های ورودی را ذخیره کند.
۵. دریافت به‌روزرسانی‌های معتبر از سرور
سرور باید به طور دوره‌ای به‌روزرسانی‌های معتبر از وضعیت بازی را به کلاینت ارسال کند. این به‌روزرسانی‌ها باید شامل موقعیت‌ها، جهت‌گیری‌ها، سرعت‌ها و سایر ویژگی‌های مرتبط همه اشیاء بازی باشند. فرکانس این به‌روزرسانی‌ها به نیازهای بازی و پهنای باند موجود بستگی دارد.
۶. تطبیق وضعیت پیش‌بینی‌شده کلاینت با وضعیت سرور
هنگامی که کلاینت یک به‌روزرسانی معتبر از سرور دریافت می‌کند، باید وضعیت بازی پیش‌بینی‌شده خود را با وضعیت سرور مقایسه کند. اگر مغایرتی بین این دو وجود داشته باشد، کلاینت باید وضعیت محلی خود را برای مطابقت با وضعیت سرور تصحیح کند. این فرآیند تصحیح را می‌توان به روش‌های مختلفی بسته به نیازهای بازی پیاده‌سازی کرد.
یک رویکرد رایج، بازنویسی ساده وضعیت کلاینت با وضعیت سرور است. با این حال، این می‌تواند منجر به ناپیوستگی‌های بصری ناخوشایند شود، به خصوص اگر مغایرت‌ها بزرگ باشند. یک رویکرد پیچیده‌تر، انتقال روان بین وضعیت پیش‌بینی‌شده و وضعیت معتبر در یک دوره زمانی کوتاه است. این را می‌توان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند درون‌یابی و هموارسازی به دست آورد.
یک نکته مهم دیگر نحوه مدیریت برخوردها است. اگر کلاینت برخوردی را پیش‌بینی کند که در سرور رخ نمی‌دهد، یا برعکس، کلاینت باید مسیر خود را بر این اساس تنظیم کند. این می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به خصوص در محیط‌های پیچیده با بسیاری از اشیاء متحرک.
تکنیک‌های پیشرفته
علاوه بر مفاهیم اصلی و مراحل پیاده‌سازی که در بالا توضیح داده شد، چندین تکنیک پیشرفته وجود دارد که می‌توان از آنها برای بهبود بیشتر کارایی پیش‌بینی سمت کلاینت استفاده کرد:
۱. فشرده‌سازی دلتا
فشرده‌سازی دلتا (Delta Compression) تکنیکی است که برای کاهش مقدار داده‌ای که باید از طریق شبکه منتقل شود، استفاده می‌شود. به جای ارسال کل وضعیت بازی در هر بار، سرور فقط تفاوت‌ها (یا دلتاها) بین وضعیت فعلی و وضعیت قبلی را ارسال می‌کند. این می‌تواند به طور قابل توجهی نیاز به پهنای باند را کاهش دهد، به خصوص در بازی‌هایی با اشیاء متحرک زیاد.
۲. مدیریت علاقه
مدیریت علاقه (Interest Management) تکنیکی است که برای کاهش مقدار داده‌ای که هر کلاینت نیاز به پردازش دارد، استفاده می‌شود. به هر کلاینت فقط به‌روزرسانی‌هایی برای اشیاء بازی که در «منطقه علاقه» آن قرار دارند، ارسال می‌شود. این منطقه معمولاً با میدان دید کلاینت یا ناحیه اطراف آن مطابقت دارد. مدیریت علاقه می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد را بهبود بخشد، به خصوص در بازی‌های جهان باز بزرگ.
۳. جبران تأخیر
جبران تأخیر (Lag Compensation) تکنیکی است که برای جبران اثرات تأخیر هنگام پردازش ورودی بازیکن استفاده می‌شود. هنگامی که یک بازیکن سلاحی را شلیک می‌کند، سرور باید تعیین کند که آیا شلیک به هدف برخورد کرده است یا خیر. با این حال، به دلیل تأخیر، موقعیت بازیکن در زمانی که شلیک کرده ممکن است با موقعیت فعلی او متفاوت باشد. جبران تأخیر تلاش می‌کند تا وضعیت بازی را به زمان شلیک بازگرداند تا سرور بتواند به طور دقیق تعیین کند که آیا شلیک به هدف برخورد کرده است یا خیر. تکنیک‌های مختلفی برای جبران تأخیر وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خود را از نظر دقت و عملکرد دارند.
۴. شبیه‌سازی زیر-تیک
شبیه‌سازی زیر-تیک (Sub-Tick Simulation) شامل اجرای موتور فیزیک بازی با فرکانسی بالاتر از نرخ به‌روزرسانی شبکه است. این می‌تواند دقت پیش‌بینی سمت کلاینت را بهبود بخشد، به خصوص در بازی‌هایی با اشیاء سریع‌الحرکت یا تعاملات فیزیکی پیچیده. به عنوان مثال، اگر نرخ به‌روزرسانی شبکه ۳۰ هرتز باشد، موتور فیزیک می‌تواند با فرکانس ۶۰ هرتز یا حتی بالاتر اجرا شود. این به کلاینت اجازه می‌دهد تا نتیجه اقدامات بازیکن را بین به‌روزرسانی‌های شبکه با دقت بیشتری پیش‌بینی کند.
چالش‌ها و راه‌حل‌های رایج
پیاده‌سازی پیش‌بینی سمت کلاینت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد و چندین دام رایج برای اجتناب وجود دارد:
۱. خطاهای پیش‌بینی
خطاهای پیش‌بینی اجتناب‌ناپذیر هستند، زیرا شبیه‌سازی محلی کلاینت هرگز به طور کامل با وضعیت معتبر سرور همگام نخواهد بود. کلید کار، به حداقل رساندن این خطاها و مدیریت برازنده آنهاست. این را می‌توان با استفاده از مدل‌های فیزیکی دقیق، به حداقل رساندن تأخیر شبکه و پیاده‌سازی تکنیک‌های تطبیق قوی به دست آورد.
راه‌حل: تکنیک‌های هموارسازی را برای به حداقل رساندن تأثیر بصری تصحیحات پیاده‌سازی کنید. از یک موتور فیزیک به خوبی تنظیم‌شده استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که کلاینت و سرور از پارامترهای فیزیکی یکسانی استفاده می‌کنند.
۲. مدیریت برخورد
مدیریت صحیح برخوردها در یک محیط شبکه‌ای می‌تواند دشوار باشد، زیرا کلاینت و سرور ممکن است دیدگاه‌های متفاوتی از دنیای بازی داشته باشند. این می‌تواند منجر به موقعیت‌هایی شود که کلاینت برخوردی را پیش‌بینی کند که در سرور رخ نمی‌دهد، یا برعکس. مدیریت نادرست برخورد می‌تواند منجر به عبور بازیکنان از دیوارها یا گیر کردن در محیط شود.
راه‌حل: از یک سیستم تشخیص برخورد سازگار در هر دو کلاینت و سرور استفاده کنید. تطبیق برخورد را برای تصحیح مغایرت‌ها بین برخوردهای پیش‌بینی‌شده کلاینت و برخوردهای معتبر سرور پیاده‌سازی کنید.
۳. تقلب
پیش‌بینی سمت کلاینت می‌تواند تقلب را برای بازیکنان آسان‌تر کند، زیرا آنها کنترل بیشتری بر وضعیت بازی محلی خود دارند. پیاده‌سازی اقدامات ضد تقلب برای جلوگیری از سوءاستفاده بازیکنان از سیستم بسیار مهم است.
راه‌حل: اعتبارسنجی اقدامات بازیکن را در سمت سرور انجام دهید. سیستم‌های ضد تقلب را برای شناسایی و جلوگیری از تکنیک‌های رایج تقلب پیاده‌سازی کنید. سیستم‌های ضد تقلب خود را به طور منظم به‌روز کنید تا از متقلبان جلوتر بمانید.
نمونه‌ها در بازی‌های محبوب
بسیاری از بازی‌های چندنفره محبوب از پیش‌بینی سمت کلاینت برای ارائه تجربه‌ای پاسخگو و جذاب استفاده می‌کنند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:
- Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO): CS:GO یک بازی تیراندازی اول شخص است که به شدت به پیش‌بینی سمت کلاینت و جبران تأخیر برای ارائه تجربه‌ای رقابتی و پاسخگو، حتی با شرایط متغیر شبکه در میان پایگاه بازیکنان جهانی خود، متکی است. این بازی از تکنیک‌های پیچیده‌ای برای پیش‌بینی حرکت بازیکن و شلیک سلاح استفاده می‌کند و تأخیر درک‌شده را به حداقل می‌رساند و اطمینان می‌دهد که ثبت برخورد (hit registration) دقیق به نظر می‌رسد.
- Fortnite: فورتنایت از پیش‌بینی سمت کلاینت برای مدیریت مکانیک‌های پیچیده حرکت و ساخت و ساز که در گیم‌پلی آن نقش محوری دارند، استفاده می‌کند. این بازی حرکت بازیکن و قرار دادن سازه‌ها را به صورت محلی پیش‌بینی می‌کند و به بازیکنان اجازه می‌دهد به سرعت واکنش نشان دهند و سازه‌ها را در زمان واقعی ایجاد کنند. سپس سرور این اقدامات را اعتبارسنجی کرده و هرگونه مغایرت را تطبیق می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که وضعیت بازی سازگار باقی می‌ماند.
- Overwatch: اورواچ از پیش‌بینی سمت کلاینت برای مدیریت اکشن سریع و توانایی‌های متنوع قهرمانان استفاده می‌کند. این بازی حرکت بازیکن، استفاده از توانایی‌ها و مسیر پرتابه‌ها را پیش‌بینی می‌کند، تأخیر درک‌شده را به حداقل می‌رساند و به بازیکنان اجازه می‌دهد به سرعت به اقدامات دشمن واکنش نشان دهند. سپس سرور این اقدامات را اعتبارسنجی کرده و هرگونه مغایرت را تطبیق می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که وضعیت بازی در تمام کلاینت‌ها سازگار باقی می‌ماند.
بهترین شیوه‌ها برای پیش‌بینی سمت کلاینت
برای اطمینان از موفقیت پیاده‌سازی پیش‌بینی سمت کلاینت خود، بهترین شیوه‌های زیر را در نظر بگیرید:
- دقت را در اولویت قرار دهید: از مدل‌های فیزیکی دقیق استفاده کنید و تأخیر شبکه را برای کاهش خطاهای پیش‌بینی به حداقل برسانید.
- تطبیق قوی پیاده‌سازی کنید: تکنیک‌های تطبیق قوی برای تصحیح مغایرت‌ها بین وضعیت پیش‌بینی‌شده کلاینت و وضعیت سرور توسعه دهید.
- عملکرد را بهینه کنید: کد خود را بهینه کنید تا اطمینان حاصل شود که پیش‌بینی سمت کلاینت تأثیر منفی بر عملکرد ندارد.
- به طور کامل تست کنید: پیاده‌سازی خود را به طور کامل تحت شرایط مختلف شبکه تست کنید تا هرگونه مشکلی را شناسایی و برطرف کنید.
- نظارت و تکرار کنید: عملکرد بازی و بازخورد بازیکنان را برای شناسایی زمینه‌های بهبود نظارت کنید.
آینده پیش‌بینی سمت کلاینت
همانطور که فناوری شبکه به تکامل خود ادامه می‌دهد، پیش‌بینی سمت کلاینت همچنان یک تکنیک حیاتی برای ایجاد تجربیات چندنفره پاسخگو و جذاب باقی خواهد ماند. پیشرفت‌های آینده در زیرساخت‌های شبکه، مانند 5G و رایانش لبه‌ای (edge computing)، تکنیک‌های پیش‌بینی سمت کلاینت حتی پیچیده‌تری را ممکن خواهد ساخت. می‌توانیم انتظار داشته باشیم که الگوریتم‌های پیشرفته‌تری برای پیش‌بینی رفتار بازیکن، روش‌های کارآمدتری برای تطبیق وضعیت کلاینت با وضعیت سرور، و اقدامات ضد تقلب قوی‌تری برای جلوگیری از سوءاستفاده بازیکنان از سیستم را ببینیم.
نتیجه‌گیری
پیش‌بینی سمت کلاینت یک تکنیک ضروری برای توسعه بازی‌های چندنفره پاسخگو و جذاب است. با اجازه دادن به کلاینت‌ها برای پیش‌بینی نتیجه اقدامات خود به صورت محلی، پیش‌بینی سمت کلاینت اثرات تأخیر شبکه را کاهش می‌دهد و تجربه‌ای روان‌تر و لذت‌بخش‌تر در گیم‌پلی ایجاد می‌کند. در حالی که پیاده‌سازی پیش‌بینی سمت کلاینت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، مزایای آن ارزش تلاش را دارد. با درک مفاهیم اصلی، پیروی از بهترین شیوه‌ها، و نظارت و تکرار مداوم بر پیاده‌سازی خود، می‌توانید یک بازی چندنفره ایجاد کنید که تجربه‌ای واقعاً فراگیر و پاسخگو را برای بازیکنان در سراسر جهان فراهم می‌کند.