Borderlands 4: Gearbox skaliert die Build-Infrastruktur mit AWS und TeamCity

Die Gearbox-Release-Engineers Steve Fortier und Phillip Peterson erläutern im Perforce-Podcast vom 22. September 2026 die Build-Infrastruktur von Borderlands 4. Der vollständige Entwicklungszweig umfasst nach ihren Angaben 7,4 Millionen Dateien und 1,1 Terabyte. Das ist keine Angabe zur Installationsgröße des Spiels.

Die Pipeline nutzt Perforce, Unreal Engine und TeamCity in AWS. Das Video zur Podcast-Folge dokumentiert das Gespräch. Für Patches und zusätzliche Inhalte stieg die Zahl paralleler Entwicklungszweige nach dem Verkaufsstart deutlich.

Vorbereitete Volumes statt gleichzeitiger Snapshot-Starts

Neu angelegte Snapshot-Volumes gerieten laut Gearbox bei der Initialisierung in eine Drosselung. Einzelne Vorgänge dauerten bis zu 14 Stunden. Das Team hält deshalb einen Pool vorbereiteter Volumes vor und synchronisiert für den nächsten Build nur die zwischenzeitlichen Änderungen. Die Verwendung eines vorbereiteten Datenbestands ist nicht mit dem ungeprüften Übernehmen alter Build-Artefakte gleichzusetzen.

Die AWS-Dokumentation zur Initialisierung von EBS-Volumes erklärt den technischen Unterschied: Nach dem Anlegen eines Volumes aus einem Snapshot müssen dessen Datenblöcke erst übertragen und geschrieben werden. Währenddessen kann die I/O-Latenz steigen. Ein bereits verfügbares Volume liefert deshalb nicht zwingend sofort seine volle Speicherleistung.

Wartezeit und Dateibestand getrennt messen

Für die Bewertung einer Build-Pipeline reicht die Dauer des Compilers allein nicht aus. Vorbereitung des Arbeitsbereichs, Speicherung und Verteilung der Ergebnisse sind eigene Schritte. Als redaktionelle Folgerung aus dem Beispiel sollten Messwerte diese Phasen getrennt ausweisen: Ein schnellerer Rechenknoten behebt nicht automatisch eine Wartezeit beim Bereitstellen des Datenträgers.

Die von Gearbox genannten Größen beschreiben dieses Projekt und diesen Betriebsstand. Sie sind weder ein Mindestbedarf für Unreal-Projekte noch ein allgemeiner Kostenvergleich zwischen Cloud und eigenen Servern.

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