게다가 여기 서 설명 된 호스팅 서비스 의 배치 와 함께 리소스 는 수백 만 은 아니 더라도 수천 의 사용 자 사이 에서 효율 적 으로 공유 된다 . 일반 적 으로 온라인 서비스 는 주어진 시간 에 서비스 를 이용 하 는 전체 사용 자 의 오직 적 은 비율 만 을 가지 고 있 다 . 만약 앞서 실은 Nielsen 비디오 게임 사용 통계 치 를 고려 해 본다면 , 원인 을 쉽 게 알 수 있 다 . 만약 활동 적 인 게이머 가 일 주일 에 17 시간 동안 콘솔 게임 을 할 경우 , 우리 는 게임 의 피크 사용 시간대 가 비 근무 시간 대인 저녁 ( 오전 5 시 ~ 12 시 , 7 시간 * 5 일 = 35 시간 / 주 ) 그리고 주말 ( 오전 8 시 ~ 오전 12 시 , 16 시간 * 2 = 32 시간 / 주 ) 이 라고 가정 하 면 , 게임 시간 인 17 시간 에 65 ( 35 + 32 ) 시간 의 피크 타임 이 있 는 것 이 다 . 시스템 의 로드 하 는 정확 한 피크 사용 자 는 많 은 이유 로 어림잡 기 어렵 다 : 몇몇 사용자 들 은 비 피크 시간 동안 게임 을 하 고 사용 자 들 이 집단 을 형성 할 때 가 분명 낮 시간 일 것 이 며 , 피크 시간 대 는 게임 의 유형 에 영향 을 끼친다 ( 예컨대 , 어린이 들 은 초저녁 에 게임 을 하 는 경향 이 있 다 ) . 그러나 게이머 들 이 게임 을 하 는 평균 시간 은 게이머 가 게임 을 하 는 낮 시간 보다 훨씬 적 고 , 주어진 시간 에 호스팅 서비스 ( 210 ) 는 오직 적 은 수 의 사용 자 만 이 사용 한다 . 이 분석 의 목적 을 위해 , 우리 는 피크 로드 가 12 . 5 % 라고 가정 할 것 이 다 . 따라서 , 컴퓨팅 , 압축 , 대역폭 리소스 의 12 . 5 % 만 이 주어진 시간 에 사용 되 고 , 하드웨어 비용 의 12 . 5 % 만 이 리소스 의 재 사용 에 기인 한 퍼포먼스 게임 의 주어진 수준 을 플레이 하 기 위해 주 어 진 사용자 에게 지원 하 는 결과 를 초래 한다 .