Real-Time Análisis de jugadores de casino

Los datos de las máquinas tragaperras y las máquinas tragaperras del casino se transmiten desde la sala del casino a través de una red privada a Amazon API Gateway y, respectivamente. AWS IoT Core

A continuación, los datos se transmiten a Amazon Kinesis Data Streams.

Los datos de las ranuras de Kinesis Data Streams se procesan AWS Lambda para calcular la valoración de los clientes y almacenar una copia sin procesar en Amazon S3 para la formación en aprendizaje automático (ML).

Los datos sin procesar de las máquinas tragamonedas y los mezcladores se transforman para identificar registros únicos y se almacenan en un depósito de datos refinado de Amazon S3 para su uso en la canalización de aprendizaje automático.

Los datos refinados de las tragaperras se utilizan para entrenar y actualizar el modelo de aprendizaje automático en Amazon SageMaker AI, que luego puede predecir las mejores ofertas para cada cliente.

El perfil de los clientes, las valoraciones y las ofertas se actualizan en Amazon DynamoDB para que las máquinas tragaperras o las aplicaciones de valoración de los clientes puedan consultarlos rápidamente.

Los datos refinados de Shuffler se almacenan para su agregación y recuperación en Amazon Aurora.

Luego, los datos refinados del barajador se utilizan para extraer métricas y desarrollar un modelo de aprendizaje automático para predecir errores. La predicción de fallos, a su vez, recomendará un mantenimiento proactivo.

El perfil de los clientes, las valoraciones y las ofertas están disponibles para que los utilicen los juegos y las aplicaciones para promocionarlos dentro del juego o la sesión.