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Game analytics pipeline (Canalización de análisis de juegos)
Los desarrolladores de juegos buscan cada vez más formas de entender mejor el comportamiento de los jugadores para poder mejorar la experiencia de juego y retener y aumentar su base de jugadores. La analítica del juego representa la infraestructura técnica y los procesos necesarios para comprender y analizar los datos que se generan a partir del juego y los servicios relacionados. Por lo general, esto requiere el uso de una arquitectura de canalización de análisis que pueda respaldar este end-to-end proceso, como la implementación de la solución Game Analytics Pipeline
Las arquitecturas de análisis de juegos tienen las siguientes características:
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Las fuentes de datos envían los datos en un formato común, como JSON, y suelen incluir servidores y servicios de backend de juegos, así como clientes de juegos, como ordenadores, dispositivos móviles y consolas de juegos.
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Un proceso de análisis de juegos automatiza todo el flujo de trabajo consistente en incorporar y almacenar los datos sin procesar y procesarlos en formatos de salida utilizables para que los consumidores de datos, como los usuarios finales y las aplicaciones de análisis, puedan analizarlos de manera eficiente y rentable.
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Los canales de análisis de juegos permiten incorporar y procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real para ampliarlos a medida que el juego crece.
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Brinda soporte para casos de uso de informes por lotes y en tiempo real. Por ejemplo, los equipos de operaciones en vivo suelen utilizar paneles y alertas en tiempo real para supervisar la infraestructura del juego y el comportamiento de los jugadores a fin de detectar problemas. Los equipos de analistas de datos suelen utilizar informes por lotes y según sea necesario para comprender las tendencias a lo largo del tiempo.
Canal de análisis de juegos sin servidor para telemetría de juegos
Los datos del juego se obtienen de los clientes, servidores y otras aplicaciones. Los datos de streaming se incorporan a Amazon S3 para la integración del lago de datos y el análisis interactivo. El análisis de streaming procesa los eventos en tiempo real y genera métricas. Los consumidores de datos analizan los datos de métricas en Amazon CloudWatch y los eventos sin procesar en Amazon S3.
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API de la solución y datos de configuración: utilice Amazon API Gateway para proporcionar una API REST para administrar su proceso de análisis de juegos y almacenar los datos de configuración en Amazon DynamoDB mediante funciones de Lambda. Puede crear un portal interno sobre esta API o una interfaz de línea de comandos personalizada para la administración. Una API REST también proporciona autenticación de servidor para ingerir datos de juego de fuentes de datos y reenviar los datos de telemetría a Amazon Kinesis Data Streams para procesarlos en tiempo real e incorporarlos al almacenamiento.
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Transmisión de eventos: Amazon Kinesis Data Streams captura los datos de streaming de su juego y permite que Amazon Data Firehose y Amazon Managed Service para Apache Flink los procesen en tiempo real.
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Análisis de streaming: Managed Service for Apache Flink analiza los datos de eventos de streaming de Kinesis Data Streams y puede generar métricas y alertas personalizadas que se publican CloudWatch mediante las funciones de Lambda.
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Métricas y notificaciones: usa Amazon CloudWatch para monitorear las métricas, los registros y las alarmas de tu solución. Utilice Amazon SNS para enviar notificaciones a los ingenieros de guardia y a otros consumidores de datos.
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Ingestión de streaming: utilice Firehose para consumir los datos de streaming de Kinesis Data Streams y envíelos a su lago de datos en Amazon S3 para almacenarlos a largo plazo, transformarlos e integrarlos con otros datos.
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Integración de lagos de datos y ETL: AWS Glue utilícelo para procesar flujos de trabajo mediante ETL y para organizar sus metadatos en ellos AWS AWS Glue Data Catalog, lo que constituye la base de un lago de datos para su integración con herramientas de análisis flexibles.
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Análisis interactivos: los usuarios finales pueden utilizar Amazon Athena para realizar consultas interactivas ad hoc en los conjuntos de datos almacenados en Amazon S3, y Quick Suite se puede utilizar para crear paneles.
Consulte Game Analytics Pipeline
