Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Pipa analitik game
Pengembang game semakin mencari cara untuk lebih memahami perilaku pemain sehingga mereka dapat meningkatkan pengalaman gameplay untuk mempertahankan dan menumbuhkan basis pemain mereka. Analitik game mewakili infrastruktur teknis dan proses yang diperlukan untuk memahami dan menganalisis data yang dihasilkan dari game dan layanan terkait. Ini biasanya memerlukan penggunaan arsitektur pipeline analitik yang dapat mendukung end-to-end proses ini, seperti implementasi solusi Game Analytics Pipeline
Arsitektur analitik game memiliki karakteristik sebagai berikut:
-
Sumber data mengirim data dalam format umum seperti JSON dan biasanya mencakup server game dan layanan backend game, serta klien game, termasuk PC, perangkat seluler, dan konsol game.
-
Pipa analitik game mengotomatiskan seluruh alur kerja menelan dan menyimpan data mentah dan memprosesnya ke dalam format output yang dapat digunakan sehingga dapat dianalisis secara efisien dan hemat biaya oleh konsumen data, seperti pengguna akhir dan aplikasi analitik.
-
Pipeline analitik game memberikan dukungan untuk menelan dan memproses volume data real-time yang tinggi untuk diskalakan seiring pertumbuhan game.
-
Memberikan dukungan untuk kasus penggunaan pelaporan real-time dan batch. Misalnya, dasbor dan peringatan waktu nyata biasanya digunakan oleh tim operasi langsung untuk memantau infrastruktur game dan perilaku pemain untuk mendeteksi masalah. Tim analis data biasanya mengandalkan pelaporan yang diperlukan dan batch untuk memahami tren dari waktu ke waktu.
Pipa analitik game tanpa server untuk telemetri gameplay
Data game dicerna dari klien game, server game, dan aplikasi lainnya. Data streaming dicerna ke Amazon S3 untuk integrasi data lake dan analitik interaktif. Analisis streaming memproses peristiwa waktu nyata dan menghasilkan metrik. Konsumen data menganalisis data metrik di Amazon CloudWatch dan peristiwa mentah di Amazon S3.
-
API Solusi dan data konfigurasi: Gunakan Amazon API Gateway untuk menyediakan REST API untuk mengelola pipeline analitik game Anda dan menyimpan data konfigurasi di Amazon DynamoDB menggunakan fungsi Lambda. Anda dapat membangun portal internal di atas API ini atau antarmuka baris perintah khusus untuk administrasi. REST API juga menyediakan otentikasi server untuk menyerap data gameplay dari sumber data dan meneruskan data telemetri ke Amazon Kinesis Data Streams untuk pemrosesan dan konsumsi waktu nyata ke dalam penyimpanan.
-
Aliran acara: Amazon Kinesis Data Streams menangkap data streaming dari game Anda dan memungkinkan pemrosesan data real-time oleh Amazon Data Firehose dan Amazon Managed Service untuk Apache Flink.
-
Analisis streaming: Layanan Terkelola untuk Apache Flink menganalisis data peristiwa streaming dari Kinesis Data Streams dan dapat menghasilkan metrik dan peringatan khusus yang dipublikasikan untuk menggunakan fungsi Lambda. CloudWatch
-
Metrik dan notifikasi: Gunakan Amazon CloudWatch untuk memantau metrik, log, dan alarm solusi Anda. Gunakan Amazon SNS untuk mengirim notifikasi ke teknisi panggilan dan konsumen data lainnya.
-
Konsumsi streaming: Gunakan Firehose untuk mengkonsumsi data streaming Anda dari Kinesis Data Streams dan mengirimkannya ke data lake Anda di Amazon S3 untuk penyimpanan, transformasi, dan integrasi jangka panjang dengan data lain.
-
Integrasi data lake dan ETL: Gunakan AWS Glue untuk alur kerja pemrosesan ETL dan untuk mengatur metadata Anda di AWS AWS Glue Data Catalog, yang menyediakan dasar bagi data lake untuk integrasi dengan alat analisis fleksibel.
-
Analisis interaktif: Pengguna akhir dapat menggunakan Amazon Athena untuk melakukan kueri interaktif ad-hoc pada kumpulan data yang disimpan di Amazon S3, dan Quick Suite dapat digunakan untuk membuat dasbor.
Lihat Pipeline Game Analytics
