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Game Analytics Pipeline
Gli sviluppatori di giochi sono sempre più alla ricerca di modi per comprendere meglio il comportamento dei giocatori in modo da poter migliorare l'esperienza di gioco per fidelizzare e far crescere la propria base di giocatori. L'analisi dei giochi rappresenta l'infrastruttura tecnica e i processi necessari per comprendere e analizzare i dati generati dal gioco e dai servizi correlati. Ciò richiede in genere l'uso di un'architettura di pipeline di analisi in grado di supportare questo processo end-to-end, come l'implementazione della soluzione Game Analytics Pipeline
Le architetture di analisi dei giochi hanno le seguenti caratteristiche:
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Le fonti di dati inviano dati in un formato comune come JSON e in genere includono server di gioco e servizi di backend di gioco, nonché client di gioco, inclusi PC, dispositivi mobili e console di gioco.
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Una pipeline di analisi dei giochi automatizza l'intero flusso di lavoro di acquisizione e archiviazione dei dati grezzi e la loro elaborazione in formati di output utilizzabili in modo che possano essere analizzati in modo efficiente ed economico dai consumatori di dati, come utenti finali e applicazioni di analisi.
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Le pipeline di analisi dei giochi forniscono supporto per l'acquisizione e l'elaborazione di elevati volumi di dati in tempo reale per scalare man mano che il gioco cresce.
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Fornisci supporto per i casi d'uso dei report in tempo reale e in batch. Ad esempio, i dashboard e gli avvisi in tempo reale vengono in genere utilizzati dai team operativi in tempo reale per monitorare l'infrastruttura di gioco e il comportamento dei giocatori per rilevare i problemi. I team di analisti dei dati in genere si affidano, se necessario, a report in batch per comprendere le tendenze nel tempo.
Pipeline di analisi dei giochi senza server per la telemetria del gameplay
I dati di gioco vengono acquisiti da client di gioco, server di gioco e altre applicazioni. I dati in streaming vengono inseriti in Amazon S3 per l'integrazione dei data lake e l'analisi interattiva. L'analisi in streaming elabora eventi in tempo reale e genera metriche. I consumatori di dati analizzano i dati delle metriche in Amazon CloudWatch e gli eventi grezzi in Amazon S3.
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API della soluzione e dati di configurazione: utilizza Amazon API Gateway per fornire un'API REST per amministrare la pipeline di analisi dei giochi e archiviare i dati di configurazione in Amazon DynamoDB utilizzando le funzioni Lambda. Puoi creare un portale interno su questa API o un'interfaccia a riga di comando personalizzata per l'amministrazione. Un'API REST fornisce anche l'autenticazione tramite server per l'acquisizione di dati di gioco da fonti di dati e l'inoltro dei dati di telemetria ad Amazon Kinesis Data Streams per l'elaborazione in tempo reale e l'inserimento nello storage.
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Stream di eventi: Amazon Kinesis Data Streams acquisisce i dati in streaming dal gioco e consente l'elaborazione dei dati in tempo reale da parte di Amazon Data Firehose e Amazon Managed Service per Apache Flink.
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Analisi dello streaming: Managed Service for Apache Flink analizza i dati degli eventi di streaming provenienti da Kinesis Data Streams e può generare metriche e avvisi personalizzati che vengono pubblicati utilizzando le funzioni Lambda. CloudWatch
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Metriche e notifiche: usa Amazon per monitorare le metriche, i log e CloudWatch gli allarmi della tua soluzione. Usa Amazon SNS per inviare notifiche a tecnici su chiamata e altri consumatori di dati.
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Inserimento in streaming: usa Firehose per consumare i dati in streaming da Kinesis Data Streams e distribuirli al tuo data lake in Amazon S3 per l'archiviazione, la trasformazione e l'integrazione a lungo termine con altri dati.
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Integrazione con data lake ed ETL: utilizzalo AWS Glue per i flussi di lavoro di elaborazione ETL e per organizzare i metadati in formato AWS AWS Glue Data Catalog, il che fornisce la base per un data lake da integrare con strumenti di analisi flessibili.
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Analisi interattiva: gli utenti finali possono utilizzare Amazon Athena per eseguire query interattive ad hoc sui set di dati archiviati in Amazon S3 e Quick può essere utilizzato per creare dashboard.
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