Real-Time Análise de jogadores de cassino

Os dados do caça-níqueis e do embaralhador do cassino são transmitidos do cassino por meio de uma rede privada para o Amazon API Gateway e, respectivamente. AWS IoT Core

Em seguida, os dados são transmitidos para o Amazon Kinesis Data Streams.

Os dados de slots do Kinesis Data Streams são processados pelo AWS Lambda para calcular a classificação do cliente e armazenar uma cópia bruta no Amazon S3 para treinamento de aprendizado de máquina (ML).

Os dados brutos de slots e embaralhadores são transformados para identificar registros exclusivos e armazenados em um bucket de dados refinado do Amazon S3 para uso pelo pipeline de ML.

Dados de slots refinados são usados para treinar e atualizar o modelo de ML na Amazon SageMaker AI, que pode então prever as melhores ofertas para cada cliente.

O perfil, as classificações e as ofertas do cliente são atualizados no Amazon DynamoDB para rápida recuperação por máquinas caça-níqueis ou por um aplicativo de avaliação de clientes.

Os dados refinados do shuffler são armazenados para agregação e recuperação no Amazon Aurora.

Os dados refinados do shuffler são então usados para extrair métricas e desenvolver um modelo de ML para prever falhas. A previsão de falhas, por sua vez, recomendará a manutenção proativa.

O perfil do cliente, as classificações e as ofertas são disponibilizados para serem consumidos por jogos e aplicativos para promoção no jogo ou na sessão.