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Gaming Analytics Pipeline
游戏开发者越来越多地寻找更好地了解玩家行为的方法，这样他们就可以改善游戏体验以留住和扩大玩家群。游戏分析代表理解和分析游戏和相关服务生成的数据所需的技术基础设施和流程。这通常需要使用可以支持这种端到端流程的分析管道架构，例如游戏分析管道
游戏分析架构具有以下特征：
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数据源以 JSON 等通用格式发送数据，通常包括游戏服务器和游戏后端服务以及游戏客户端，包括 PC、移动设备和游戏机。
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游戏分析管道可自动执行摄取和存储原始数据并将其处理为可用的输出格式的整个工作流程，以便最终用户和分析应用程序等数据消费者可以高效、经济高效地对其进行分析。
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游戏分析管道为摄取和处理大量实时数据提供支持，以便随着游戏的发展而扩展。
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为实时和批量报告用例提供支持。例如，实时运营团队通常使用实时仪表板和警报来监控游戏基础设施和玩家行为以发现问题。数据分析师团队通常依靠必要的批量报告来了解一段时间内的趋势。
用于游戏遥测的无服务器游戏分析管道
游戏数据是从游戏客户端、游戏服务器和其他应用程序中提取的。流式数据被摄入到 Amazon S3 中，用于数据湖集成和交互式分析。流式分析处理实时事件并生成指标。数据使用者分析亚马逊中的指标数据 CloudWatch 和亚马逊 S3 中的原始事件。
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解决方案 API 和配置数据：使用亚马逊 API 网关提供 REST API，用于管理您的游戏分析管道和使用 Lambda 函数将配置数据存储在亚马逊 DynamoDB 中。您可以在此 API 的基础上构建内部门户或用于管理的自定义命令行界面。REST API 还提供服务器身份验证，用于从数据源摄取游戏数据，并将遥测数据转发到 Amazon Kinesis 数据流进行实时处理并导入存储。
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事件流：亚马逊 Kinesis Data Streams 捕获游戏中的流媒体数据，并允许亚马逊 Data Firehose 和适用于 Apache Fink 的亚马逊托管服务进行实时数据处理。
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流分析：Apache Flink 托管服务可分析来自 Kinesis 数据流的流事件数据，并可以生成 CloudWatch 使用 Lambda 函数发布到的自定义指标和警报。
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指标和通知：使用亚马逊 CloudWatch 监控解决方案的指标、日志和警报。使用 Amazon SNS 向待命工程师和其他数据消费者发送通知。
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流媒体提取：使用 Firehose 消费来自 Kinesis Data Streams 的流数据，并将其传输到 Amazon S3 中的数据湖，用于长期存储、转换以及与其他数据的集成。
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数据湖集成和 ETL：用 AWS Glue 于 ETL 处理工作流程并在中组织元数据 AWS AWS Glue Data Catalog，这为数据湖与灵活的分析工具集成提供了基础。
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交互式分析：最终用户可以使用 Amazon Athena 对存储在 Amazon S3 中的数据集执行临时交互式查询，Quick 可用于构建控制面板。
有关分析管道的自动参考实现，请参阅
