Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Real-Time Analisi serverless per giochi
Data di pubblicazione: 9 agosto 2021 () Storia del diagramma
Questa architettura serverless raccoglie gli eventi dai giochi, li analizza in tempo reale e li archivia per l'analisi in batch. Puoi utilizzare questa pipeline per fornire offerte flash in tempo reale, monitorare le campagne di acquisizione degli utenti, individuare giocatori offensivi, individuare carenze durante i A/B test e creare dashboard online per le metriche aziendali e operative.
Diagramma Serverless Analytics for Games Real-Time
Raccolta degli eventi dei client (opzione con SDK): AWS
-
Il gioco utilizza un AWS SDK per inviare eventi in JSON direttamente ad Amazon Kinesis Data Streams. L'SDK utilizzato dipende dal motore di gioco. Se il motore di gioco èUnity, puoi usare l' AWS SDK per .NET. Se il motore di gioco èUnreal Engine, puoi usare l' AWS SDK per C++.
-
Il gioco riceve AWS credenziali temporanee dal pool di identità di Amazon Cognito per accedere a Kinesis Data Streams.
Raccolta degli eventi del cliente (opzione senza SDK): AWS
-
Il gioco invia gli eventi tramite l'API REST ad Amazon API Gateway, che ha un'integrazione nativa con Kinesis. Questa opzione aggiunge un ulteriore livello di separazione tra il giocatore e Kinesis Data Stream tramite un'API REST e non richiede Amazon Cognito.
Invio di eventi sul server:
-
I server di gioco multigiocatore, i server di backend e altri servizi possono inviare eventi direttamente a Kinesis utilizzando l' AWS SDK o tramite API Gateway. Quando possibile, invia eventi da un server autorevole.
Elaborazione e analisi degli eventi in tempo reale:
-
Amazon Managed Service for Apache Flink consuma dati dall'istanza Kinesis Data Stream. Esegue query SQL in tempo reale sullo stream per analizzare, filtrare ed elaborare i dati.
-
I dati vengono elaborati da una AWS Lambda funzione che invia metriche personalizzate ad Amazon. CloudWatch
-
Le CloudWatch metriche personalizzate vengono visualizzate in una dashboard in tempo reale. Puoi creare una dashboard operativa che mostri lo stato dell'infrastruttura e una dashboard degli eventi di gioco che mostri i KPI di gioco in tempo reale, ad esempio gli utenti simultanei. Puoi creare avvisi e notifiche tramite CloudWatch Amazon SNS.
Memorizzazione degli eventi per l'analisi in batch:
-
Amazon Data Firehose consuma il flusso di dati e preelabora i dati per l'archiviazione utilizzando un'integrazione Lambda integrata. Ad esempio, puoi trasformare i dati in formato. Parquet Parquetè compresso e ottimizzato per garantire prestazioni e ridurre i costi di archiviazione durante l'esecuzione delle analisi.
-
I dati elaborati vengono raggruppati e archiviati in Amazon Simple Storage Service per creare un data lake per l'analisi dei giochi. Usa S3 Intelligent-Tiering, policy sul ciclo di vita e diversi livelli di storage per risparmiare sui costi dei dati storici.
Visualizzazione dei dati in batch:
-
Interroga i dati su base ad hoc utilizzando Amazon Athena. Visualizza i dati per ottenere informazioni aziendali utilizzando Amazon Quick Sight.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
Per ricevere notifiche sugli aggiornamenti di questo diagramma di architettura di riferimento, iscriviti al feed RSS.
| Modifica | Descrizione | Data |
|---|---|---|
Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 09 agosto 2021 |
Nota
Per iscriverti agli aggiornamenti RSS, devi avere un plugin RSS abilitato per il browser che stai utilizzando.
