利用Amazon SageMaker,Zenjoy将运营预测和游戏开发玩出新高度

2021

Zenjoy(北京创智优品科技有限公司)是一家面向全球、专注手机游戏与手机应用的移动互联网公司,秉承硅谷风格,倡导精英文化,是国内少数被Google Play官方认证的“Top Developer”,致力于将“中国智造”输出到全球每一个角落。
Zenjoy 目前主要发力的产品方向有三个,分别为文字类,消除类和模拟经营类,代表作品有Word Connect,My Home 和 Cooking Madness,在各自分类里均名列前茅,甚至在全球多个国家曾冲到总榜第一,屡次获得 App Store 和 Google Play 首页推荐和编辑精选推荐,还曾荣获Google Play最佳社区游戏、最佳休闲游戏等大奖。至今为止,Zenjoy全球范围累计10亿多用户,几乎每年均有爆款产品问世,可谓是多点开花,旗下多条产品线齐头并进,以强大的研发和运营能力推动业绩不断创出新高,堪为休闲游戏国内出海公司的标杆。
那么,Zenjoy的成功秘诀是什么呢?

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通过使用AWS云服务,我们海外游戏初期部署效率和产品成熟期后的迭代效率大大提升。利用Amazon SageMaker,在实验中预测付费玩家准确率极高,准确识别作弊玩家,维护游戏良好生态,为产品优化提供了巨大助力。”

刘博强

Zenjoy 游戏后端负责人 

选择AWS:Zenjoy实现零运维,开发人员更专注于游戏设计与迭代

产品的颜值与内涵兼具是Zenjoy被全球玩家认可的关键。但是,颜值如何,玩家可以自行体验。在产品内涵方面,Zenjoy又是如何做到让游戏关卡与玩家匹配值更高,从而吸引上亿玩家?

AWS云是Zenjoy的第一选择

Zenjoy的第一要位就是产品,市场调研和研发业务是重点。团队成员全部为开发工程师,几乎没有运维人员,Zenjoy更需要一个可简化开发运维工作且稳定的平台,同时还要支撑到海外业务的拓展。因此,Zenjoy第一时间锁定了AWS,因其在全球 25 个地理区域内运营着 80 个可用区。
截止目前,Zenjoy的游戏服务器和运营平台已全部搭建在AWS平台上,实现了根据游戏发行目标市场选择就近的AWS区域,从而让玩家有更好的游戏体验。
Zenjoy游戏后端负责人刘博强表示,“使用AWS云服务,没有了前期一次性的硬件和带宽成本,后续还可以弹性伸缩游戏服务器的数量,我们可以更专注于游戏的开发和迭代,不用担心线上运维压力,此消彼长之间帮我们节约大量时间和人力成本。”
 

利用Amazon EKS实现零运维

DevOps是Zenjoy企业文化建设的宗旨,其一直使用Kubernetes进行容器化改造,但该开源平台维护、管理复杂,加重了运维负担。2019年Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 发布不久,Zenjoy便将所有业务迁移至Amazon EKS集群上,原来的机器系统、参数等手动配置工作可以全部省去,直接通过命令或程序扩展集群。利用Amazon EKS,平台在用户高峰时可以自动扩展资源,低谷时释放资源,既减少了运维工作量,也避免了资源浪费,节省了成本。
另外,基于AWS的全托管服务,像数据库磁盘更换、底层故障等问题,都可以通过高可用架构自动切换,减少了服务宕机时间,确保了玩家的游戏体验。对于Zenjoy而言,没有全职的运维工程师,只需开发工程师花较少时间兼顾运维即可,更多的时间可专注于产品的设计、研发,几乎实现了零运维。
 

识别作弊玩家,维护游戏良好生态,利用Amazon SageMaker实现精准预判

Zenjoy的游戏类型主要为休闲益智类游戏,盈利模式以游戏内道具消费和广告盈利为主。早期,客户使用大数据分析和人工过滤的方式识别玩家作弊行为,但效率低下。在参加了AWS组织的某次同行业经验分享中,Zenjoy了解到同类行业的企业使用机器学习服务,在游戏反作弊中取得了良好效果,使其竞争力得到了提升。
逆水行舟不进则退。为了提升竞争力,Zenjoy也在游戏反欺诈中引入了Amazon SageMaker服务,并且举一反三,将Amazon SageMaker的使用扩展到了预测玩家流失和付费的场景中。
 

付费玩家准确率预判显著提升

利用Amazon SageMaker,在前期模型训练中识别出玩家付费概率,然后实施不同的运营策略,例如针对潜在的付费玩家,推送礼包、促销;对于非付费玩家,较少推送礼包和促销信息,替换为免费的广告信息,减少对用户无效的打扰。实验测试,通过利用Amazon SageMaker的预测,付费玩家和玩家留存预测准确率高达九成以上,不失为游戏收益最大化的一个新手段。


关于Zenjoy

Zenjoy是一家面向全球、专注于益智休闲类手机游戏的移动互联网公司。

为什么使用AWS

  • 机器学习服务加速模型训练
  • 自动扩缩资源,减少运维工作,节省成本
  • 全球覆盖,便于业务海外拓展

使用的AWS服务

Amazon EKS

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 为您提供在 AWS 云和本地启动、运行和扩展 Kubernetes 应用程序所需的灵活性。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 通过整合专门为 ML 构建的广泛功能集,帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习 (ML) 模型。

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Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 是一种 Web 服务,能在云中提供安全且可调整大小的计算能力。

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AWS Global Accelerator 是通过 Amazon Web Service 的全球网络基础设施发送您的用户流量的联网服务,将您的互联网用户性能提升了高达 60%。

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