Erstellen Sie ein AWS-Konto.

Durch die Dominanz des Free-to-Play-Modells und der In-App-Purchases der Gaming-Branche sind Spiele heute weniger als Produkt denn als Service zu sehen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen die Nutzer ständig gebunden und umworben werden. Hierzu werden Spiele-Analysen immer wichtiger. AWS bietet einen umfassenden Satz an Analyselösungen, durch die Sie Ihre Spieler an sich binden und Ihre Spiele optimieren können, um so Ihre Gewinne zu steigern. Sehen Sie sich ein kurzes Video an, um zu erfahren, wie Ihnen AWS bei der Entwicklung einer skalierbaren Analyse-Pipeline hilft.

 

Herausforderung für Spieleentwickler auf AWS – Analysen und Big Data
Herausforderung für Spieleentwickler auf AWS – Analysen und Big Data

Die Welt der Spiele schläft nie – genauso wenig wie die Datengenerierung durch die Spieler. Game-Engines senden diese Daten an EC2-Instances, die sich automatisch skalieren und Telemetriedaten generieren. Diese Daten speisen Sie in Kinesis ein und speichern sie für die spätere Analyse in S3. Mit EMR und Redshift können Sie nicht zeitkritische Workloads dann in Stapeln verarbeiten, oder Sie verwenden Elasticsearch, wenn Sie Spieleraktivitäten und Umsatztrends in Echtzeit überwachen und analysieren müssen. Schließlich visualisieren Sie Ihre Daten mit Amazon Quicksight, um bessere strategische Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Spiele zu treffen.

AWS für Gaming – Diagramm zum Analyse-Workflow
Entwickeln von Analyse-Pipelines für Spiele auf AWS

Dieses Webinar zu AWS und Snowplow Analytics führt Sie im Detail in die Welt der Spiele-Analysen ein – verwendet werden dabei Services wie Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Elasticsearch und Amazon Redshift.  

EA

AWS re:Invent 2016 – EA: Mit Amazon Redshift und AWS-Partner 47Lining gewinnt EA aufschlussreiche Erkenntnisse über seine Spieler

RiotGames-Data

AWS re:Invent 2015: Verlagern großer Datenmengen nach AWS

Amazon Kinesis ermöglicht Ihnen, auf riesige Datenmengen (Hunderte von Terabytes pro Stunde) Aktionen in Echtzeit anzuwenden. Sie können Spielererfahrungen untersuchen und Effektivität sowie Spielnutzungsstatistiken in Echtzeit bekanntgeben, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Weitere Informationen »

Mit Amazon EMR verfolgen Sie die Performance Ihrer Spieler und treffen durch Daten hinterlegte und informierte Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Spiele. Connectors stehen für Amazon S3, Kinesis, DynamoDB und andere Services zur Verfügung. Zur Datenverarbeitung im Hadoop-Ökosystem können Sie daher das Tool Ihrer Wahl verwenden.

Weitere Informationen »

Mit den vertrauten SQL-ähnlichen Tools von Amazon Redshift erhalten Sie einen tiefen Einblick in die Bindung der Spieler an Ihre Spiele. Sie erfassen und nutzen dabei riesige Datenmengen zu einem Bruchteil der Kosten eines herkömmlichen Data Warehouse.

Weitere Informationen »

Zur Analyse der in Amazon S3 gespeicherten Spielerdaten verwenden Sie Amazon Athena. Verweisen Sie einfach auf Ihre Daten in Amazon S3, definieren Sie das Schema und starten Sie die Abfrage mit Standard-SQL. Die meisten Ergebnisse erhalten Sie in Sekundenschnell.

Weitere Informationen »

Amazon DynamoDB ist ein schneller, flexibler NoSQL-Datenbankservice für alle Anwendungen, die eine konsistente Latenz im einstelligen Millisekundenbereich für alle Größenordnungen benötigen. Durch das flexible Datenmodell, die zuverlässige Leistung und die automatische Skalierung der Durchsatzleistung eignet sich Amazon DynamoDB herausragend für Gaming-Workloads.

Weitere Informationen »

Mit Amazon Quicksight erstellen Sie schließlich Visualisierungen und aussagekräftige Dashboards, um das Ergebnis Ihrer Analysen zu sehen und schnell für Ihr Geschäft wichtige Erkenntnisse aus Ihren Daten zu ziehen.

Weitere Informationen »

Verbindung mit Ihren Kunden – Entwicklung erfolgreicher Spiele für Mobilanwendungen durch die Leistungsfähigkeit von AWS Analytics

Erfahren Sie, wie Sie neue Funktionen der AWS-Services wie Elastic MapReduce, Amazon S3, Kinesis und Redshift nutzen können, um eine durchgehende Analyse-Pipeline zu bilden. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie wir einfache Analysen mit anderen AWS-Services in Ihrem Spiel verbinden.

Video ansehen »

Folien ansehen »

Glu Mobile: Eine Amazon Kinesis-Plattform zur Verarbeitung von Echtzeit-Analysen für 10 MM und mehr Geräte

Glu verwendet Amazon Kinesis, Apache Storm, S3 und Hadoop zur Erfassung von Milliarden Datenpunkten von Millionen Benutzergeräten – und das täglich und in Echtzeit. In dieser Sitzung beschreiben wir, wie Glu ein Produzenten-Array zur Übermittlung von Echtzeit-Gaming-Ereignissen an Amazon Kinesis entwickelt und konfiguriert hat. Glu bediente sich dabei insbesondere temporärer Token von Amazon Cognito, wodurch die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Store & Forward-Flotte entfiel.

Folien ansehen »

Entwicklung einer ereignisbasierten Analyse-Pipeline für Amazon Game Studio Breakaway

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Amazon Game Studio auf AWS eine Telemetrie-Pipeline für die Erfassung, Speicherung und Analyse der Telemetriedaten seiner Spieler und Spiele eingerichtet hat, um sich so mehr Einblick in wichtige Fragen des Spieledesigns zu verschaffen. Durch seine elastische Skalierbarkeit und sein nutzungsabhängiges Zahlungsmodell erwies sich AWS als perfekte Plattform für die schnelle Einrichtung einer Analyse-Pipeline, die bereits während der Entwicklung funktionierte und dann im Laufe der Zeit an die Anforderungen der Produktions-Workload angepasst werden konnte.

Weitere Informationen »

Viele beliebte Online-Spiele-Manufakturen führen Ihre Analyse-Pipelines auf AWS aus, um ihre Kunden zu binden und Umsätze zu steigern. Nutzen Sie noch heute die AWS Cloud und verpassen Sie der Spieleentwicklung einen Schub.

AWS kontaktieren | AWS-Konto erstellen