Créer un compte AWS

Au vu du modèle dominant free to play avec achats intégrés proposé sur le marché du jeu, les jeux deviennent davantage un service plus qu'un produit. Avec ce changement, les analyses de jeu sont essentielles pour constamment attirer et monétiser les utilisateurs, et ainsi rester compétitif. AWS propose une suite complète de solutions d'analyse pour vous aider à maintenir vos joueurs engagés et à optimiser votre jeu pour augmenter votre chiffre d'affaires. Regardez une courte vidéo pour découvrir en quoi AWS peut vous aider à créer un pipeline d'analyse évolutif.

 

La Quête du développeur de jeux avec AWS – Analyse et Big Data
La Quête du développeur de jeux avec AWS – Analyse et Big Data

Le monde du jeu ne dort jamais, tout comme la génération de données de joueurs. Les moteurs de jeu envoient ces données aux instances EC2 à l'échelle et créant une télémétrie. Ingérez des données avec Kinesis et stockez des données avec S3 pour des analyses à venir. Vous pouvez exploiter EMR et Redshift pour le traitement par lot de charges de travail non urgentes, ou encore Elasticsearch pour les analyses en temps réel afin de surveiller les activités des joueurs et les tendances du chiffre d'affaires. Enfin, utilisez Amazon Quicksight pour visualiser les données et prendre des décisions stratégiques pour l'optimisation de votre jeu.

AWS pour le Jeu – Diagramme de flux de travail d'analyse
Création d'un pipeline d'analyse pour les jeux sur AWS

Ce Webinaire AWS et Snowplow vous plonge dans l'analyse de jeu grâce à des services comme Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Elasticsearch et Amazon Redshift.  

EA

AWS re:Invent 2016: EA : Comment EA a exploité Amazon Redshift et AWS Partner 47Lining pour réunir de précieuses informations de joueurs

RiotGames-Data

AWS re:Invent 2015: Déplacer des montagnes de données vers AWS

Amazon Kinesis vous permet d'analyser de grandes quantités de données (plusieurs centaines de téraoctets par heure) et de prendre les mesures qui s'imposent en temps réel. Vous pouvez consulter le comportement des joueurs, l'efficacité des publicités, ainsi que des statistiques d'utilisation du jeu en temps réel afin d'améliorer l'expérience utilisateur.

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Amazon EMR pour suivre les performances des joueurs et prendre des décisions basées sur les données afin d'optimiser vos jeux. Avec des connecteurs disponibles pour Amazon S3, Kinesis, DynamoDB et d'autres services, vous pouvez utiliser vos outils favoris dans l'écosystème Hadoop pour traiter les données.

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Utilisez Amazon Redshift pour utiliser des outils connus du type SQL et mieux comprendre comment les joueurs s'engagent auprès de vos jeux. C'est le meilleur moyen d'exploiter d'énormes quantités de données pou une fraction des coûts d'un entrepôt de données traditionnelles.

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Pour analyser les données de joueurs stockées dans Amazon S3, utilisez Amazon Athena. Cliquez simplement sur vos données dans Amazon S3, définissez le schéma et commencez à lancer vos requêtes à l'aide du SQL standard. La plupart des résultats sont fournis en quelques secondes.

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Amazon DynamoDB est un service de base de données NoSQL rapide et flexible qui a besoin d'une latence constante de quelques millisecondes, quelle que soit l'échelle. Son modèle de données flexible, ses performances fiables et sa mise à l'échelle automatique de capacité de débit en font l'outil idéal pour les charges de travail de jeu.

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Enfin, créez des visualisations et des tableaux de bord riches avec Amazon Quicksight pour voir les résultats de votre quête et obtenir rapidement des informations commerciales à partir de vos données.

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Connecting with Your Customers – Building Successful Mobile Games through the Power of AWS Analytics

Découvrez comment tirer parti des nouvelles fonctionnalités des services AWS, notamment Elastic MapReduce, Amazon S3, Kinesis et Redshift, pour mettre au point un faisceau d'analyses de valeur de bout en bout. Nous vous indiquerons également comment intégrer facilement les analyses de valeur à d'autres services AWS dans votre jeu.

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Glu Mobile : une plateforme Amazon Kinesis pour traiter une analyse en temps réel pour plus de 10 milliards d'appareils

Glu exploite Amazon Kinesis, Apache Storm, S3 et Hadoop pour recueillir chaque jour des milliards de points de données provenant de millions d'appareils en temps réel. Cette session décrit la façon dont Glu a bâti et configuré un éventail de produits pour envoyer des événements de jeu en temps réel dans Amazon Kinesis avec des jetons temporaires d'Amazon Cognito, ce qui a permis de supprimer le besoin de flotte de stockage et transmission intermédiaire.

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Créer un pipeline d'analyse basé sur les événements pour la séparation d'Amazon Game Studio

Découvrez comment Amazon Game Studio a créé un pipeline de télémétrie sur AWS pour ingérer, stocker et analyser la télémétrie de jeu pour pouvoir répondre aux questions importantes en matière de game design. L'évolutivité élastique et le modèle de tarification à l'utilisation d'AWS en ont fait la plateforme parfaite pour rassembler rapidement un pipeline d'analyse fonctionnel pendant le développement et faire évoluer ce pipeline dans le temps pour gérer leur charge de travail de production.

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La plupart des sociétés de jeu vidéo les plus populaires exécutent leurs pipelines d'analyse sur AWS pour optimiser la rétention des joueurs et le chiffre d'affaires. Lancez-vous dans l'aventure du cloud d'AWS et faites passer le développement de jeux au niveau supérieur.

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