AWS アカウントを作成する

ゲーム業界で提供されている無料のモデルとアプリ内購入の優位性を考えると、ゲームは製品というよりもサービスになっています。 この変化に伴い、競争力を保つためにユーザーを継続的に惹きつけ、収益を上げるには、ゲーム内の分析が不可欠です。 AWS は、プレイヤーを常に惹きつけておき、収益を増やすためにゲームを最適化するのに役立つ、包括的な分析ソリューションスイートを提供しています。 AWS がスケーラブルな分析パイプラインを構築する方法についてわかりやすく説明した短い動画をご覧ください。

 

AWS によるゲーム開発者クエスト – 分析とビッグデータ
AWS によるゲーム開発者クエスト – 分析とビッグデータ

ゲームの世界は決して眠ることがなく、プレイヤーのデータ生成が止まることもありません。 ゲームエンジンでは、このようなデータを自動スケーリングされた EC2 インスタンスに送信し、テレメトリを作成します。 将来分析するために Kinesis でデータを取り込み、S3 でデータを保存します。 ワークロードに時間的制約がない場合はバッチ処理に EMR と Redshift を利用でき、リアルタイムの分析には Elasticsearch を利用して、プレイヤーの活動と収益の傾向を監視することができます。 最後に、Amazon QuickSight を使用してデータを可視化し、ゲームを最適化する戦略的な判断を下します。

ゲーム向けの AWS – 分析ワークフロー図
Building Analytics Pipeline for Games on AWS

この AWS と Snowplow Analytics のオンラインセミナーでは、Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon Elasticsearch、Amazon Redshift などのサービスを使用して、ゲーム分析について詳しく説明します。

EA

AWS re:Invent 2016: EA: EA が Amazon Redshift と AWS パートナーである 47Lining を活用し、意味のあるプレイヤーの洞察を収集した方法

RiotGames-Data

AWS re:Invent 2015: 大量のデータを AWS に移す

Amazon Kinesis を使用すると、大量のデータ (時間あたり数百テラバイト) を取り込み、リアルタイムでそのデータを処理できます。 プレイヤーの経験、広告の有効性、ゲームの使用状況の統計情報をリアルタイムで確認して、ユーザーの利便性を向上させることができます。

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Amazon EMR は、プレイヤーのパフォーマンスを追跡し、データに基づいた意思決定を行ってゲームを最適化します。 Amazon S3、Kinesis、DynamoDB などのコネクタを利用できるため、Hadoop エコシステムで使い慣れたツールでデータを処理できます。

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Amazon Redshift を使用すると、使い慣れた SQL のようなツールを使用して、従来のデータウェアハウスのコストの大部分を占めている膨大な量のデータから、プレイヤーがどのようにゲームに参加しているかを深く理解できます。

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Amazon S3 に保存されているプレイヤーデータを分析するには、Amazon Athena を使用します。 Amazon S3 にあるデータを指定して、スキーマを定義し、標準的な SQL を使ってデータのクエリを開始するだけです。多くの場合、数秒で結果が出てきます。

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Amazon DynamoDB は、1 桁台のミリ秒単位のレイテンシーを必要とする、すべての規模のアプリケーションに対応した、高速かつフレキシブルな NoSQL データベースサービスです。その柔軟なデータモデル、信頼性の高いパフォーマンス、およびスループット能力の自動スケーリングはゲームのワークロードに最適です。

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最後に、Amazon Quicksight で可視化と豊富なダッシュボードを作成すると、クエストの結果を確認し、データからビジネスの洞察をすばやく得ることができます。

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顧客を理解する – AWS 分析の力を利用して成功するモバイルゲームを構築

Elastic MapReduce、Amazon S3、Kinesis、Redshift などの AWS サービスの新しい機能を利用して、エンドツーエンドの分析パイプラインを構築する方法を説明します。また、ゲームで分析とその他の AWS サービスを簡単に統合する方法を示します。

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Glu Mobile: 1000 万台を超えるデバイスのリアルタイム分析を処理する Amazon Kinesis プラットフォーム

Glu では、Amazon Kinesis、Apache Storm、S3、および Hadoop を使用して、毎日何百万台ものユーザーデバイスから数十億のデータポイントをリアルタイムで収集しています。 このセッションでは、Amazon Cognito から一時的なトークンを使用し、中間のストアフォワードのフリートの必要性を排除して、リアルタイムのゲームイベントを Amazon Kinesis に送信するために、Glu で多数のプロデューサーがどのように構築および構成されているかについて説明します。

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Amazon Game Studios の Breakaway のためのイベントベース分析パイプラインの構築

重要なゲームデザインに関する質問に答えるためのゲームプレイテレメトリを取り込み、保存、および分析するために、Amazon Game Studio が AWS でテレメトリパイプラインをどのように構築するかを説明します。 AWS の伸縮自在なスケーラビリティと従量課金 (pay-as-you-go) の価格モデルによって、開発中に機能する分析パイプラインをすばやく組み立てて、時間の経過に伴ってそのパイプラインを拡張して本番ワークロードを処理できるようになり、完璧なプラットフォームを実現しました。

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一般的なゲーム企業の多くは、分析パイプラインを AWS で実行して、プレイヤーの保持率と収益を上げています。 AWS クラウドの活用を今すぐ開始し、ゲーム開発を次のレベルに進めましょう。

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