게임 분석 및 빅 데이터 솔루션으로 설계 의사 결정을 개선하여 참여 플레이어를 이해하고 확대하고 유지하세요.
AWS Analytics 소개
강력한 분석 파이프라인 생성하는 방법을 비롯하여 게임 분석에 대한 AWS의 접근 방식에 대해 알아보려면 AWS for Games 자습서 시리즈를 보세요.
데이터를 사용하여 게임 성장
사용 사례별 솔루션 살펴보기
AWS 서비스
AWS Lake Formation은 안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 손쉽게 설정할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 데이터 레이크는 모든 데이터를 원래 형식으로 그리고 분석을 위해 준비된 상태로 저장하는 중앙 집중식의 큐레이팅된 보안 리포지토리입니다.
AWS에서는 모든 데이터 분석 요구 사항에 부합하는 가장 포괄적인 분석 서비스를 제공하며, 모든 규모와 산업의 조직이 데이터로 비즈니스를 재창조하도록 지원합니다. 데이터 이동, 데이터 스토리지, 데이터 레이크, 빅 데이터 분석, 로그 분석, 스트리밍 분석 및 기계 학습(ML)과 그 사이에 있는 모든 것을 바탕으로 AWS는 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용을 제공하는 목적별 서비스를 전달합니다.
현대적 데이터 아키텍처는 분석에서 모든 규모에 하나의 솔루션을 제공할 경우 비효율적이라는 생각에 기반합니다. 단순히 데이터 레이크를 데이터 웨어하우스에 통합하는 것이 아니라, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 목적별 스토어를 통합하여 통합 거버넌스와 간편한 데이터 이동을 지원하는 것입니다.
고객 성공 사례
게임 개발 친구와 고객이 AWS Game Analytics 솔루션에 대해 이야기합니다.
Zynga, AWS로 모바일 분석 현대화
Zynga는 RA3 인스턴스를 활용하여 쿼리 성능을 빠르게 높이는 동시에 운영 오버헤드와 비용을 줄였습니다. Words With Friends 및 Zynga Poker와 같은 인기 게임을 지원하는 분석 솔루션에 대해 알아보세요.
WB Games, AWS를 사용하여 데이터 중심 스토리텔링의 기술 추구
WB Games는 Amazon SageMaker, Amazon Redshift, Amazon S3 등의 AWS 솔루션을 사용하여 인사이트를 포착, 수집, 분석 및 적용함으로써 개발자가 스토리텔링에 보다 민첩하게 접근할 수 있도록 합니다.
Gameloft, AWS로 마이그레이션을 통해 모바일 게임 분석 현대화
Gameloft는 플레이어를 위한 게임을 지속적으로 분석하고 개선하기 위해 AWS 데이터 레이크로 마이그레이션하여 온프레미스 데이터 인프라를 현대화했습니다.
Lazy Koala, AWS를 통해 분석으로 전환 성공
게임 분석 파이프라인 솔루션을 통해 Lazy Koala는 분석을 위한 스토리지와 손쉬운 액세스를 위해 데이터 레이크로 게임 이벤트를 수집하는 프레임워크에 액세스할 수 있었습니다.
Playrix, Amazon Redshift 및 AWS Fargate를 사용하여 게임 분석 효율성 10배 향상
Playrix는 AWS Enterprise Support의 지원으로 마케팅 및 게임 내 분석의 성능을 개선하여 궁극적으로 사내 데이터베이스 팀 없이 비즈니스 및 최종 사용자 경험을 개선하는 인사이트를 얻었습니다.
사용 사례
플레이어의 게임 플레이 경험을 극대화하는 동시에 이 여정의 취하고 성공적인 게임을 출시하고자 하는 다른 사람들의 경험에서 배우세요.
Gameloft, AWS에서 LEGO Legacy: Heroes Unboxed의 순조로운 출시 확인
게임 산업 내에서의 위치와 인프라 장벽에 의해 개발 주기가 별개의 단계로 진행되는 상황이 종종 발생합니다. 예를 들어, 한 팀이 게임을 만든 다음 다른 팀이 게임 확장을 돕는 인프라를 구축합니다. 지난 20년간 가장 큰 모바일 게임 개발 업체 중 하나로 자리잡은 Gameloft에서는 스튜디오 팀이 게임을 만들고 인프라 서비스 및 온라인 플랫폼 솔루션(ISOPS) 팀이 인프라를 책임집니다. 그러나 이렇게 그룹이 분리되어 있으면 완전히 통합된 인프라 및 기능의 잠재력이 제대로 발휘되지 않을 수 있습니다. Gameloft는 스튜디오 팀과 ISOPS 팀 간의 협업을 강화하면 게임 설계와 기능 향상이 가능하고 궁극적으로 플레이어에게 더 나은 경험을 제공할 수 있다는 학설을 세웠습니다. 시범 운영으로 2020년 3월 창립 20주년 직전에 Gameloft는 Amazon Web Services(AWS) 클라우드에서 LEGO Legacy: Heroes Unboxed를 구축하고 출시했습니다. 클라우드 기반 인프라의 향상된 민첩성, 안정성 및 탄력성은 Gameloft의 미래 기술 계획을 확고히 했습니다. Gameloft의 ISOPS 이사인 Marianne Barousse는 "AWS가 제공한 클라우드 네이티브 확장성이 없이는 출시를 상상할 수 없습니다.”라고 말합니다. Gameloft Toronto의 기술 이사인 Michael Stolls는 "돌아가지 않을 것입니다."라고 덧붙였습니다.
AWS로 레이크 하우스 아키텍처 구축 가속화
고객은 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 솔루션을 서로 분리하여 구축하고 있으며, 각각은 별도의 데이터 수집, 스토리지, 관리 및 거버넌스 계층을 갖고 있습니다. 별도의 데이터 스토어를 구축하고자 하는 이러한 각각의 노력은 결국 데이터 사일로 생성, 데이터 통합 복잡성, 과도한 데이터 이동 및 데이터 일관성 문제로 이어집니다.
AWS Lake Formation 및 AWS Glue를 사용하여 데이터 메시 아키텍처 설계
모든 규모의 조직은 데이터가 혁신을 늘리고 유지하고 고객 및 비즈니스 단위의 가치를 창출하는 핵심 요소 중 하나라는 것을 인식했습니다. 그들은 확장성이 뛰어나고 기능이 풍부하고 비용 효율적인 클라우드 네이티브 기술을 사용하여 기존 데이터 플랫폼을 열심히 현대화하고 있습니다.
게임용 스트리밍 데이터 수집 및 시각화
게임 스튜디오는 점점 더 플레이어와 게임 데이터의 가치를 깨닫고 있습니다. 분석을 통해 이 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 놀라운 게임에 대한 플레이어의 높은 기대치를 더 잘 충족할 수 있습니다.
AWS에서 게임용 데이터 레이크를 구축하는 모범 사례
이 백서는 AWS 클라우드를 사용하여 게임용 데이터 레이크를 구축할 때의 모범 사례를 간략하게 설명하고 이러한 복잡한 시스템을 제공하는 조직에 지침이 되는 참조 아키텍처를 제공합니다.
Why analytics for games(게임에 분석을 사용하는 이유)
분석은 여러 가지 방법으로 비디오 게임을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 고객은 분석을 사용하여 더 매력적인 게임, 사기 및 플레이어 조사, 수익 창출 및 라이브 운영을 생성하고 있습니다.
주요 산업 파트너와 함께하는 혁신
솔루션 구축 분야에서 기술 전문성과 고객 성공을 입증한 업계 최고의 AWS 파트너로 구성된 광범위한 네트워크에서 특별히 구축된 AWS for Games 솔루션 및 서비스를 AWS에서 살펴보세요.
게임 앱 확장
가치가 높은 플레이어를 확보, 유지 및 참여시키는 데 도움이 되는 전체적인 측정 데이터와 도구를 활용하여 플레이어가 계속 플레이하고 다시 돌아올 수 있도록 하세요.
엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 현대적 데이터베이스
모든 성공적인 게임의 핵심은 100% 가동 시간을 제공하고 실시간으로 확장되어 모든 장치에서 개인화된 경험을 얻는 수백만 명의 사용자를 처리할 수 있는 Couchbase입니다.
게임용 Databricks Lakehouse
가치가 높은 플레이어를 확보, 유지 및 참여시키는 데 도움이 되는 전체적인 측정 데이터와 도구를 활용하여 플레이어가 계속 플레이하고 다시 돌아올 수 있도록 하세요.
최신 데이터 아키텍처를 통한 강력한 플레이어 인사이트
대규모 스튜디오에서 소규모 스튜디오에 이르기까지 Slalom의 게임 및 분석 전문가는 다음 출시 전에 Amazon QuickSight를 사용하여 파이프라인과 대시보드를 쉽게 가동할 수 있습니다.
리소스
게임 구축은 많은 애플리케이션과 비교했을 때 다른 과제를 안고 있습니다. 클라우드에서 게임을 구축하는 데 도움이 되는 AWS 설명서 및 게임 특정 샘플, 참조 아키텍처 등을 찾아보세요.
게임을 위한 서버리스 분석 워크샵
Why analytics for games?(게임에 분석을 사용하는 이유) 교육 및 자격증을 통한 교육
T&C를 통한 게임 교육용 분석 파이프라인 구축
[블로그] Implement an analytics pipeline for games(게임을 위한 분석 파이프라인 구축)
[블로그] Ingest and visualize streaming data for games(게임용 스트리밍 데이터 수집 및 시각화)
[블로그] Game Analytics Pipeline과 통합된 Unity에서 사용자 정의 게임 이벤트 생성
[동영상 시리즈] 게임 분석 파이프라인과 설정 및 사용 방법을 안내하는 9개의 에피소드로 구성된 AWS for Games YouTube 시리즈
실시간 분석 인프라 생성 웨비나
여기에서 시작하여 AWS에서 분석 여정을 시작하세요.
1단계 - 자습서 - 기술 개발
게임에 분석 및 빅 데이터를 사용해야 하는 이유
수집할 게임 데이터의 소스와 유형을 알아보고 분석 파이프라인을 사용하여 게임 데이터를 인사이트로 전환하는 방법을 살펴봅니다.
2단계 - 레벨 1 - 기술 연습
게임을 위한 서버리스 분석
3단계 - 최종 보스 - AWS에서 시작
4단계 - 최종 단계 - 계속 학습
블로그, 웨비나, YouTube 동영상을 통해 계속 학습하고 AWS 계정 팀에 문의하세요.