AWS 계정 생성

게임 산업에서 무료 플레이 모델을 제공하고 인앱 구매가 매우 활발한 점을 고려할 때 게임은 제품이라기보다는 서비스로 변화하고 있습니다. 이러한 변화에 따라 지속적으로 사용자의 참여를 유도하고 수익을 창출하여 경쟁력을 유지하기 위해서는 인게임 분석이 매우 중요합니다. AWS에서는 플레이어의 참여를 유지하고 게임을 최적화하여 매출을 증대하는 데 도움이 되도록 포괄적인 분석 솔루션 제품군을 제공합니다. 짧은 동영상을 통해 확장 가능한 분석 파이프라인을 구축하는 데 AWS가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.

 

The Game Developer's Quest with AWS – Analytics & Big Data
The Game Developer's Quest with AWS – Analytics & Big Data

게임 세상은 절대 잠들지 않습니다. 플레이어 데이터 생성도 마찬가지입니다. 게임 엔진은 이러한 데이터를 자동으로 규모가 조정되고 EC2 인스턴스로 전송하고 텔레메트리를 생성합니다. Kinesis로 데이터를 수집하고 나중에 분석을 위해 S3에 데이터를 저장합니다. EMR 및 Redshift를 활용하여 시간에 민감하지 않은 워크로드를 배치 처리하거나 Elasticsearch를 활용하여 실시간 분석을 통해 플레이어 활동과 매출 추세를 모니터링할 수 있습니다. 마지막으로 Amazon Quicksight를 사용해 데이터를 시각화함으로써 게임 최적화를 위한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

게임용 AWS – 분석 워크플로 다이어그램
AWS에서 게임용 분석 파이프라인 구축하기

이 AWS 및 Snowplow 분석 웹 세미나에서는 Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Elasticsearch 및 Amazon Redshift와 같은 서비스를 사용한 게임 분석을 심층적으로 살펴봅니다.  

EA

AWS re:Invent 2016: EA: How EA Leveraged Amazon Redshift and AWS Partner 47Lining to Gather Meaningful Player Insights

RiotGames-Data

AWS re:Invent 2015: Moving Mountains of Data to AWS

Amazon Kinesis를 사용하면 대규모 데이터(시간당 수백 테라바이트)를 수집해 실시간으로 분석할 수 있습니다. 플레이어의 게임 환경, 광고 효과, 게임 사용 통계를 실시간으로 분석해 사용자 환경을 개선할 수 있습니다.

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Amazon EMR을 사용하면 플레이어 성과를 추적하고 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 통해 게임을 최적화할 수 있습니다. Amazon S3, Kinesis, DynamoDB 외 다수의 서비스에 제공되는 커넥터를 통해 하둡 에코시스템에서 원하는 도구를 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다.

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Amazon Redshift에서는 익숙한 SQL 유사 도구를 사용하고 기존 데이터 웨어하우스와 비교하여 아주 적은 비용으로 대량의 데이터를 활용하여 플레이어가 어떻게 귀사의 게임에 참여하는지 좀 더 깊이 이해할 수 있습니다.

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Amazon S3에 저장된 플레이어 데이터를 분석하려면 Amazon Athena를 사용하십시오. Amazon S3에 저장된 데이터를 가리키고 스키마를 정의한 후 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하기만 하면 됩니다. 그러면 대부분 결과가 수 초 이내에 제공됩니다.

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Amazon DynamoDB는 규모에 관계없이 10밀리초 미만의 지연 시간이 일관되게 요구되는 모든 애플리케이션을 위한 빠르고 유연성이 뛰어난 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. 유연한 데이터 모델, 안정적인 성능 및 처리 용량의 자동 조정 기능을 제공하는 Amazon DynamoDB는 게임 워크로드에 매우 적합합니다.

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마지막으로 Amazon Quicksight로 시각화 및 다양한 대시보드를 생성하여 퀘스트의 결과를 확인하고 신속하게 데이터에서 비즈니스 통찰력을 확보할 수 있습니다.

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고객에게 다가가기 – AWS 분석 역량을 사용하여 성공적인 모바일 게임 구축

Elastic MapReduce, Amazon S3, Kinesis, Redshift와 같은 AWS 서비스의 새로운 기능을 활용하여 엔드 투 엔드 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 알려드립니다. 또한, 분석을 게임 내 다른 AWS 서비스와 쉽게 통합하는 방법도 보여드립니다.

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Glu Mobile: An Amazon Kinesis Platform to Process Real-time Analytics for 10 MM + Devices

Glu는 Amazon Kinesis, Apache Storm, S3 및 하둡을 사용하여 매일 실시간으로 수백만 개의 사용자 디바이스에서 수십억 개의 데이터 요소를 수집합니다. 이 세션에서는 Glu가 어떻게 중간 스토어 전달 플릿 없이 Amazon Cognito의 임시 토큰을 사용하여 실시간 게임 이벤트를 Amazon Kinesis로 제출하도록 생산자 배열을 구축 및 구성했는지 설명합니다.

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Building an Event-Based Analytics Pipeline for Amazon Game Studios’ Breakaway

Amazon Game Studios에서 어떻게 게임플레이 텔레메트리를 수집, 저장 및 분석하도록 AWS에 텔레메트리 파이프라인을 구축하여 중요한 게임 설계 질문에 대한 답을 얻었는지 알아봅니다. 탄력적인 확장성과 사용량에 따라 지불하는 AWS 요금 모델을 갖춘 완벽한 플랫폼 덕분에 개발 단계에서 작동하는 분석 파이프라인을 신속하게 어셈블하고 시간이 지나면서 프로덕션 워크로드를 처리하도록 해당 파이프라인을 확장할 수 있습니다.

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많은 인기 있는 게임 회사가 AWS에서 분석 파이프라인을 운영하며 플레이어를 유지하고 매출을 증대하고 있습니다. 지금 AWS 클라우드 여정을 시작하고 게임 개발을 한 단계 끌어올리십시오.

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