A solução Game Analytics Pipeline ajuda os desenvolvedores de jogos a iniciar um pipeline de dados escalável sem servidor para ingerir, armazenar e analisar dados de telemetria gerados de jogos e serviços. A solução é compatível com transmissão para ingestão de dados, fazendo com que os usuários obtenham insights de seus jogos e outras aplicações em poucos minutos. A solução também fornece uma API REST e serviços do Amazon Kinesis para ingerir e processar dados de telemetria de jogo. Ela valida, transforma e entrega automaticamente dados ao Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) em um formato otimizado para armazenamento e análises econômicas. A solução fornece integração com data lake, organizando e estruturando dados no Simple Storage Service (Amazon S3) e configurando o AWS Glue para catalogar metadados para conjuntos de dados, o que facilita a integração e o compartilhamento de dados com outras aplicações e usuários.

A solução foi projetada para oferecer um framework para a ingestão de eventos de jogos em seu data lake para análise e armazenamento, permitindo que você se preocupe em expandir a funcionalidade da solução e não com o gerenciamento das operações de infraestrutura subjacentes.

Visão geral

O diagrama abaixo apresenta a arquitetura que você pode criar usando o código de exemplo no GitHub.

Game Analytics Pipeline | Diagrama da arquitetura
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Arquitetura do Game Analytics Pipeline

O código implanta recursos da AWS para permitir a ingestão, a análise, o monitoramento e a geração de relatórios de dados de análise de jogos, configurando a infraestrutura para dar suporte a um pipeline de dados sem servidor. O Amazon API Gateway fornece endpoints de API REST para registrar aplicações de jogos com as instruções e para ingerir dados de telemetria de jogos, que enviam os eventos para o Amazon Kinesis Data Streams. O Amazon DynamoDB armazena configurações de aplicações de jogos e chaves de API.

O Kinesis Data Streams captura dados de jogos de transmissão de seus produtores de dados, incluindo clientes de jogos, servidores de jogos e outras aplicações, e permite o processamento de dados em tempo real pelo Amazon Kinesis Data Firehose e pelo Amazon Kinesis Data Analytics. O Kinesis Data Firehose consome os dados de transmissão do Kinesis Data Streams e invoca o AWS Lambda com lotes de eventos para processamento e transformação de dados sem servidor antes da ingestão no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenamento.

O AWS Glue fornece fluxos de trabalho de processamento para extrair, transformar e carregar (ETL) e armazenamento de metadados no Catálogo de dados do AWS Glue, que fornece a base de um data lake para integração com ferramentas de análise flexíveis. Consultas de amostra do Amazon Athena analisam eventos de jogos, e a integração com o Amazon QuickSight está disponível para geração de relatórios e visualização. O Amazon CloudWatch monitora, registra e gera alarmes para a utilização de recursos da AWS e cria um painel operacional. O Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) fornece notificações para administradores de soluções e outros consumidores de dados quando alarmes do CloudWatch apresentam falhas.

Pipeline de análise de jogos

Versão 1.1.1
Última atualização: 08/2021
Autor: AWS

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Recursos

Execute um pipeline de dados escalável e sem servidor na AWS para analisar dados de jogos de streaming

Os desenvolvedores de jogos podem criar um pipeline de dados escalável sem servidor na AWS para ingerir, armazenar e analisar dados de telemetria gerados em jogos e serviços.

Obtenha insights sobre jogos e aplicações rapidamente

Obtenha insights sobre jogos e outras aplicações em poucos minutos da ingestão de dados de transmissão.

Integre e compartilhe dados facilmente com outras aplicações e usuários

Organize e estruture dados no Simple Storage Service (Amazon S3) para fornecer integração de data lake e configure o AWS Glue para catalogar metadados para conjuntos de dados.

Personalize a orientação para os seus projetos de jogos

Personalize o código para atender às suas necessidades específicas, por exemplo, editando a API da orientação e adaptando os fluxos de trabalho de processamento e a aplicação de análise de transmissão em tempo real.
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