遊戲分析基礎設施 – 使用案例和案例研究

AWS 分析簡介

觀看 AWS for Games 教學系列，了解 AWS 的遊戲分析方法，包括如何建立可靠的分析管道。

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使用資料來發展您的遊戲

個人化體驗

了解您的玩家以提供量身定製的體驗。根據資料驅動型分析，追蹤營運資源並最佳化行銷策略，以最大限度地提高成本並取得成功。

隨需擴展資料和儲存

當您的遊戲大放異彩時，AWS 可以擴展以滿足產生資料的數量和速度，而您只需要按需付費。

安全無虞地處理資料

藉助 AWS 的高冗餘聯網、低延遲和高輸送量，確保您的遊戲資料得到很好的控制。

依使用案例探索解決方案

集中式遊戲分析

設定和部署專門建置的分析管道，善用受管基礎設施元件，同時彈性擴展以比對資料流量的變化。

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檢視 AWS 解決方案程式庫中所有適用於遊戲技術的解決方案 »

AWS 服務

AWS Lake Formation

AWS Lake Formation 是能在幾天內輕鬆設定安全資料湖的服務。資料湖是集中、經策管且安全的儲存庫，可用原始格式和可進行分析的格式儲存您的所有資料。

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AWS 上的分析

AWS 提供最廣泛的分析服務選擇，可滿足您的所有資料分析需求，且可讓各種規模和產業的組織利用資料重塑業務。從資料移動、資料儲存、資料湖、大數據分析、日誌分析、串流分析和機器學習 (ML) 到其他任何相關的內容，AWS 提供具有最佳價格效能、可擴展性和最低成本的專用服務。

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AWS 上的現代資料架構

現代資料架構確認採用一刀切的分析方法最終會導致妥協的想法。它不僅關乎將資料湖與資料倉儲整合，而且還與整合資料湖、資料倉儲和專用存放區有關，可實現統一的管控和輕鬆的資料移動。

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Amazon Redshift

使用最快速且得到最廣泛使用的雲端資料倉儲分析所有資料。

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AWS Glue

簡單、可擴展和無伺服器的資料整合。

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Amazon EMR

輕鬆地執行和擴展 Apache Spark、Hive、Presto 和其他大數據工作負載。

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客戶案例

了解我們的一些遊戲開發好友和客戶對 AWS 遊戲分析解決方案的看法。

WB Games 使用 AWS 追求資料驅動型敘事藝術

透過使用 Amazon SageMaker、Amazon Redshift 和 Amazon S3 等 AWS 解決方案，WB Games 能夠擷取、導入、分析和採取行動洞察，協助開發人員在敘述故事時採用更為靈活的方法。

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Gameloft 遷移至 AWS，實現行動遊戲分析現代化

為了持續為玩家分析和改進其遊戲，Gameloft 透過遷移至 AWS 資料湖對其內部部署資料基礎設施進行現代化改造。

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Lazy Koala 藉助 AWS 成功轉向分析

憑藉遊戲分析管道解決方案，Lazy Koala 能夠打造這樣一個架構，可將游戲事件擷取至資料湖進行儲存，還可以輕鬆存取以進行分析。

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Playrix 使用 Amazon Redshift 和 AWS Fargate 將游戲分析效率提升了 10 倍

在 AWS Enterprise Support 的協助下，Playrix 改善了其行銷和遊戲內分析效能，最終在沒有內部資料庫團隊的情況下獲得改善其業務和最終使用者體驗的洞察。

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使用案例

學習他人的經驗，他們已經成功地將遊戲推向市場，同時最大限度地提升玩家的遊戲體驗。

Gameloft 見證 LEGO Legacy: Heroes Unboxed 均在 AWS 上的順利發佈。

遊戲產業的位置和基礎設施障礙通常導致開發週期發生在不同的階段：一個團隊建立遊戲，然後另一個團隊建置有助於遊戲擴展的基礎設施。Gameloft 是過去 20 年來行動遊戲領域的知名企業之一，工作室團隊負責開發遊戲，而基礎設施服務和線上平台解決方案 (ISOPS) 團隊則負責基礎設施。但是，擁有不同的群組可能會導致未充分利用完全整合式基礎設施和功能的潛能。Gameloft 認為，工作室團隊和 ISOPS 團隊之間的進一步合作將打造更出色的遊戲設計和更多功能，最終為玩家帶來更精彩的體驗。作為試運作，2020 年 3 月，在其 20 週年紀念之前，Gameloft 在 Amazon Web Services (AWS) Cloud 建置並推出了 LEGO Legacy: Heroes Unboxed。以雲端為基礎的基礎設施提升了敏捷性、穩定性和彈性，鞏固了 Gameloft 的未來技術方案。「如果沒有 AWS 為我們提供的雲端原生可擴展性，很難想像能夠完成發佈，」Gameloft 的 ISOPS 總監 Marianne Barousse 說道。「我不會再回頭，」Gameloft Toronto 的技術總監 Michael Stolls 補充道。

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