如今遊戲產業競爭愈趨激烈，各式各樣的遊戲類型如雨後春筍般冒出，如何成功打造爆紅的遊戲，有關遊戲數據的蒐集與利用便至關重要，對於玩家數據的分析能更有效地掌握讓遊戲受歡迎的秘密，而今天本篇要簡單地帶大家來看看 AWS 官方部落格對於遊戲產業的解決方案分享，讓我們一起來看看吧！
作為遊戲產業後盾的遊戲分析管道（GAP）
早在 2021 年 AWS 便發布了此項解決方案—遊戲分析管道（GAP），因應各種規模大小的遊戲工作室興起，尤其小型工作室需要更多基礎設施的頻寬需求，以及較無資料分析人員協助分析遊戲數據等，造就了 GAP 的誕生，提供完全無伺服器的分析管道，用於自動地蒐集、存儲與處理各種遊戲的遙測資料與事件數據。
優化的遊戲分析管道（GAP）架構
更新後的 GAP 解決方案，讓使用者可透過 DataOps 部署 AWS 服務與更新功能，以支持遊戲分析的需求，有了 DataOps CI/CD 管道，使用者能在真正部署到生產前測試其架構是否可行，同時該模組系統允許其他 AWS 功能整合至管道中。關於即時識別詐欺行為、遊戲內購買的促銷活動、以 AIOps 實現 LiveOps 自動化、以生成式 AI 打造動態的 NPC 對話等，該模組都可辦到。另外，GAP 更新了有關 library dependencies 和 bug 的修復，而且搭配使用 AWS Glue 引擎提升 ETL 處理速度。如今的 GAP 讓使用者可利用管道整合於遊戲內或是更自由地選擇分析處理類型，讓資料能被更即時的處理與利用，大幅提高遊戲資料蒐集的效能。
而 GAP 主要分為兩個管道，分析管道與 DataOps CI/CD。在分析管道架構中，資料的生產者將遙測資料與事件數據傳送到 AWS 雲端，藉由 Amazon Kinesis Data Streams 從遊戲中擷取串流資料，串流事件資料則是利用 Amazon Managed Service for Apache Flink 擷取與處理，然後可將自訂指標發佈於 Amazon CloudWatch，後續可透過搭配 Amazon SNS 即時了解數據異常狀況，而批次遙測可利用 Amazon Data Firehose 進行處理，並將資料儲存在 Amazon S3 中，接著使用 AWS Glue 對遙測資料執行 ETL 流程，最後可藉由 Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 分析與視覺化資料。(如圖一)
圖一
在 DataOps CI/CD 管道中，利用 AWS CDK 建置與測試程式碼基礎架構以組合 AWS CloudFormation，在提交程式碼至 AWS CodeCommit 儲存庫時，CI/CD 管道將被啟動，完成編譯的基礎架構資產會儲存於 Amazon ECR 和 Amazon S3 中，接著利用 CloudFormation Stack 部署基礎設施進行 QA account 的系統測試，以及執行自動化測試驗證於 AWS CodeBuild 的基礎架構運行狀況，最後可利用 CloudFormation Stack 把測試過的基礎架構再部署於 PROD AWS account。（如圖二）
圖二
想進一步了解架構內容細節，可至 AWS 官網參考！
參考資料：
AWS 官方遊戲部落格 –〈Maximize Your Game Data Insights with the updated Game Analytics Pipeline〉