本博文将指导您如何使用Amazon Redshift Serverless为游戏行业用例构建可扩展的分析解决方案。它介绍了如何使用概念逻辑架构来实现一些最流行的游戏行业用例，例如事件分析、游戏内购买推荐、衡量玩家满意度、遥测数据分析等。本博文还讨论了 AWS 服务在流媒体、机器学习 (ML)、数据共享和无服务器功能方面的创新。
我们的游戏客户告诉我们，他们的关键业务目标包括以下内容：
- 应用内购买收入增加
- 较高的每用户平 摩洛哥赌博数据 均收入和终身价值
- 提升粘性，改善游戏体验
- 提高活动效率并提高投资回报率
我们的游戏客户还告诉我们，在构建分析解决方案时，他们希望满足以下要求：
- 低代码或无代码模型——开箱即用的解决方案优于构建定制解决方案。
- 解耦且可扩展– 无服务器、自动扩展和完全托管的服务优于手动管理的服务。每项服务都应易于替换、增强且几乎无依赖性。解决方案应具有灵活性，可以扩展和缩减。
- 可移植至多种渠道——解决方案应与大多数端点渠道兼容，如 PC、移动设备和游戏平台。
- 灵活且易于使用– 解决方案应提供限制较少、易于访问且随时可用的数据。它们还应以较少或无需调整的方式提供最佳性能。
游戏组织的分析参考架构
在本节中，我们将讨论游戏组织如何使用数据中心架构来满足企业的分析需求，这些需求需要多个粒度级别和不同格式的相同数据，并且需 SWOT 分析可以为您的公司带来哪些贡献 要标准化以便更快地使用。数据中心是数据交换中心，它构成了数据存储库的中心，并由数据工程、数据治理、安全和监控服务提供支持。
数据中心包含多个粒度级别的数据，通常不集成。它与数据湖的不同之处在于，它提供经过预先验证和标准化的数据，方便用户更轻松地使用。数据中心和数据湖可以在组织中共存，相互补充。数据中心更侧重于让企业能够快速轻松地使用标准化数据。数据湖更侧重于将组织中的所有数据存储和维护在一个地方。与主要是分析存储的数据仓库不同，数据中心是所有类型的存储库的组合——分析、事务、操作、参考和数据 I/O 服务，以及治理流程。数据仓库是数据中心的组件之一。
下图是概念分析数据中心参考架构。此架 印度手机号码 构类似于中心辐射式方法。数据存储库代表中心。外部流程是辐条，向中心提供数据并从中心提供数据。此参考架构部分结合了数据中心和数据湖，以实现全面的分析服务。