Building an Analytics Pipeline for Games (Simplified Chinese)

本课程涉及如何为游戏开发使用场景创建分析管道。学员将探索实施批量和近实时分析的常用

方法，并了解如何通过全面的分析解决方案以不同的速度获取见解。学员还将了解如何根据需求的变化或发展扩展管道。

注意：本课程包含在 amazon.qwiklabs.com 上托管的一个或多个可选的自主进度动手实验室。

实验室必须使用积分付款，每个积分价值 1 美元。实验室通常最多需要 15 个积分。此费用不包含在 aws.training 免费数字培训中。您需要创建 Qwiklabs 账户才能购买积分并参加实验室。

培训对象

本课程面向：

• 业务主管
• 游戏开发者
• 其他游戏行业从业人员

课程目标

在本课程中，您将学会：

• 说明分析管道的关键阶段及其作用。
• 说明如何构建游戏批量处理和分析管道。
• 说明如何构建近实时的游戏分析管道。
• 说明在综合解决方案中集成批量管道和实时管道的选项。
• 确定增强或扩展分析管道以获取更多见解的方法。
• 确定可用的资源，以了解如何自行构建分析管道。

预备知识

我们建议参加本课程学习的人员具备以下知识：

• 了解云计算和 Amazon Web Services (AWS) 基础知识，相当于已经通过 Cloud Practitioner Essentials 认证
• 拥有数据分析和 AWS 分析服务的基础知识，相当于已经通过 Data Analytics Fundamentals认证
• 对游戏分析的业务场景有基本的了解，相当于已经完成了 Why Analytics for Games课程

授课方式

• 本课程将采用数字培训的方式授课。

持续时间

• 90 分钟

课程大纲

模块 1：简介

• 课程概述
• 课前测验
• 复习

模块 2：分析管道的阶段

• 分析管道概述
• 提取游戏数据
• 存储游戏数据
• 处理和分析游戏数据
• 使用游戏数据
• 不同管道阶段使用的 AWS 服务

模块 3：批量处理和分析

• 批量分析和使用场景
• 批量分析的架构模式
• 提取批量游戏数据
• 存储批量游戏数据
• 处理批量游戏数据
• 分析批量游戏数据
• 使用批量游戏数据
• 演示：构建批量分析管道

模块 4：近实时处理和分析

• 实时分析和使用场景
• 流式分析的架构模式
• 提取近实时游戏数据
• 存储近实时游戏数据
• 处理和分析近实时游戏数据
• 使用近实时数据

模块 5：综合集成

• 将管道集成的原因
• 如何配置数据源
• 使用批量处理层和高速处理层的管道示例

模块 6：扩展管道

• 引入其他数据源
• 启用实时运维监控
• 创建事件驱动型架构
• 使用机器学习将工作流自动化或者获取预测性的见解

模块 7：总结和后续步骤

• 小结
• 知识测验
• 可帮助了解更多信息和进一步探索的资源