Questo corso illustra come creare una pipeline di analisi per i casi d'uso di sviluppo di giochi. I corsisti esploreranno gli approcci comuni all'implementazione di analisi in batch e quasi in tempo reale e capiranno come raggiungere informazioni a velocita' diverse attraverso una soluzione di analisi completa. I corsisti scopriranno inoltre come una pipeline può essere ampliata in base al cambiamento o all'evoluzione delle esigenze.
Nota: questo corso include uno o più laboratori autonomi facoltativi ospitati su amazon.qwiklabs.com. I laboratori devono essere pagati con crediti, che costano 1 USD ciascuno. I laboratori costano solitamente fino a 15 crediti. Questo costo non è incluso con la formazione digitale gratuita su aws.training. Dovrai creare un account Qwiklabs per acquistare crediti e prendere un laboratorio.
Utenti destinatari
Questo corso è destinato a:
- Leader aziendali
- Sviluppatori di giochi
- Altri professionisti del settore dei giochi
Obiettivi del corso
In questo corso, imparerai a:
- Descrivere le fasi chiave di una pipeline di analisi e il loro ruolo.
- Descrivere come progettare una pipeline di elaborazione in batch e analisi per i giochi.
- Descrivere come progettare una pipeline di analisi quasi in tempo reale per i giochi.
- Descrivere le opzioni per integrare pipeline batch e in tempo reale in una soluzione unificata.
- Identificare i modi in cui una pipeline di analisi può essere aumentata o estesa per ricavare ulteriori informazioni dettagliate.
- Identificare le risorse disponibili per esplorare la creazione di una pipeline di analisi autonomamente.
Prerequisiti
Raccomandiamo ai partecipanti a questo corso di avere:
- Conoscenza di base del cloud computing e Amazon Web Services (AWS), equivalente alla certificazione Cloud Pracitioner Essentials
- Conoscenza di base dei servizi di analisi dei dati e AWS Analytics, equivalente a Data Analytics Fundamentals
- Comprensione di base del caso aziendale per l'analisi dei giochi, equivalente a Why Analytics for Games
Tipo di corso
- Questo corso è tenuto attraverso una formazione digitale.
Durata
- 90 minuti
Riepilogo del corso
- Modulo 1: Introduzione
- Panoramica sul corsoÂ
- Pre-test
- Revisione
- Modulo 2: Fasi di una pipeline di analisi
- Pipeline di analisi in AWS
- Acquisizione di dati di gioco
- Archiviazione dei dati di gioco
- Elaborazione e analisi dei dati di gioco
- Consumo di dati di gioco
- Servizi AWS mappati alle fasi della pipeline
- Modulo 3: Elaborazione e analisi in batch
- Analisi in batch e casi d'uso
- Modelli architettonici per analisi in batch
- Acquisizione dei dati del gioco in batch
- Archiviazione dei dati di gioco in batch
- Elaborazione dei dati di gioco
- Analisi dei dati dei giochi in batch
- Consumo di dati di gioco in batch
- Dimostrazione: Creazione di una pipeline di analisi in batchÂ
- Modulo 4: Elaborazione e analisi quasi in tempo reale
- Analisi in tempo reale e casi d'uso
- Modelli architettonici per analisi in streaming
- Acquisizione di dati di gioco quasi in tempo reale
- Archiviazione dei dati di gioco quasi in tempo in tempo reale
- Elaborazione e analisi dei dati di gioco quasi in tempo reale
- Consumo di dati quasi in tempo reale
- Modulo 5: Sintesi globale
- Motivi per l'integrazione delle pipeline
- Come configurare le origini dati
- Esempi di pipeline che utilizzano livelli di batch e velocitÃ
- Modulo 6: Estensione della pipeline
- Inclusione di origini dati aggiuntive
- Abilitazione del monitoraggio Live Ops
- Creazione di architetture basate su eventi
- Automazione dei flussi di lavoro o derivazione di informazioni predittive con il machine learning
- Modulo 7: Conclusioni e fasi successive
- Riepilogo
- Valutazione delle conoscenze
- Risorse per ulteriori informazioni e approfondimenti
