簡介：?基于阿里云對象存儲OSS構建的數據湖解決方案，可以全面滿足數據的存儲、離線分析、交互查詢等各種業務訴求，幫助企業釋放數據的價值

1、行業綜述

游戲市場需求旺盛，行業景氣度持續提升
2020年突如其來的疫情，使全國上下在2—3月處于全面抗疫，嚴防死守的狀態，各行各業都受到了沖擊，對國民經濟造成了不小的影響。雖然此次疫情對于各行各業產生的影響頗深，但是對于“宅經濟”來說，確實一針興奮劑。
據統計，2020年第一季度，國內游戲市場穩中有升，實際營銷收入732.03億元。一季度中國自主研發游戲海外市場營銷收入37.81億美元，環比增長31.19%，同比增長40.56%，繼續保持較高增速。
相比往年，今年在8月份剛結束的ChinaJoy，會發現一個高頻詞浮現，那就是“云游戲”。根據今年早些時候發布的《2020年云游戲產業調查報告》，今年中國云游戲的市場規模將超過10億元，未來兩年每年增長率超過100%，接下來的3到5年將是中國云游戲的快速成長期。

2、行業發展方向

換皮游戲時代已經終結，大數據驅動智能化精準運營
隨著國內游戲行業的迅速發展，游戲畫面更加精良，游戲引擎也愈加真實，玩家對于游戲內容品質要求越來越高，且游戲廠商眾多，游戲迭代速度加快，玩家留存率大大降低。流量稱王的時代終結，單純靠流量導流的方式獲取客戶的行為收益極低。因此“換皮游戲”逐漸被這個時代所拋棄，游戲廠商要想在行業立足，在提供畫面更優質、內容更豐富、游戲性更強的游戲同時，還需要依靠大數據分析，解決玩家個性化的需求以及進行更加精準的營銷。
在解決完畫面、內容以及游戲性等“硬件要求”后，越來越多的企業已經開始意識到需要把游戲數據進行更加精細化的運營分析，根據用戶的活躍數據、充值數據、偏好數據等為用戶推送不同的活動以及玩法。同時還會根據用戶的戰績數據、游玩時長等為不同的用戶提供不同的匹配邏輯與關卡難度。
相信大家在游玩MOBA類游戲時會發現，一般在連勝后，就會遭遇連敗，輸到自己懷疑人生。但是連敗后又往往會迎接一波連勝，如此循環，最后將勝率穩定在50%上下。可能這一把匹配到的隊友超強，“全場帶飛”，下一把的隊友就可能是個“萌新小可愛”，蹦蹦跳跳地進入敵方防御塔范圍送人頭。
這其實就是運用大數據驅動的一種方式，通過綜合分析游戲玩家每把游戲表現來為玩家匹配不同的隊友，最終讓大部分玩家的勝率保持在50%上下，避免玩家因為連勝或者連敗對該款游戲失去興趣，大大增強了玩家的整體游戲體驗，增強玩家的留存率，刺激更多的玩家為提升自己的實力進行消費。

面臨的痛點

大數據驅動下數據存儲成難題，資源浪費成難題
雖然在大數據的驅動下，可以精確地對相關用戶進行營銷，但是在大數據系統構建的時候，很多企業又遇到各種各樣的技術挑戰。比如，一份數據存儲在在生產存儲上，需要通過RAID或者多副本的方式進行冗余存儲。這個時候我們要做大數據分析，需要把這些數據進行抽取、ETL處理，來復制到像Hadoop、HDFS存儲上。但是通常情況下HDFS需要做三副本，因此一份數據通常需要拷貝5，6份以上，占用了大量的存儲空間。
隨著后期數據量的不斷增長，擴容也逐漸成為了一個頭疼的問題，像Hadoop原生的這種計算、存儲融合的架構，如果需要進行擴容，就必須購買原來同規格服務器，極易造成計算、存儲資源的浪費。更讓人頭疼的是，多個業務系統的數據往往是孤立的豎井狀的，各個數據處理、分析系統不兼容，不能用一套大數據平臺進行統一的數據存儲、分析，管理復雜度極高。

數據湖解決方案

**阿里云數據湖解決方案，助力企業真正釋放數據價值
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基于阿里云對象存儲OSS構建的數據湖解決方案，可以全面滿足數據的存儲、離線分析、交互查詢等各種業務訴求，幫助解決上面提到的這些難題。
首先，數據湖解決方案可為用戶存儲的數據提供高達12個9的可靠性，讓數據安全存放，保障用戶數據不丟不壞。

其次，阿里云的數據湖解決方案，也是一套十分智能的解決方案。其中對象存儲OSS，可以對接個多業務系統，存儲來自不同業務系統的多種數據源，如些系統的原始數據、游戲日志數據等。等數據匯聚到數據湖之后，它的上層系統可以兼容多種計算引擎，如開源大數據引擎像Hadoop，Spark，阿里云EMR、DLA等，幫助用戶便捷地實現數據處理和分析，不需要再重復拷貝多份。同時采用 Jindofs提供緩存加速方案，還可以獲得比使用HDFS更好的體驗。

同時DLA所提供的雙引擎，SQL(兼容Presto)和Spark為用戶提供了在計算引擎層面job級別的彈性能力，只需要為每一個job消耗的計算資源付費，而無需搭建集群，Serverless化的計算能力，讓用戶可以使用SQL&Spark賦能業務，結合OSS的彈性能力，真正意義做到按量付費，降本增效。

這樣一套整體的數據存儲、處理分析解決方案，能很大程度地減少系統兼容性問題，管理維護也更加簡單，幫助IT人員從復雜且繁瑣的運維中解放出來，更加專注在產品創新和業務模式的運營上。

最佳案例實踐

客戶介紹
國內頂級游戲公司，出海手游TOP10，涉及的游戲類型包括休閑類游戲、卡牌類游戲、回合類游戲等。

業務痛點：

出海經歷了最初的跑馬圈地階段，中國廠商對出海重視程度來到了更高級別。 游戲比拼的聚焦在精細化運營上面，精細化運營作為出海的必備技能如何提升運營效率，如何實時渠道和流量分析，ROI分析，如何智能化提升玩家活躍度，用戶行為分析提高游戲體驗。常常會碰到下面這些問題：

1.需要處理海量并且日益增長的日志數據。
2.需要提供彈性能力，達到最優的財務平衡。
3.數據分析師熟悉SQL，常常會有大數據量的多表join。
4.需要提供全面的游戲運營指標分析功能。
5.需要有效分析渠道效果，使每分錢都花在刀刃上。
6.對付費用戶追蹤分析，從而更好的反映付費用戶在整7.個生命周期的關鍵行為和價值。
8.分析玩家游戲行為，購買道具改進產品體驗，提高游戲收益

解決方案：
1、利用DLA的彈性計算能力，配合OSS的近乎無限的彈性存儲能力，構建彈性數據湖方案，打造最優性價比。
2、對數據做分層處理，歷史日志數據通過SLS投遞到OSS，實時日志存入AnalyticDB。
3、利用DLA對數據做匯聚和ETL處理，并將統計結果放在AnalyticDB上存儲。

業務價值：
1、玩家鏈路實時監控，提高游戲體驗，達到千萬DAU
2、用戶精細化實時運營，T+1->實時，客戶留存率提升30%
3、實時渠道統計，節省約200萬/月廣告成本

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原文鏈接
本文為阿里云原創內容，未經允許不得轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里云数据湖解决方案全面满足数据需求，帮助企业释放数据价值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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