香港绿洲游戏网络科技有限公司成立于2011年11月，是中国最大的网络游戏海外发行商之一，产品遍布全球130多个国家及地区，覆盖用户超过2亿人。公司总部位于北京，并在土耳其，巴西等地设有分部。

行业

游戏

案例背景及挑战

      绿洲游戏数据的构成分为四个层面：第一层是论坛媒体的数据，这是游戏外的数据；第二层是运营数据；第三层是玩家的行为数据，玩家登陆了、聊天了、释放技能了等等，这些都会以日志的形式记录下来，这个数据量是非常恐怖的。第四层是业务常规数据。这些数据在管理上、收集上、处理上无一不是痛点。

下图展示了以BigQuery成为分析的单一数据源，定期接收来自各种来源的数据。在 Looker 中，将 Looker Blocks 与自定义第一方 LookML 模型结合，以分析不同用户的数据

架构如下图：

方案架构描述

      在数据收集方面，BigQuery 提供了一个高度可扩展、经济高效的选项，使我们能够实时捕获和分析数据，包括游戏运行时错误日志，玩家行为，游戏外有关话题等数据。使用Memorystore for Redis 代管式实例，可以轻松实现分数排序列表的管理维护，同时提供元素的唯一性。玩家个人资料是另一条可能经常访问的信息。利用 Redis 哈希可以快速轻松地存储和访问个人资料数据。使用Google Cloud Looker实现数据可视化，利用该平台构建直播信息中心，极大程度的降低数据分析难度，更加直观的呈现目标跟踪。更好的确认错误日志优先级，为了优先处理、解决和最大限度减少客户中断，技术项目经理、产品经理和开发者需要衡量问题在其应用中的影响，这样对于数据的管理，就节省了不少的人力和成本。

使用产品

• CLoud BigQuery
• Looker
• Cloud SQL
• CLoud Memorystore

方案特点

      在数据收集方面，Bigquery可以整合多方面的数据，包括游戏运行时错误日志，玩家行为，游戏外有关话题等数据。Looker 可实时与批量的对数据进行监控与分析，极大程度的降低数据分析难度。更加直观的呈现目标跟踪。更好的确认错误优先级，为了优先处理、解决和最大限度减少客户中断，技术项目经理、产品经理和开发者需要衡量问题在其应用中的影响。有助于解决此使用场景的指标包括高价值客户遇到的崩溃问题以及聊天支持过程中引发的问题。

客户收益

       对数据收集方面，客户使用BigQuery进行跨数据源分析管理，在几秒钟内运行处理 TB 级数据的查询。在数据可视化方面，客户可以借助Looker实现数据的可视化，直观的呈现各种数据的分析结果，让客户对数据的情况了如指掌，管理起来更加轻松。这样客户就可以随时掌握游戏用户的最新需求是什么，从而快速调整他们的产品和营运策略，通过明智的业务决策和不断改善玩家游戏体验的策略，让用户流失率降低达 5%，用户的生命周期价值产出也间接的提高了”绿洲游戏“的产品部门的营收。