行業趨勢—遊戲行業市場營銷往精細化發展
2020年初突發的疫情防控導緻遊戲行業的使用者數量大幅增長，個别産品的伺服器更是被玩家擠爆，對應二級市場上遊戲公司股價也開始一路走高。
然而回望兩年前，受政策影響整個遊戲行業受到重挫，2018年遊戲娛樂闆塊全年整體下跌36.66%，遊戲行業幾乎一整年都在饑寒交迫中掙紮。直到2018年12月，遊戲版号恢複審批，遊戲行業才開始逐漸複蘇。再加上5G的推出，有望解決雲遊戲及AR/VR的技術瓶頸，遊戲行業的發展迎來春天的趨勢已經勢不可擋。
而此次的疫情防控，對于遊戲行業的發展，就好比發令槍已響。整個行業經曆了整體下跌，再逐漸複蘇的過程，不少遊戲公司都面臨着推廣成本高、獲客難、流量成本高等問題，然而發令槍一響，有些遊戲公司已經提前布局，提前進入了快車道。遊戲使用者越來越成熟，對于遊戲品質的要求也越來越高。遊戲領域的競争愈演愈烈，遊戲好玩的同時也需要做好市場營運才能獲得更好的業績。随着流量成本不斷升高，遊戲行業的市場營銷開始往精細化發展。
企業A是一家獨特且創新的遊戲公司，目前在全球已有超過1億的手機遊戲使用者。代表作手遊曾成為一款國民級手遊，同時在全球大獲成功。近些年來，企業A繼續深耕研發有足夠創新度和遊戲性的手機遊戲，緻力于發展遊戲發行業務，為全球的玩家帶來更具可玩性的遊戲，為各大研發商提供向全世界釋出遊戲的優質平台，在中國手遊發行商中位列前茅。
迅猛增長的資料量和分析需求對自建系統的擴充性、易用性、實時性都帶來了挑戰
遊戲領域的競争非常激烈，業務上要求遊戲營運平台能夠做到精細化營運，效果實時回報，搶先一步預測。企業A的廣告大資料分析部門為了解決實時分析問題，以Hadoop體系為生态核心來建構搭建了自己的大資料體系。但是随着資料量的迅猛增長以及業務對于資料分析的要求的提高，這套大資料分析系統的問題逐漸暴露出來：
- 擴充性問題
資料量增長曲線高，IDC擴容難度大。
- 易用性問題
自行維護的Hadoop+Hive+Presto體系，學習與維護成本過高。
- 實時性問題
業務越來越高的實時性要求，Presto作為直接查詢的實時計算引擎，性能不達預期，資料分析的實時性不夠，即便是預計算處理後放在高性能資料庫裡再輸出也捉襟見肘。
- 成本效益問題
為了確定性能與穩定，自建叢集随着IDC規模的擴大，企業成本會大幅上升。
如何低成本的應對業務量增長帶來的各類挑戰
針對上述業務挑戰和架構遇到的痛點，企業A大資料團隊開始嘗試針對架構和産品選型進行考察，先後嘗試了多款開源分布式分析引擎以及大資料産品，但是在實時性，關聯性查詢等方面的業務要求無法滿足。最終企業A大資料團隊嘗試POC使用了阿裡雲的AnalyticDB for MySQL産品。分析型資料庫AnalyticDB是阿裡巴巴自主研發的海量資料實時高并發線上分析雲計算服務，可以在毫秒級針對千億級資料進行即時的多元分析透視和業務探索。在感受到 ADB的快、靈活、易用、規模擴充和高并發的優點特性後，企業A的大資料團隊和阿裡雲資料庫團隊一起成功地打造了圍繞阿裡雲AnalyticDB為核心的新一代遊戲廣告實時營運分析平台。
圖1 基于Hadoop的大資料架構示意圖
圖２ 基于AnalyticDB（ADB）的資料分析架構示意圖
整個方案是将歸因後的資料經過logstash後存入AnalyticDB存儲密集型，再預處理後放入AnalyticDB計算密集型，供前端分析使用，用來替代原來的Hadoop+Hive+Presto體系。基于阿裡雲AnalyticDB的新實平台有很多優勢：
- 查詢速度快
比OLTP快10倍以上，比presto也能快數倍，QPS數百到上萬。
- 彈性伸縮
節點和配置都可以随時升降，随着資料增長靈活更新。
- 易用
Pesto遷移過來，幾乎沒有任何改動成本，MySQL遷移大部分語句相容。
- 海量規模
動态線性擴容至數千節點，可支撐海量級别資料及分析。
客戶價值：10倍性能提升，75%成本節約
企業A通過采用“POLARDB + ADB大存儲+ ADB高性能”産品組合打造出新一代遊戲買量市場實時資料營運分析平台，雲原生資料處理、分析閉環，實作了高效的遊戲資料營運。
分析資料的實時性提升幫助使用者更好地挖掘資料蘊含的價值，通過對資料的分析更好地指導業務開展。在建構好新一代平台後，分析性能産生了5-10倍的性能提升，極大的提升了業務體驗，促進了買量市場的投放效率轉化；
基于玩家行為日志表日益增長，日增長過億資料量，通過ADB存儲密集型執行個體進行存儲和分析，有效地降低的客戶的總體使用成本，總成本下降高達75%；
5-10倍的性能提升、300%成本節約、超高成本效益助力新一代遊戲發行實時資料營運邁上新台階。