हम मोबाइल एप्लिकेशन में आंकड़े एकत्र करते हैं और उनका विश्लेषण करते हैं

हमारे ब्लॉग में, हमने पहले ही खेलों में आंकड़ों पर कई लेख प्रकाशित किए हैं, उनमें हमने मुख्य संकेतक और मैट्रिक्स के बारे में बात की है और विश्लेषकों के लिए कौन से उपकरण बाजार में हैं।
और आज के लेख में हम मोबाइल गेम के लिए सांख्यिकीय जानकारी एकत्र करने और प्रसंस्करण के लिए सीधे तकनीकी उपकरणों के निर्माण के अनुभव को साझा करना चाहते हैं।

बाजार में तैयार उपकरण हैं, जैसे कि, उदाहरण के लिए, फ्लरी या कोंटेगेंट । उनके लिए, मुख्य प्लेटफार्मों के लिए तैयार एसडीके और साथ ही रिपोर्ट / ग्राफ़ / फ़नल, आदि के रूप में डेटा के साथ काम करने के लिए कुछ उपकरण हैं। हालाँकि, इन उपकरणों के कई नुकसान भी हैं।

उदाहरण के लिए, फ्लूर्री में प्रसंस्करण जानकारी में महत्वपूर्ण देरी है और, बदतर, प्रायोगिक रूप से गंभीर डेटा हानि की उपस्थिति स्थापित की है (हमारे अनुमानों के अनुसार, फ्लरी "30 से 60% डेटा से" खो देता है)। लेकिन Kontagent का एक गंभीर दोष इसका उपयोग करने के लिए लाइसेंस की लागत है, क्योंकि यह सभी के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। इसके अलावा, लगभग सभी तैयार समाधान रिपोर्ट के साथ काम करते समय आवश्यक लचीलापन और पारदर्शिता प्रदान नहीं करते हैं।

हड़बड़ाहट + फुहार

प्रयोगों, परीक्षणों, त्रुटियों की एक श्रृंखला के बाद, हमने स्प्लंक के आधार पर अपनी खुद की सांख्यिकी प्रसंस्करण प्रणाली बनाने का फैसला किया - विभिन्न प्रकार की जानकारी के प्रसंस्करण के लिए एक काफी शक्तिशाली उपकरण। स्प्लंक स्वयं सभी प्रकार के रेखांकन, रिपोर्ट, डैशबोर्ड इत्यादि के निर्माण के लिए शानदार अवसर प्रदान करता है। आदि क्या हमारे लिए अनुकूल से अधिक है।

प्रसंस्करण के आँकड़ों के लिए एक उपकरण चुनने के बाद, तार्किक प्रश्न उठता है कि कैसे, वास्तव में, हम खेल से डेटा प्राप्त करेंगे। खेल, जिसके संकेतक हम रुचि रखते थे, पहले से ही प्रकाशित किया गया था और फ्लेरी मॉड्यूल इसमें पहले से ही एकीकृत था (और उस समय हमें अभी तक फ्लरी से डेटा हानि के बारे में पता नहीं था), इसलिए हमने अपने कच्चे डेटा एपीआई का उपयोग करके फ्ल्यूर्री से डेटा पंप करने का निर्णय लिया।

यह रॉ डेटा एपीआई है, वास्तव में, यह एक बहुत ही विवादास्पद उपकरण निकला, जो एक अलग पोस्ट के योग्य है। लेकिन, "दर्द के बावजूद", फिर भी हमने फ्लूर्री से आंकड़े प्राप्त करने और उन्हें स्प्लंक पर अपलोड करने की स्थापना की। उसके बाद, सिस्टम को युद्ध के संचालन में डाल दिया गया: डेटा अनुक्रमित है, विश्लेषकों ने रिपोर्ट बनाई, हर कोई खुश है, दर्शकों ने तालियां, फूल, संगीत, शैंपेन।

खुशी ज्यादा दिनों तक नहीं रही। वस्तुतः संख्याओं के कुछ सामंजस्य तक, जिसकी तुलना हम कम से कम किसी और चीज़ से कर सकते हैं, उपलब्ध आँकड़ों के अलावा, निश्चित रूप से विश्वसनीय हैं - इन-गेम भुगतान से संबंधित डेटा जो हमारे पास स्प्लंक में था और जो मोबाइल पक्ष हमें दिखाता है। किसी को वास्तव में संदेह नहीं था कि डेटा मेल नहीं खाता था (डेटा की प्राप्ति में हमेशा देरी कारक हैं, निर्मित रिपोर्टों में संभावित त्रुटियां, चीटर्स से आंकड़े में संभावित "पृष्ठभूमि"), लेकिन किसी को भी उम्मीद नहीं थी कि अंतर होगा। बस इस तरह: आँकड़ों में डेटा लगभग आधे के रूप में दुकान में (राशि में और भुगतान की संख्या में) दोनों में प्रदर्शित किया गया था। एक विस्तृत विश्लेषण से पता चला है कि रिपोर्ट और नमूनों में कोई त्रुटि नहीं है, स्प्लंक में डेटा की सही व्याख्या की गई है, गेम एप्लिकेशन भी फ्ल्यूर्री एसडीके को सही तरीके से आंकड़े भेजता है, और जहां आवश्यक हो, लेकिन फ्लोरी का कच्चा डेटा कुछ हद तक वास्तव में इससे कम आता है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, डेटा हानि का हमारा अनुमान 30 से 60 प्रतिशत है।

Kontagent

कुछ समय बाद, हमारे पास हमारे फ्लेरी + स्प्लंक बंडल के लाइव काम की तुलना कोंटेगेंट सिस्टम से करने का अवसर था। कॉन्टैजेंट क्षमताओं की एक बहुत व्यापक श्रेणी प्रदान करता है, यह कहा जाता है कि यह लगभग वास्तविक समय में काम करता है, इसमें विपणन साधनों का एक समूह के साथ एकीकरण होता है, और सामान्य तौर पर ऐसे सभी nyashka।
वास्तव में, सब कुछ लगभग सच है, हालांकि, मैं दोहराता हूं, छोटी टीमों को खुश करने के लिए मोबाइल प्लेटफार्मों के लिए लाइसेंस की लागत की संभावना नहीं है: लागत सीधे आपके दर्शकों की मात्रा पर निर्भर करती है और बातचीत एक वर्ष में हजारों डॉलर से शुरू होती है। एक तुलनात्मक विश्लेषण ने फ्लूर्री पक्ष पर डेटा हानि की हमारी परिकल्पना की पुष्टि की। जाहिर है, डेटा की पूर्णता के लिए, Kontagent भी इसकी कीमत टैग के लिए पूछता है।

तो हम अगली दुविधा के साथ सामना कर रहे हैं - Kontagent के लिए कदम या Flurry के साथ रहना? कोंटेगेंट के लिए एक पूर्ण संक्रमण कई बिंदुओं से जटिल था, मुख्य रूप से खेल में परिवर्तन की आवश्यकता से संबंधित था, जिसे हम वास्तव में बचना चाहते थे। उसी समय, फ्लूरी के साथ रहने का मतलब एक जानबूझकर अपूर्ण चित्र प्राप्त करना था, जिसके आधार पर महत्वपूर्ण निर्णय किए गए थे।

अंतिम निर्णय

नतीजतन, "सोलोमन निर्णय" बनाया गया था - स्प्लंक में खेल से अपने स्वयं के डेटा परिवहन के साथ डेटा फॉर्मेट के अधिकतम संरक्षण और गेम कोड में न्यूनतम बदलाव के साथ घबराहट को बदलने के लिए।
सिस्टम की आवश्यकता थी:

• अधिकतम विश्वसनीयता
• अधिकतम लपट / उच्च भार के लिए प्रतिरोध
• ग्राहक से डेटा प्राप्त करने और उन्हें स्प्लंक सूचकांकों में प्राप्त करने के बीच न्यूनतम विलंब समय

इन आवश्यकताओं को सुनिश्चित करने के लिए, निम्नलिखित सिस्टम ऑपरेशन योजना प्रस्तावित की गई थी:

• GET अनुरोध पंक्ति में सर्वर के सभी मापदंडों को पास करें
• इस स्थिति में, वेब सर्वर का एक्सेस .log सर्वर लोड डेटा वेयरहाउस के दृष्टिकोण से सबसे सरल, सबसे विश्वसनीय और सबसे सस्ता हो जाता है, हम nginx का उपयोग करते हैं
• न्यूनतम गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए, अनुरोध के md5 हस्ताक्षर का उपयोग किया जाता है, जो nginx के लिए HTTPSecureLink मॉड्यूल का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है
• स्केलेबिलिटी प्रदान करने के लिए, सामने के छोर पर एक बैलेंसर लगाया जाता है, जो "रिवाल्वर" के साथ नोड लॉगर्स के क्लस्टर पर "तितर बितर" कर सकता है।
• देरी को कम करने के लिए, access.log को एक घंटे में एक बार घुमाया जाता है और सबसे "ताज़ा" घुमाया गया लॉग स्प्लंक को प्रेषित किया जाता है, जो सूचकांकों में एक घंटे का अंतराल प्रदान करता है।
• स्प्लंक होस्ट आवृत्ति पर डेटा स्थानांतरित करने के लिए, प्रत्येक लकड़हारा नोड पर, स्पंक यूनिवर्सल फॉरवर्डर स्थापित किया गया है - स्प्लंक से एक "देशी" परिवहन, जो केवल डेटा ट्रांसफर में लगे हुए है, अर्थात्। एक नोड पर न्यूनतम अतिरिक्त भार देता है
• नोड-लॉगर्स के एक क्लस्टर पर वितरित एक उपयोगकर्ता से डेटा की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए, प्रत्येक अनुरोध में उपयोगकर्ता डिवाइस के समय से लिया गया एक अद्वितीय उपयोगकर्ता पहचानकर्ता और टाइमस्टैम्प होता है

नतीजतन, हमें स्प्लंक में सांख्यिकीय डेटा एकत्र करने और परिवहन के लिए एक स्थिर, हल्का, स्केलेबल सिस्टम मिला। समानांतर में, ग्राहक एसडीके को आईओएस और एंड्रॉइड के लिए लागू किया गया था, जिसने एकीकरण में आसानी के लिए, फ्लूरुर एसडीके द्वारा प्रदान किए गए एपीआई को दोहराया। यानी नए एसडीके में संक्रमण के परीक्षण के समय में आधे घंटे का प्रोग्रामर समय लगा।

एक तुलनात्मक विश्लेषण से पता चला है कि इस तरह से प्राप्त आंकड़ों की मात्रा कोंटेगेंट द्वारा एकत्र की गई समान है, और अगर हम अलग से इन-गेम भुगतान के बारे में बात करते हैं, तो मोबाइल स्टोर में जानकारी भी प्रासंगिक है। फ्लॉन्ट से विकसित होने, बनाए रखने और पलायन करने की लागत कई बार कम हो गई, अगर कांटोंगेंट के संक्रमण की तुलना में, परिमाण के कई आदेश कम नहीं हैं।