Gaming-Plattform-Infrastruktur
Multi-Tenant Event-Streaming-Plattform verarbeitet 10M+ Events/Tag mit null Datenverlust über 15+ Microservices
15+ Microservices
438 Event-Typen
Das Problem
Veraltete Analytik-Silos, keine zentralisierte Telemetrie, keine Multi-Tenant-Plattform zur Skalierung über Titel hinweg
Veraltete Analytik-Silos, keine zentralisierte Telemetrie, keine Multi-Tenant-Plattform zur Skalierung über Titel hinweg. Ein Mobile-Gaming-Studio mit mehreren aktiven Titeln war auf fragmentierte Drittanbieter-Analytikplattformen angewiesen, die keinen Rohdatenzugriff, keine benutzerdefinierte Instrumentierung und keinen Weg zu zentralisierter Produktintelligenz boten. Jeder Titel betrieb seinen eigenen Analytik-Stack. Spielerverhaltendaten waren in Anbieter-Dashboards gefangen ohne Exportmöglichkeit. Das Studio benötigte eine Plattform, die Telemetrie von jedem Titel über eine einzige Architektur aufnehmen, transformieren und bereitstellen konnte.
Wir haben eine Multi-Tenant Event-Streaming-Plattform auf AWS gebaut. Ein benutzerdefiniertes Unity SDK bündelt und sendet Spielereignisse an einen Go-Telemetriedienst auf EKS mit Graviton4-Prozessoren. Events werden gegen eine Schema-Registry validiert, per JWT authentifiziert und in Kafka-Topics, eines pro Titel, zur nachgelagerten Verarbeitung veröffentlicht.
Amazon MSK Kafka speist 12 Firehose-Lieferströme, die Rohereignisse in einen S3-Data-Lake mit Medallion-Architektur ablegen. Eine dbt-Pipeline, die stündlich auf ECS Fargate läuft, transformiert rohe Bronze-Events über eine Silber-Bereinigungsschicht in Gold-KPI-Modelle, Retentionskohorten, tägliche aktive Nutzer, Umsatzsegmentierung und Wirtschaftsgleichgewichtsmetriken. 30 dbt-Modelle mit 136 automatisierten Datentests gewährleisten null Abweichung zwischen Rohtelemetrie und Executive-Dashboards.
Die Plattform wurde bei 1.700 anhaltenden Events pro Sekunde mit null Datenverlust belastungsgetestet, validiert gegen eine bekannte Event-Anzahl. Rate Limiting, verteiltes Tracing via OpenTelemetry und 112 CloudWatch-Alarme bieten produktionsreife Observability vom Client bis zum Dashboard.
Instrumentierte Event-Typen
Anhaltender Event-Durchsatz
Automatisierte Datentests
Warum es zählte
Operativer Bedarf
Das Studio brauchte eigene Telemetrie über alle Titel hinweg statt Anbieter-Dashboards ohne Zugang zu Rohdaten.
Was sich änderte
Ein Unity-SDK, ein Go-Ingestion-Service, Kafka-Streams, ein Medallion-Data-Lake auf S3 und dbt-Modelle gaben jedem Titel dasselbe Reporting-Rückgrat.
Kontext
Ein Mobile-Gaming-Studio mit mehreren aktiven Titeln war auf fragmentierte Drittanbieter-Analytik (Unity, Firebase) angewiesen, ohne Rohdatenzugriff, ohne zentralisierte Telemetrie und ohne Weg zu Multi-Titel-Produktintelligenz.
Einschränkung
Jeder Titel betrieb seinen eigenen Analytik-Silo. Spielerverhaltendaten waren in Anbieter-Dashboards gefangen. Benutzerdefinierte Instrumentierung und titelübergreifende Analyse waren ohne einheitliche Plattform unmöglich.
Maßnahme
Multi-Tenant Event-Streaming-Plattform gebaut: Unity SDK → Go/EKS-Telemetriedienst → Kafka → S3 Medallion-Data-Lake → dbt-Transformationen → Metabase-Dashboards. 15+ Microservices, 438 Event-Typen, 136 automatisierte Datentests.
Ergebnis
Plattform mit echten Spielerdaten bei 1.700 Events/Sek. anhaltend erprobt, null Datenverlust. 30 dbt-Modelle treiben Retentions-, Umsatz- und Wirtschafts-Dashboards.
Architektur
Vom Spielclient zum Executive-Dashboard in einer einzigen Streaming-Architektur
Event-Ingestion
Stream-Verarbeitung
Daten-Transformation
Analytik & Observability
Technologie-Stack
Backend
Go 1.24+ (EKS, Graviton4/ARM64)
Streaming
Amazon MSK Kafka (27 Topics)
Data Lake
S3 Medallion (Bronze / Silber / Gold)
Transformation
dbt + Amazon Athena (30 Modelle)
Compute
EKS + ECS Fargate + Firehose
Observability
OpenTelemetry + X-Ray + Prometheus
Ergebnisse
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