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.
Event types
Sustained throughput
Automated data tests
Why it mattered
Operating need
The studio needed owned telemetry across titles instead of vendor dashboards with no raw data path.
What changed
A Unity SDK, Go ingestion service, Kafka streams, S3 medallion data lake, and dbt models gave each title the same reporting spine.
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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