Riot Games
Étude de cas client
Parmi tous les éditeurs de jeux vidéos du monde, Riot Games veut être le plus centré sur ses joueurs. Fondé en 2006 et basé à Los Angeles, le studio Riot Games est surtout connu pour son titre League of Legends, auquel plus de 100 millions de personnes jouent chaque mois.
Cas d’utilisation verticale
Amélioration de l’expérience de jeu via :
• La surveillance des performances du réseau
• La lutte contre le langage inapproprié dans le jeu
Cas d’utilisation technique
• Ingestion de données et ETL
• Streaming
• Machine learning
• Deep learning
Les défis
- Les recommandations de contenu : comment élaborer des modèles de ML capables de fournir des offres personnalisées dans le jeu à plus de 67 millions de joueurs mensuels ?
- La malédiction du lag : la surveillance manuelle des pétaoctets de données du réseau de streaming – qui s'étend à + de 200 000 villes et configurations ISP – est presque impossible, ce qui complique le ciblage proactif des problèmes de réseau qui nuisent aux expériences de jeu.
- Une infrastructure disparate : le déplacement de données entre des systèmes et les outils d’analyse de données disjoints entrave et retarde les équipes.
La solution
Quand il a du choisir une nouvelle solution pour alimenter les informations de jeu, le studio Riot Games a choisi Databricks pour sa capacité à fournir une plateforme Apache SparkTM prête pour la production, qui répondait pleinement à ses besoins en matière de data science et d’ingénierie.
- Une plateforme d'analyse unifiée : les workflows d’analyse entre les équipes pluridisciplinaires sont rationalisés sur une seule plateforme qui permet de lancer des requêtes, de déboguer et d'explorer les données de streaming et de lots, mais aussi de créer et de déployer des modèles de ML.
- Des espaces de travail interactifs : grâce à l'environnement notebook partagé, les data scientists exploitent rapidement les modèles en temps réel et collaborent plus facilement.
- Une gestion simplifiée : il est possible d'automatiser la planification des tâches, la surveillance et la gestion des clusters sans la moindre intervention humaine.
Les résultats
Databricks permet à Riot Games d’améliorer l’expérience de ses joueurs en fournissant des analyses évolutives et rapides :
- Amélioration de l’expérience d’achat in-game : un moteur de recommandations rapide à construire et à monétiser fournit des offres uniques basées sur plus de 500 milliards de points de données. Dorénavant, les joueurs trouvent plus facilement le contenu qu’ils veulent.
- Réduction du lag en cours de jeu : le modèle de ML intégré détecte les problèmes de réseau en temps réel, ce qui permet à Riot Games de prévenir les pannes avant qu'elles n'affectent les joueurs.
- Des analyses de données plus rapides : Increased processing performance of data preparation and exploration, significantly speeding up analysis.
Nous voulions libérer les data scientists de la gestion des clusters. C'est possible grâce à une solution Spark facile à utiliser, gérée dans Databricks. À présent, nos équipes peuvent se concentrer sur l’amélioration de l’expérience de jeu.