Academic Journal
Оптимизация потоковой обработки игровых метрик с использованием Apache Flink и Kafka: опыт разработки масштабируемых решений
| Title: | Оптимизация потоковой обработки игровых метрик с использованием Apache Flink и Kafka: опыт разработки масштабируемых решений |
|---|---|
| Publisher Information: | APNI, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | Apache Kafka, игровая индустрия, масштабируемость, анализ данных в реальном времени, Apache Flink, надежность, игровые метрики, низкая задержка, потоковая обработка данных |
| Description: | В данной статье рассматривается оптимизация потоковой обработки игровых метрик с использованием технологий Apache Flink и Kafka, что позволяет создавать масштабируемые решения для игровой индустрии. Описаны архитектурные особенности системы, ключевые проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при работе с большими объемами данных, и подходы к их решению. Представлен опыт реализации системы, приведены результаты тестирования производительности и сравнительный анализ Flink и Kafka с альтернативными решениями. Предложены практические рекомендации по настройке и эксплуатации систем потоковой обработки игровых данных, что способствует повышению надежности и снижению задержки обработки. Данное исследование подчеркивает значимость масштабируемых потоковых архитектур для обработки данных в режиме реального времени и их преимущества для улучшения пользовательского опыта в онлайн-играх. This article discusses the optimization of streaming processing of game metrics using Apache Flink and Kafka technologies, which allows you to create scalable solutions for the gaming industry. The architectural features of the system, the key problems faced by developers when working with large amounts of data, and approaches to solving them are described. The experience of implementing the system is presented, the results of performance testing and a comparative analysis of Flink and Kafka with alternative solutions are presented. Practical recommendations on setting up and operating game data streaming systems are proposed, which helps to increase reliability and reduce processing latency. This study highlights the importance of scalable streaming architectures for real-time data processing and their benefits for improving the user experience in online games. |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.14053078 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........2f8b0197885ef251a27176731dba4cb5 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.5281/zenodo.14053078 |
|---|