> For the complete documentation index, see [llms.txt](/llms.txt)

# 분석

GS2 를 이용한 게임의 데이터 분석 방법에 대해




Game as a Service 를 실현하기 위해서는 데이터 분석이 중요합니다.
"도대체 얼마나 많은 플레이어가 매일 플레이해 주고 있는가", "플레이어는 게임의 어디에서 막히고 있는가", "게임 내 리소스 공급량은 적절한가"
데이터는 많으면 많을수록, 다음에 플레이어를 기쁘게 하기 위해 어떤 조치를 취하는 것이 효과적인지 판단하는 정확도가 높아집니다.

GS2 가 게임 특화 Backend as a Service 의 다수 접근 방식과 다르게, 사용자 데이터를 단순한 바이너리 스토리지에 보관하는 것이 아니라,
수고스러운 기능별 마이크로서비스를 준비하여, 마이크로서비스별로 데이터를 보관하고 있는 이유 중 하나는 데이터 분석을 위해서입니다.

게임 개발자는 GS2-Quest 를 사용해 게임 진행 관리를 하는 것만으로, GS2 가 데이터 분석을 실행하여
관리 콘솔을 통해 퀘스트의 도전 횟수나 클리어율을 분석해서 제공합니다.

![metrics_namespace.png](metrics_namespace.png)

![metrics_quest.png](metrics_quest.png)

GS2 의 접속 로그는 실시간으로 원하시는 [Google BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) 또는 [Amazon Kinesis Data Firehose](https://aws.amazon.com/kinesis/data-firehose/) 로 전달할 수 있습니다.
전달된 접속 로그를 분석함으로써 원하는 데이터 분석이 가능합니다.

또한, GS2 는 Google BigQuery 에 축적된 데이터를 시각화하는 오픈소스 [GS2-Insight](https://github.com/gs2io/gs2-insight) 를 제공하고 있습니다.
이 오픈소스를 이용하면 관리 콘솔에서 확인하는 메트릭보다 상세한 메트릭을 확인하고, 플레이어의 행동을 타임라인으로 시각화할 수 있습니다.

![metrics.png](metrics.png)

![timeline.png](timeline.png)