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服务器防ddos_ddos谨防工具免费_快速解决

小墨安全管家 2021-06-09 06:16 网站防护 89 ℃
DDoS防御

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与娱乐行业的其他公司类似,游戏公司通常从三个方面推动收入:应用内购买、广告和订阅。这些来源的几个例子包括为每个游戏创建不同的应用内购买选项,以及从多个广告中创建不同的广告单元网络。而从业务角度来看,这种收入流的多样性大概是有利的,从技术角度来看,它带来了很多挑战。非常是,每次应用内购买失败,广告显示不正确,或者用户没有转换成付费客户,收入就会增加迷路了。经验丰富游戏开辟者从操作系统、用户群体、多个设备、促销策略等方面了解每一款游戏的复杂罗列,以及更多。每个人其中一种罗列方式不仅带来独特的技术挑战,而且必须不断地加以监测,以防止货币化失败。在过去,很多公司都尝试过传统的监控和警报想法,但上述固有的复杂性往往使这种想法不可行。这些仪表板和手动阈值将错过异常,因为它太细,或者系统将生成太多错误积极的。比如我们将在本指南中讨论,基于自主人工智能的主动监控是应对复杂游戏的解决方案分析。啥自主监控算是货币化?如前所述,主动监控游戏公司的收入流通常需要跟踪数千个指标和数十亿个事件白天。自主经过监控,您不仅能够观看每个单独的指标,还能够经过使用称为"无监督"的机器学习分支自动学习每个指标的正常行为学习。如我们的无监督异常指南所述检测:无监督机器学习算法,可是,学习啥是正常,接着应用一具统计测试来确定一具特定的数据点是否是一具异常。基于这种异常检测技术的系统可以检测任何类型的异常,包括从未见过的异常往常。在换言之,无监督学习可用于监控100%的数据,识别导致收入损失的异常事情,并实时提醒相关团队。请记住,这些警报都不是基于阈值的,而是依照所学的正常行为不断变化模式。类似,每个异常都与阻碍收入流或用户体验的事件的全然缘由分析配对。这使技术团队可以确定导致事故的缘由,并在最快的时刻内-分辨率。英寸在游戏环境下,Anodot的自主监控解决方案已被证明能够减少高达70%的与游戏工作室(如King、Gamesys、Outfit7、Moonactive和更多。到如此做,基于人工智能的解决方案监控三个核心货币化渠道,其中:应用内购买我们基本讨论了啥是自主货币化监控,让我们看看几个真实世界示例。使用案例:本段游戏自动监控,我们将回忆游戏自主监控的两个用例:应用内购买和投放广告印象。监控应用内购买渠道一具特定的游戏工作室开始使用自主监控来实现应用内购买的货币化。以下是他们e经验:在在过去的6个月里,有57个异常事情依照购买失败的峰值实时触发警报这些购买失败是由各种技术错误、版本更新、支付网关咨询题等导致的,防DDoSCC防御,使用基于人工智能的相关分析,团队可以在数小时内解决咨询题,防DDoS,而不是几天。我恐怕,由于解决咨询题的时刻更快,他们在过去6个月内节约了80万美元。下面,您能够看到三个由不同游戏、平台和版本衡量的购买失败率指标。蓝色阴影区域表示每个度量的正常范围,同时此正常行为的每个异常都以橙色突出显示。正如你所看到的,随着时刻的推移,正常范围的变化,采购失败指标也会经过anodeot的算法自动转移。在同一阶段,共有64个与购买失败相关的警报,这意味着检测率为92%。广告投放的实时警报显示,另一具自主监控游戏的例子来自一具拥有超过5亿月活跃用户(MAU)的游戏工作室。在这种事情下,该公司希翼在他们的游戏中监控广告效果演示,这固然与公司。那个地点是他们实施自主治理的经验中的一些亮点监控:在在过去的6个月里,有18个警报被触发,表明各种游戏、平台和广告网络18个警报中的17个被确以为对收入有重大阻碍的事件,所以检测率为94.4%。依照近实时检测和解决这17个事件,DDoS防御,公司恐怕他们节约了15.3万美元。如下图所示,蓝色阴影区域代表正常的广告印象范围。在那个地点你能够看到,除了一具广告提供商(Facebook)外,多个游戏和平台的广告数量都有所下落。这些异常不仅实时发出警报,而且还与单个警报相关,从而加快修复时刻并幸免警报风暴总结:自主货币化监控我们基本讨论过,监控游戏公司的各种收入流是很复杂的同意。而有经验的开辟者了解他们每一具游戏的罗列复杂性,实时监控他们仍然呈现出独特的一面挑战。一些公司过去曾尝试使用手动阈值,但这两种想法都不够粒度或将基于误报触发,给技术团队留下警报风暴。相反基于人工智能的自主货币化监控是唯一可以观看到每一具度量、学习其正常行为并实时识别异常的解决方案。捕捉和解决这些异常现象不仅能够大大提高用户体验,而且最后来有助于公司提高利润。


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