Transforma datos crudos en insights accionables para la optimización continua de juegos móviles.
Dashboards interactivos para monitoreo continuo de rendimiento.
Monitoreo de consumo de RAM durante una sesión de 10 minutos de gameplay.
Análisis de comandos de renderización por categoría de assets.
| Métrica | Valor Ideal | Valor Actual | Estado |
|---|---|---|---|
| FPS Promedio | ≥ 60 | 58 | Bueno |
| Uso de Memoria | ≤ 350 MB | 310 MB | Excelente |
| Draw Calls | ≤ 1000 | 1070 | Atención |
| Tiempo de Carga | ≤ 3s | 2.4s | Excelente |
Cómo leer y aplicar insights de dashboards analíticos.
Las caídas de FPS generalmente indican cuellos de botella en renderización, procesamiento de física o exceso de draw calls. Utiliza profilers para identificar el frame específico donde ocurre la caída. Verifica si hay picos relacionados con carga de assets, garbage collection o cálculos complejos en la CPU.
Los candlesticks son gráficos financieros adaptados para análisis de juegos. Cada "vela" representa un intervalo de tiempo mostrando FPS mínimo, máximo, apertura y cierre. Velas verdes indican mejora de rendimiento, rojas indican degradación. Los patrones de candlesticks revelan tendencias y anomalías.
Reduce draw calls mediante batching estático/dinámico, atlas de texturas, reducción de materiales únicos y uso de GPU Instancing. En Unity, activa SRP Batcher. En Unreal, utiliza Nanite y Lumen. Combina mallas similares y evita objetos con materiales diferentes.
El análisis en tiempo real es ideal para depuración durante el desarrollo, identificando problemas al instante. El análisis postprocesado ofrece una visión agregada de sesiones completas, útil para identificar patrones a largo plazo, tendencias de rendimiento y comparación entre builds. Combina ambos para resultados optimizados.
Tecnologías modernas para monitoreo y predicción de rendimiento.
Herramienta nativa de Unity para análisis detallado de CPU, GPU, memoria y renderización. Ofrece línea de tiempo visual y jerarquía de llamadas.
Sistema de telemetría de Unreal Engine con visualizaciones avanzadas, análisis de trazas y profiling de bajo overhead.
Herramienta de Android Studio para análisis en dispositivos reales, incluyendo CPU, memoria, red y consumo de energía.
Suite de análisis de Apple para profiling en iOS, con herramientas especializadas en Metal, GPU y optimización de batería.
Plataforma de analytics para juegos con dashboards personalizables, análisis de sesiones y métricas de retención.
Modelos de machine learning para predecir rendimiento en dispositivos diversos basado en historial de pruebas y métricas.