基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法及系统技术方案

一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法及系统，使用边缘服务器为玩家渲染游戏，云端只需负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器。考虑到各区域游戏的负载不同，提出区域划分算法来确定集群的部署位置，使负载均衡。考虑到各游戏自身要求不同，提出集群选择算法为玩家选择集群，使所选的集群即满足游戏要求且不浪费资源。考虑到玩家之间大量的交互，提出服务器分配算法把好友关系的玩家分配到同一台服务器上，进一步减少由于交互所产生的延迟。考虑到游戏动态的周期性变化，提出服务器动态部署策略来动态开启服务器，进一步提高服务器的可靠性并节约成本。本技术方案能够减少响应延迟、节约带宽消耗和提高用户覆盖率。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法及系统
本技术方案属于计算机
，具体是一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法及系统。
技术介绍
云游戏是一种蓬勃发展的游戏模式，改变了传统游戏的集中式客户机和服务器的基础设施；它将玩家从高端的硬件配置和繁琐的游戏安装的中解放出来，玩家只需一台可以上网的电脑即可，而无需3D游戏所需的高端显卡、大存储内存、高配置CPU以获得好的游戏体验。在云游戏中，游戏存储和运行在远程服务器上，并实时将渲染好的游戏画面通过网络传输给玩家，因此玩家的客户端只需要基本的视频解压能力[1]。游戏运营商可以根据系统需求购买服务(云资源)从而节省成本；此外，游戏运营商不必开发同一游戏的多个版本，以满足不同的操作系统，也不必在防软件盗版上花钱。云游戏在快速发展的同时也面临严峻的挑战。第一，玩家能够接受的响应延迟是100毫秒(其中客户端播放延迟和云端处理延迟共20毫秒，网络传输延迟80毫秒)。若将渲染模块卸载到远程主机上运行，由于增加了在云端与终端之间距离，较长的传输延迟会产生。第二，相比较而言，云游戏要求高速网络带宽(OnL本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法，其特征是将服务器安置在边缘，靠近终端，构成边缘服务器集群；使用边缘服务器来负责渲染游戏视频并传输给这些边缘服务器附近的终端；本方法的步骤包括：/n1)在部署边缘服务器之前，云端服务中心需要执行集群区域划分算法来确定边缘服务器集群的位置和服务器范围，该算法根据每个云游戏集群区域的负载划分云游戏集群区域；/n2)在集群区域划分好之后，当一个新玩家请求加入游戏时，云端服务中心执行集群选择算法根据玩家游戏的延迟要求和资源要求来为该玩家选择最适当的边缘服务器集群，让玩家加入；/n3)在集群选好之后，再根据该集群中玩家的社交网络关系来进行选择边缘服务器加入；/...

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强方法，其特征是将服务器安置在边缘，靠近终端，构成边缘服务器集群；使用边缘服务器来负责渲染游戏视频并传输给这些边缘服务器附近的终端；本方法的步骤包括：
1)在部署边缘服务器之前，云端服务中心需要执行集群区域划分算法来确定边缘服务器集群的位置和服务器范围，该算法根据每个云游戏集群区域的负载划分云游戏集群区域；
2)在集群区域划分好之后，当一个新玩家请求加入游戏时，云端服务中心执行集群选择算法根据玩家游戏的延迟要求和资源要求来为该玩家选择最适当的边缘服务器集群，让玩家加入；
3)在集群选好之后，再根据该集群中玩家的社交网络关系来进行选择边缘服务器加入；
所述步骤1)中，集群区域划分算法为：
把一个云游戏集群区域随机分成多个子区域，每个子区域代表一个集群，该子区域的范围就是该集群的服务范围；然后用边ei，j的权重wi，j∈R表示节点i和节点j之间的负载；自环的边ei，i表示集群内部自身的负载；
集群区域划分算法迭代执行两个阶段：
第一阶段：首先遍历边集E中的所有边，选出权重最大的边ei，j，且满足节点i和节点j在地理位置上是相邻的，还要满足集群i和集群j中的负载量小于等于集群的处理能力最大值C，即：wi，i+wi，j+wj，i+wj，j≤C；
第二阶段：对节点i和节点j进行合并，合并后用一个新节点k来表示；节点k的邻居是节点i和节点j之前的邻居，节点k与其邻居之间的权重等于节点i与其邻居之间的权重加上节点j与其邻居之间的权重。
最后，新的自环的权重等于前两个自环的权重加上节点i和j之间的权重；一旦第二阶段完成，就把新生成的无向图作为输入重新执行集群区域划分算法的第一阶段；这样一直迭代下去，直到表示算法的无向图中的节点无法满足要求为止；
所述步骤2)中，集群选择算法为：
定义某一个边缘服务器集群中服务器剩余的最大GPU容量为Gmax，最大CPU容量为Cmax；在云端服务中心存储一个集群列表group_list，用来记录Gmax和Cmax及其集群序号ID和IP地址；维护一张游戏列表game_list，用于描述game_list[i]这款游戏运行时所需要的GPU资源GPUneed、CPU资源CPUneed和其最大响应延迟容忍度Lmax；这里game_list[i]表示游戏列表中第i款游戏；
首先，第i个终端玩家pi选择某游戏之后，向云端服务中心请求该游戏并提交该游戏所需的资源GPUneed、CPUneed和Ltest；Ltest是响应延迟容忍度的测试值；
然后，云端服务中心根据玩家pi所请求的资源，在group_list中查找能够满足式1所示条件的集群，使所有游戏列表game_list，中的GPU资源和CPU资源最小，并且要满足这些游戏的需求；






接着，云端服务中心返回一定数量的、有足够能力的边缘服务器集群列表；并使用集群的IP地址和玩家的IP地址来计算每个集群到终端玩家的物理距离；根据物理距离选出多个候选边缘服务器集群生成集群候选列表；
终端玩家pi从云端服务中心接收到集群候选列表后，对表中集群进行响应时延测试，对比测试所得的延迟与游戏本身的延迟要求；移除响应时延大于游戏本身延迟要求的候选服务器集群；将候选集群按照响应时延升序排序得到排序列表；
在终端玩家pi选择边缘服务器集群的过程中，如果该集群接入了其他终端玩家导致不再有足够的剩余容量，则终端玩家pi按照排序列表依次询问候选集群是否有可用容量；
如果有集群满足要求，终端玩家pi就连接加入该集群，然后调用服务器选择算法在该集群中选择恰当的服务器；
如果没有集群满足要求的，云端服务中心就向响应延...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈航，成昭炜，沈专，白光伟，王天荆，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32