服务器负载预测和高级性能度量制造技术

用于为由云游戏系统执行的游戏调配资源的方法和系统包括访问多个用户关于游戏的在线互动。处理所述在线互动以对从在线社交交流中获得的讨论特征进行分类。使用所述经过分类的讨论特征生成预测游戏使用的模型。利用接收到的在线互动随时间推移更新所述模型。在数据中心调配用于所述游戏的资源。通过访问所述模型并识别所述调配中的调整来完成所述调配，所述调整是针对基于当前在线互动多个用户将出现的预期的使用率尖峰。现的预期的使用率尖峰。现的预期的使用率尖峰。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】服务器负载预测和高级性能度量
[0001]优先权权益
[0002]本申请要求2019年3月15日提交的标题为“服务器负载预测和高级性能度量(Server Load Prediction and Advanced Performance Measures)”的第62/819,461号美国临时专利申请的优先权和权益，所述美国临时专利申请出于所有目的以其全文引用的方式并入本文中。


[0003]本公开涉及分配用于在线游戏的资源，且更具体地，使用来自用户互动的信息构建人工智能(AI)模型，并使用所述AI模型预测资源使用率并分配用于在线游戏的资源。
[0004]专利技术背景
[0005]在线游戏，尤其是大型多玩家在线(MMO)游戏由大量用户经由分布在广泛地理区域的计算机网络同时访问。因此，MMO游戏需要大量的资源协调来执行MMO游戏的游戏逻辑，以便为用户提供满意的玩游戏体验。为了确保位于不同地理位置的用户访问在线游戏，使用云游戏系统的资源在游戏云上执行在线游戏。用户能够连接到在云游戏系统的一个或多个服务器上执行的在线游戏。在游戏云上执行在线游戏的优势在于集中了执行游戏所需的资源。然而，随着同时玩在线游戏的用户数量增加，云游戏系统资源日益紧张，从而难以为在线游戏用户提供满意的服务质量。
[0006]为了防止资源紧张并确保用户拥有最佳的玩游戏体验，云游戏系统可能会过度分配比实际所需更多的资源。这些资源价格昂贵且需求量很大。因此，过度分配资源会导致因有些资源仍然闲置且未得到充分利用而带来不必要的资源浪费，并导致产生不必要的费用。由于很难确定对此类资源的需求，因此在云游戏系统上以最佳方式分配资源极其复杂。
[0007]正是在这种情况下，产生本公开的实施方案。

技术实现思路

[0008]本公开的实施方案涉及用于为云游戏系统执行的游戏调配系统资源的系统和方法。通过使用资源分配模型来识别和调配系统资源，所述资源分配模型提供关于何时启动特定游戏的实例以及何时按比例增加或减少资源以允许执行特定游戏的实例的信息。通过采用机器学习算法建立并训练资源分配模型。云游戏系统的服务器处理从不同游戏的多个用户接收的在线互动，以生成和训练资源分配模型。在线互动可以包括游戏中互动和游戏外(即，游戏之外的)互动，例如社交媒体互动等。在云游戏系统的服务器内执行的资源使用率预测引擎处理在线互动，以识别与其中讨论的游戏相关的社交主题，确定在线互动中不同社交主题的出现顺序和频率以识别讨论特征，并对从在线互动中识别的讨论特征进行分类，以及生成预测的游戏使用的模型。资源使用率预测引擎(本文中简称为“预测引擎”)基于预测的游戏使用来识别和调配资源。当接收到当前在线互动时，资源使用率预测引擎处理当前在线互动以识别讨论特征，使用讨论特征预测游戏使用，并与预测的游戏使用成比例地提供资源。
[0009]用当前在线互动更新模型。当接收到后续在线互动时，访问模型以识别对资源调配的调整，并与预期的使用率尖峰成比例地主动按比例增加或减少游戏的资源量。
[0010]在线互动包括游戏中互动和游戏外互动，例如游戏之外的用户的社交媒体互动。除了确定游戏的使用率需求外，预测引擎还确定预期出现使用率尖峰的地理位置和/或可能需要满足预期的使用率尖峰的特定子系统。例如，资源分配模型可以用于确定是否需要按比例增加或减少处理核心、图形处理器、存储器、存储装置、通信带宽等以满足预期的尖峰。
[0011]预测引擎内的机器学习算法使用从云游戏系统的游戏中互动和游戏外互动收集的多个游戏的多个用户的在线互动来生成资源分配模型。资源分配模型预测游戏使用，以便可在一个或多个地理位置的一个或多个数据中心调配用于游戏的适当资源。当接收到额外的在线互动时，预测引擎处理额外的在线互动并更新资源分配模型。更新后的资源分配模型识别对预测的游戏使用的调整，所述调整和与预期的使用率尖峰成比例地调整资源调配相关。
[0012]在一个实施方式中，公开了一种用于为云游戏系统执行的游戏调配资源的方法。所述方法包括访问多个用户的在线互动。在线互动与包括游戏的社交主题相关。多个用户中的一个或多个从在线社交交流访问在线互动。处理在线互动，以对从在线社交交流中获得的讨论特征进行分类。使用经过分类的讨论特征生成预测的游戏使用的模型。基于访问和处理的在线互动随时间推移更新模型。在数据中心调配用于游戏的资源，其中调配包括通过访问模型识别资源调配中的调整。调整包括当模型基于当前在线互动指示多个用户将出现预期的使用率尖峰时，在数据中心处增加用于游戏的资源量。资源的调配与预期的使用率尖峰成比例。
[0013]在一些实施方式中，在线社交交流包括游戏中互动或游戏外互动。游戏外互动包括社交媒体互动或在游戏外提供的其它互动。
[0014]在一些实施方式中，使用在线互动中的关键字识别社交主题。
[0015]在一些实施方式中，对讨论特征进行分类包括对用户生成的在线互动执行关键字分析，以识别与社交主题相关的关键字。在线互动中的关键字的分布用于定义讨论特征。确定用户在在线互动之后执行的与游戏相关的活动，并且基于关键字的分布和在游戏中执行的活动对讨论特征进行分类。分类用于确定游戏的使用率尖峰。
[0016]在一些实施方式中，在线互动由多个用户在访问游戏之前提供。模型是使用从在线互动中识别的讨论特征和与多个用户在在线互动之后执行的游戏相关的活动来更新的。
[0017]在一些实施方式中，通过识别将出现使用率尖峰的地理位置并在与所述地理位置相关联的数据中心处调配游戏资源来调配游戏资源。
[0018]在一些实施方式中，识别在数据中心针对预期的使用率尖峰所需的资源的特定子系统，并且在数据中心与预期的使用率尖峰成比例地调配特定子系统。
[0019]在一些实施方式中，根据要执行的游戏实例的数量来调配资源，其中实例的数量与预期的使用率尖峰成比例。
[0020]在一些实施方式中，预测游戏使用包括将当前在线互动中的讨论特征的出现模式与模型中的对应模式相关联。模型中的模式用于将讨论特征映射到预测游戏使用的输出。
[0021]在另一实施方式中，公开一种用于调配游戏资源的在云游戏系统上执行的资源使
用率预测引擎。所述资源使用率预测引擎包括互动分析器、模型训练器、使用率尖峰预测器和资源分配代理。互动分析器被配置成从多个用户的在线社交交流访问在线互动，并处理与游戏相关的在线互动，以对从在线社交互动获得的讨论特征进行分类。模型训练器被配置成使用经过分类的讨论特征生成预测的游戏使用的模型。模型训练器进一步被配置成基于随时间推移访问和处理的在线互动更新模型。使用率尖峰预测器被配置成访问模型，并使用模型的经过分类的讨论特征预测游戏使用。资源分配代理被配置成通过访问模型以识别资源调配中的调整来在数据中心调配用于游戏的资源。当模型基于当前在线互动指示可能出现预期的使用率尖峰时，调整识别在数据中心增加用于游戏的资源量。资源分配代理被配置成与预期的使用率尖峰成比例地调配用于游戏的资源。
[0022]通过以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于为由云游戏系统执行的游戏调配资源的方法，其包括，访问多个用户关于游戏的在线互动，所述在线互动与包括所述游戏的社交主题相关，其中所述多个用户中的一个或多个从在线社交交流访问在线互动；处理所述在线互动以对从所述在线社交交流中获得的讨论特征进行分类；使用所述经过分类的讨论特征生成预测的游戏使用的模型，基于在线互动的所述访问和所述在线互动的处理随时间推移更新所述模型；以及在数据中心调配用于所述游戏的资源，所述调配包括访问所述模型以识别所述资源调配中的调整，所述调整包括当所述模型基于当前在线互动指示所述多个用户将出现预期的使用率尖峰时，在所述数据中心处增加用于所述游戏的资源量。2.如权利要求1所述的方法，其中所述在线社交交流包括游戏中互动或游戏外互动，所述游戏外互动包括社交媒体互动或在所述游戏之外提供的其它互动。3.如权利要求1所述的方法，其中使用所述在线互动中的关键字识别所述社交主题。4.如权利要求1所述的方法，其中对讨论特征进行分类包括，对用户生成的在线互动执行关键字分析，以识别与社交主题相关的关键字；识别所述在线互动中的所述关键字的分布，所述关键字分布用于定义所述讨论特征；确定所述用户在所述在线互动之后在所述游戏中执行的活动；以及基于所述关键字的所述分布和在所述游戏中执行的所述活动对所述讨论特征进行分类，所述分类用于确定所述游戏的使用率尖峰。5.如权利要求1所述的方法，其中所述在线互动由所述多个用户在访问所述游戏之前提供，并且所述模型是使用从所述在线互动中识别的所述讨论特征和与所述多个用户在所述在线互动之后执行的所述游戏相关的活动来更新的。6.如权利要求1所述的方法，其中调配用于所述游戏的资源包括识别将出现所述使用率尖峰的地理位置，并在与所述地理位置相关联的所述数据中心处调配用于所述游戏的所述资源。7.如权利要求1所述的方法，其中调配用于所述游戏的资源包括，识别在所述数据中心针对所述预期的使用率尖峰所需的所述资源的特定子系统；以及在所述数据中心与所述预期的使用率尖峰成比例地调配所述特定子系统。8.如权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：G诺顿，
申请(专利权)人：索尼互动娱乐股份有限公司，
类型：发明
国别省市：