IaaS云環境下延遲感知的游戲運營成本優化策略研究

發布時間:2020-12-14 20:41
  伴隨著IaaS平臺的快速發展和成熟,一些中小型的游戲運營商開始通過租用IaaS提供商的虛擬機實例來部署游戲應用。由于IaaS平臺中的虛擬機共享數據中心的軟硬件資源,因此虛擬機之間會產生嚴重的共享資源競爭以及性能干擾問題,進而造成部署在其上的游戲應用的性能大幅下降,極大地影響了玩家的游戲體驗。除了性能問題外,游戲運營商還需要關注的是虛擬機的租賃成本問題,如果所租用的虛擬機資源遠遠超過實際需求,資源不能被充分利用,將導致不必要的成本增加;相反,如果所租用的虛擬機資源比需求少,則玩家的游戲體驗要求不能保證。鑒于此,我們研究IaaS環境下延遲感知的游戲運營成本優化問題,通過結合在線玩家請求分配與動態虛擬機供給機制,在保證游戲響應時間的情況下,最小化虛擬機的租賃成本。具體來說,本文完成了如下的工作:(1)我們設計與實現了一個基于LSTM的在線玩家請求分配算法,該算法利用LSTM神經網絡模型預測玩家會話的結束時間,并且指派具有相近會話結束時間的玩家到相同的虛擬機上,以便減少虛擬機的租賃時間從而降低游戲運營商的虛擬機租賃成本。(2)我們設計與實現了一個基于隊列理論的動態虛擬機供給算法,該算法利用隊列... 

【文章來源】:內蒙古大學內蒙古自治區 211工程院校

【文章頁數】:57 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

IaaS云環境下延遲感知的游戲運營成本優化策略研究


IaaS云端基本架構模型

神經網絡,單元,狀態,門限


IaaS云環境下延遲感知的游戲運營成本優化策略研究10如梯度剪切、正則、ESN(EchoStateNetwork)、增加有漏單元(LeakyUnits)等等。其中LeakyUnits通過改變節點之間的權重系數,從而使得RNN可以收集距離較遠節點中的有用信息。其中,將這方法應用最成功且最廣泛的就是門限RNN(GatedRNN)。門限RNN不僅允許網絡不斷調整節點間的權重系數,還允許網絡丟棄掉不重要的信息。LSTM就是門限RNN中最著名的一種。LSTM其單一節點的結構如下圖2.2所示。LSTM的特點在于增加了三個稱之為“門”的結構:“輸入門(inputgate)”,“遺忘門(forgetgate)”和“輸出門(outputgate)”,使得自循環的權重在不斷變化。這樣一來在模型參數固定的情況下,不同時刻的積分尺度可以發生動態改變,從而避免了梯度消失或者梯度膨脹的問題。圖2.2長短時記憶神經網絡的結構Figure2.2ThestructureoftheLSTMneuralnetwork2.2.2長短時記憶神經網絡的特性LSTM網絡的核心是單元狀態。單元狀態可以看成一條傳送帶,單元狀態沿著水平線將信息從一個單元傳遞到令一個單元。一種稱為“門”的結構負責調控單元狀態,可以將“門”理解成一種讓信息通過的方式,該方式是具有選擇性的。接下來,本文詳細介紹“遺忘門”,“輸入門”和“輸出門”是如何控制單元信息的。“遺忘門”控制上一個單元狀態被遺忘的程度即決定了從上一單元狀態中丟掉多少信息。“遺忘門”讀取上一個單元的輸出和本單元的輸入,然后輸出一個[0,1]的值。其中,“0”代表“完全放棄”,“1”代表“完全保留”。其中1為上一個單元的輸出,代表當前單元的輸入,代表了輸入門的權重,代表了激活函數,一般為sigmod函數。遺忘門的計算公式如下:

隊列,負載均衡


冉霞虻ァ?它是將一個擁有個客戶的系統和一個擁有1個客戶的系統相聯系,最后得出系統的平均等待時間和系統的平均隊列大小之間的關系的算法。利用MVA算法和隊列理論的Little’sLaw規則方程,可以得出一組易于求解的方程。MVA不需要計算歸一化常數,該算法避免了卷積算法中可能出現的溢出或下溢問題。并且與卷積算法相比,MVA的使用方法更加簡單,因此廣泛應用于分析隊列網絡中。平均值分析法最初是為封閉式網絡設計的,后來迅速擴展到開放式網絡。從那時起,MVA已被廣泛應用于計算機系統、網絡、醫療應用和金融系統等領域。圖2.3代表前端負載均衡器系統的開放隊列網絡Figure2.3OpenqueuenetworkrepresentingaFront-endLoadBalancersystem我們考慮計算一個開放的隊列網絡的系統響應時間。消息以λ消息/秒的平均速度到達第一個隊列。完成處理后,每條消息以一定的概率被傳送到系統的其他隊列當中,將該概率稱之為路由概率。因此,通過定義適當的路由概率,可以定義特定隊列網絡的拓撲,以便在多服務器系統上對某些實際事務處理進行建模。圖2.3表示隊列網絡。該網絡由三個隊列組成,

【參考文獻】:
期刊論文
[1]《線性代數》線性相關性等問題的教學探討[J]. 關力,曾金平,鐘慶琪.  東莞理工學院學報. 2010(05)
[2]近似求解子問題的乘性Schwarz算法[J]. 曾金平.  湖南大學學報(自然科學版). 1996(05)

博士論文
[1]數據中心流量調度與請求分配的關鍵技術研究[D]. 陶小旖.大連理工大學 2019



本文編號:2916993

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