CN109460297A - 一种边缘云游戏缓存和资源调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种边缘云游戏缓存和资源调度方法，包括以下步骤：边缘服务器根据历史记录选择后验概率高的游戏进行缓存；用户端向云端发送游戏请求；云端接受用户端的游戏请求并将资源需求和用户信息发送到边缘服务器；边缘服务器接收信息并根据当前剩余资源判断，计算QoE值并发送到云端，当所有边缘服务器QoE值为0时由云端提供游戏服务；边缘服务器将后验概率最大的游戏所需资源设为预留资源，判断边缘服务器提供游戏服务后的剩余资源是否大于预留资源，若满足则选择满足条件的QoE值最大的边缘服务器提供游戏服务；若不满足，则直接选择QoE值最大的边缘服务器提供游戏服务。本发明能够有效解决高延时和低带宽问题，实现整体资源利用率最大化。

Description

一种边缘云游戏缓存和资源调度方法
技术领域
本发明涉及云计算领域，更具体地，涉及一种边缘云游戏缓存和资源调度方法。
背景技术
近年来游戏行业高速发展，随着游戏画面精细化以及游戏物理引擎的真实性提升，游戏对CPU、显卡等硬件性能要求也大幅度提升。玩家为了能有更好的游戏体验，需要花费大量的资金用于购买或升级硬件装备；同时随着移动设备的便利性和兴起，越来越多玩家选择在移动设备上进行游戏；但移动设备的硬件性能相对比较弱，无法运行PC机上运行的大型3D游戏，这种状况就无法将PC上游戏迁移到移动设备，这些都会降低玩家对游戏的满意度。而随着云计算技术的快速发展和云基础设施的日益完善，云游戏也随之诞生，已有的云游戏平台有OnLive，Sony PlayStation Now，Microsoft Delorean等。
云游戏是利用云端的图形处理和数据运行能力，将游戏运行在云端；游戏程序主要分为两大部分，分别是游戏控制和游戏画面渲染；游戏控制部分由玩家输入操作指令，游戏画面渲染则是根据玩家输入的操作指令产生的游戏画面的变化以视频的方式渲染出来。云游戏平台将渲染出的游戏画面捕获并传输到视频编码器中，然后将游戏视频进行视频编码压缩，最后通过视频流方式通过网络传输到玩家瘦客户端。瘦客户端对游戏视频流进行解码播放，同时将玩家的游戏操作指令传输到云端。游戏玩家无需为了体验最新游戏而升级或者购买硬件，可以在不同设备上进行同一个游戏，不受设备限制，可以避免游戏被破解，保障游戏的版权，可以防止游戏外挂，提升游戏的公平性。
然而，云游戏需要高带宽和低时延的网络支持，然而在目前的网络现状是很难满足云游戏对网络的要求，导致云游戏平台的游戏体验很难达到在本地PC机上运行游戏的游戏体验。游戏的画质和网络延时决定用户的游戏体验，而低带宽和高延时网络对云游戏平台来说将是致命的问题。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的没有同时考虑延时、带宽和服务器资源最大化问题等至少一种缺陷，提供一种边缘云游戏缓存和资源调度方法，能够根据已有的数据预测并提前将游戏资源缓存到边缘服务器上，并根据游戏资源需求自动选择最优服务器，实现边缘服务器资源最大化利用。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，包括以下步骤：
S1：各个边缘服务器根据其自身的历史服务记录选择后验概率高的前Ci个游戏进行缓存，i为边缘服务器的序号；
S2：用户端向云端发送游戏请求；
S3：云端接受用户端的游戏请求，然后根据游戏资源表GR将该游戏资源需求和用户端信息发送到各个边缘服务器；
S4：各个边缘服务器接受信息并根据当前剩余资源判断是否满足该游戏资源需求：若不满足，则返回QoE为0；当所有边缘服务器QoE都为0时，由云端提供游戏服务；若满足，则计算QoE值并发送到云端，云端筛选QoE值大于阈值MQ的边缘服务器执行步骤S5；
S5：设各个边缘服务器运行后验概率最大的游戏所需的资源为预留资源，云端计算各个边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务后剩余的资源是否大于预留资源，若满足，则从满足条件的边缘服务器中选择QoE值最大的边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务；若不满足，则直接选择QoE值最大的边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务。
本技术方案中，在用户发送游戏服务请求前，各个服务器先根据其自身的历史服务记录选择后验概率高的游戏并缓存，当用户端向云端发送游戏服务请求时，云端根据所请求的游戏ID对应所需的资源信息发送到各个边缘节点，边缘节点根据剩余资源进行判断和计算QoE值，选取最优资源节点作为云游戏服务节点。本技术方案通过采用边缘服务器提供游戏服务，解决了延时和带宽问题，并提出游戏缓存和资源调度算法，实现边缘服务器的资源最大化利用和资源利用最优。
优选地，云端和边缘服务器通过Docker引擎管理Docker容器生命周期，通过容器虚拟化技术对游戏运行环境进行隔离。本技术方案实现游戏环境不依赖于平台环境，使用容器虚拟化技术对游戏运行环境进行隔离能够对游戏资源使用进行限制和划分，能够实现对硬件资源进行细粒度调度，且容器是轻量化虚拟技术，因此游戏服务的启动是秒级别，相对于VM虚拟机的分钟级别能更好地提升用户游戏体验。
优选地，云端和边缘服务器包括心跳模块，边缘服务器通过心跳模块和云端心跳模块建立连接。本技术方案能够定时向云端上报运行状态和资源信息，边缘服务器可以动态扩展和缩减。
优选地，S1步骤的具体执行步骤如下：
S1.1：边缘服务器Si计算当前边缘服务器上所有游戏的后验概率P(Gj|Si)；
S1.2：当游戏数量大于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将概率值较大的前Ci个游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；当游戏数量小于或等于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将所有游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；
S1.3：当边缘服务器Si的游戏存储列队G(i)中存在游戏拉取列表Q(i)中没有的游戏ID，则删除边缘服务器Si中对应游戏ID；当游戏存储列队G(i)中没有游戏拉取列表Q(i)中的游戏ID，则边缘服务器Si缓存相应游戏ID。
由于边缘服务器游戏存储空间有限，因此边缘服务器将后验概率较大的游戏提前进行缓存，本技术方案能够根据用户请求游戏的变化而动态调整边缘服务器上的游戏资源，从而实现在目标游戏运行前完成缓存，有效减少游戏缓存时间，同时能够实现对边缘服务器游戏缓存生命周期的管理。
优选地，游戏的后验概率P(Gj|Si)的计算公式如下：
其中，P(Gj)为游戏Gj的先验概率，P(Si)为边缘服务器Si的先验概率，P(Si|Gj)为游戏Gj在边缘服务器Si上运行的后验概率，P(Si|Gj)通过矩阵GS计算得到；所述矩阵GS如下：
其中，aij为边缘服务器Si上运行游戏Gj的次数。
优选地，步骤S3中的游戏资源表GR包括游戏需要的最低配置和运行游戏所需要的资源配额，其中最低配置和资源配额为由游戏开放商提供的已知的游戏资源需求。
优选地，步骤S4中QoE值的计算公式如下：
其中，Qi为QoE值，为游戏拉取时间，为游戏网络延时，ri为当前码率，ri min为最低码率，k为常数，α、β、γ为QoE组成部分的权值。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：实现通过边缘服务器为用户提供游戏服务，解决了云端提供游戏服务的高延时和低带宽问题，并能够根据相应游戏资源需求选择最优服务器提供游戏服务，实现整体资源利用率最大化及资源利用最优化。
附图说明
图1为本实施例的边缘云游戏架构模型结构示意图。
图2为本实施例的一种边缘云游戏缓存和资源调度方法流程图。
图3为本实施例步骤一的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
本实施例中的边缘云游戏架构模型结构示意图如图1所示，包括由用户端1、云端2、边缘服务器3组成的边缘云游戏架构模型，其中云端2和边缘服务器3通过Docker引擎管理Docker容器生命周期，通过容器虚拟化技术对游戏运行环境进行隔离，边缘服务器3通过心跳模块和云端2心跳模块建立连接。该边缘云游戏架构模型实现游戏环境不依赖于平台环境，使用容器虚拟化技术对游戏运行环境进行隔离能够对游戏资源使用进行限制，能够实现对硬件资源进行细粒度调度，还能够定时向云端2上报运行状态和资源信息，实现边缘服务器动态扩展和缩减。
在具体实施过程中，本实施例的一种边缘云游戏缓存和资源调度方法流程图如图2所示，具体步骤如下：
步骤一：各个边缘服务器3根据其自身的历史服务记录选择后验概率高的前Ci个游戏进行缓存，i为边缘服务器的序号。如图3所示，为本实施例步骤一的流程图。其具体步骤如下：
S1.1：边缘服务器Si计算当前边缘服务器上游戏Gj运行的后验概率P(Gj|Si)；
S1.2：当游戏数量大于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将概率值较大的前Ci个游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；当游戏数量小于或等于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将所有游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；
S1.3：当边缘服务器Si的游戏存储列队G(i)中存在游戏拉取列表Q(i)中没有的游戏ID，则删除边缘服务器Si中对应游戏ID；当游戏存储列队G(i)中没有游戏拉取列表Q(i)中的游戏ID，则边缘服务器Si缓存相应游戏ID。
该算法的目的是通过已有的数据对边缘服务器3需要存储的游戏进行预测，在用户请求游戏服务前将相应的游戏拉取到相应的边缘服务器3上，尽可能的减少游戏缓存时间，提高用户QoE值。该算法中需要记录每个边缘服务器3提供每个游戏服务的记录数据，因此定义矩阵GS用于存储边缘服务器提供游戏服务的次数，所述矩阵GS如下：
其中，aij为边缘服务器Si上运行游戏Gj的次数。通过该矩阵GS可以计算出游戏Gj在边缘服务器Si上运行的先验概率P(Si|Gj)，再通过贝叶斯定理求出在边缘服务器Si上游戏Gj出现的后验概率P(Gj|Si)，游戏出现概率P(Gj|Si)的计算公式如下：
其中，P(Gj)为游戏Gj的先验概率，P(Si)为边缘服务器Si的先验概率。
通过计算可得出出现概率较大的游戏ID，根据边缘服务器Si的容量Ci缓存取相应游戏ID，从而实现在目标游戏运行前完成游戏缓存，有效减少游戏缓存时间。
步骤二：用户端1向云端2发送游戏请求。
步骤三：云端2接受用户端1的游戏请求，然后根据游戏资源表GR将该游戏资源需求和用户端信息发送到各个边缘服务器3。
其中，游戏资源表GR中的游戏资源需求是已知的，GR中的游戏资源数据由每款游戏的开发商提供对应游戏所需的最低配置和需要的资源配额数据生成。
步骤四：各个边缘服务器3接受信息并根据当前剩余资源判断是否满足该游戏资源需求：若不满足，则返回QoE为0；当所有边缘服务器QoE都为0时，由云端2提供游戏服务；若满足，则计算QoE值并发送到云端2，云端2筛选QoE值大于阈值MQ的边缘服务器3执行步骤五。
上述QoE值的计算公式如下：
其中，Qi为QoE值，为游戏拉取时间，为游戏网络延时，ri为当前码率，ri min为最低码率，k为常数，α、β、γ为QoE组成部分的权值。由上式可知，当游戏拉取时间越长QoE值越小，如果边缘服务器3上已缓存目标游戏则游戏拉取时间为0，此时缓存时间部分QoE值最大。设定游戏缓存时间超过120s则判断游戏缓存超时，此时该部分QoE值最小，即：
步骤五：设各个边缘服务器3运行后验概率最大的游戏所需的资源为预留资源，云端2计算各个边缘服务器3接收游戏请求提供游戏服务后剩余的资源是否大于预留资源，若满足，则从满足条件的边缘服务器3中选择QoE值最大的边缘服务器3接收游戏请求提供游戏服务；若不满足，则直接选择QoE值最大的边缘服务器3接收游戏请求提供游戏服务。
本实施例提出的一种边缘云游戏缓存和资源调度方法，通过使用边缘服务器3为玩家提供游戏服务，解决了云端2提供游戏服务的高延时和低带宽问题；通过在边缘云游戏架构中引入容器虚拟化技术，解决了游戏对服务器环境需求不同、边缘服务器环境不统一的问题；通过步骤一中的边缘服务器3根据其自身的历史服务记录选择后验概率高的游戏进行缓存的方法，边缘服务器3对需要缓存的游戏进行预测，在用户发送游戏服务请求前将相应游戏缓存到相应的边缘服务器3上，消除了游戏拉取时间，有效的提升了用户的游戏体验；通过计算边缘服务器3中下一次最大概率运行的游戏，并以该游戏所需资源作为预留资源，根据边缘服务器3剩余资源是否满足预留资源判断是否为最优边缘服务器，实现边缘服务器整体资源利用最优化。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：各个边缘服务器根据其自身的历史服务记录选择后验概率高的前ci个游戏进行缓存，i为边缘服务器的序号；
S2：用户端向云端发送游戏请求；
S3：云端接受用户端的游戏请求，然后根据游戏资源表GR将该游戏资源需求和用户端信息发送到各个边缘服务器；
S4：各个边缘服务器接受信息并根据当前剩余资源判断是否满足该游戏资源需求：若不满足，则返回QoE为0；当所有边缘服务器QoE都为0时，由云端提供游戏服务；若满足，则计算QoE值并发送到云端，云端筛选QoE值大于阈值MQ的边缘服务器执行步骤S5；
S5：设各个边缘服务器运行后验概率最大的游戏所需的资源为预留资源，云端计算各个边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务后剩余的资源是否大于预留资源，若满足，则从满足条件的边缘服务器中选择QoE值最大的边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务；若不满足，则直接选择QoE值最大的边缘服务器接收游戏请求提供游戏服务。
2.根据权利要求1所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述云端和边缘服务器通过Docker引擎管理Docker容器生命周期，通过容器虚拟化技术对游戏运行环境进行隔离。
3.根据权利要求1所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述云端和边缘服务器包括心跳模块，所述边缘服务器通过心跳模块和云端心跳模块建立连接。
4.根据权利要求1所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述S1步骤的具体执行步骤如下：
S1.1：边缘服务器Si计算当前边缘服务器上游戏Gj运行的后验概率P(Gj|Si)；
S1.2：当游戏数量大于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将概率值较大的前Ci个游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；当游戏数量小于或等于边缘服务器游戏存储容量Ci时，将所有游戏ID存储到游戏拉取列表Q(i)中；
S1.3：当边缘服务器Si的游戏存储列队G(i)中存在游戏拉取列表Q(i)中没有的游戏ID，则删除边缘服务器Si中对应游戏ID；当游戏存储列队G(i)中没有游戏拉取列表Q(i)中的游戏ID，则边缘服务器Si缓存相应游戏ID。
5.根据权利要求4所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述游戏的后验概率P(Gj|Si)计算公式如下：
其中，P(Gj)为游戏Gj的先验概率，P(Si)为边缘服务器Si的先验概率，P(Si|Gj)为游戏Gj在边缘服务器Si上运行的后验概率，P(Si|Gj)通过矩阵GS计算得到；所述矩阵GS如下：
其中，aij为边缘服务器Si上运行游戏Gj的次数。
6.根据权利要求1所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述步骤S3中的游戏资源表GR包括游戏需要的最低配置和运行游戏所需要的资源配额。
7.根据权利要求1所述的边缘服务器游戏缓存和资源调度方法，其特征在于：所述步骤S4中QoE值的计算公式如下：
其中，Qi为QoE值，为游戏拉取时间，为游戏网络延时，ri为当前码率，ri min为最低码率，k为常数，α、β、γ为QoE组成部分的权值。
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